手把手教你：电影数据分析与可视化系统

系列文章

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一、项目简介

本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于Python的电影数据分析与可视化系统

项目功能和可视化展示界面涉及以下功能模块，包括：

• 用户登录界面。
• 爬虫电影数据收集。
• 电影简介界面。根据用户偏好展示TOP10的电影。
• 搜索功能界面。按照电影名、导演、演员，模糊匹配需要搜索的电影，并展示电影详情。
• 电影数据分析可视化界面。用户选择关键词来查看数据和该分类下的数据可视化。
• 数据分析可视化包括：①电影年代、产地、类型的饼状图或柱状体、②关于电影评价的词云图分析。

如各位童鞋需要更换自己的电影数据，完全可以根据源码备注将电影文本数据更换即可直接运行。

• 登录成功后界面

博主也参考过网上电影数据分析的相关文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个基于Python的电影数据分析与可视化系统即可。

也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。

如果您有以上想法，那就找对地方了！

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不多废话，直接进入正题！

二、数据介绍

本数据集采集于豆瓣电影，电影与演员数据、影评数据(用户、评分、评论)收集于2019年9月初，共945万数据，其中包含14万部电影，7万演员，63万用户，416万条电影评分，442万条影评。

数据集共有5个文件: movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv、ratings.csv，关于各个文件的具体内容将在下文介绍：

• Movie数据格式：电影数据共140502部，2019年之前的电影有139129，当前未上映的有1373部，包含21个字段
• Person数据格式：Person文件只包括演员和导演，不包含豆瓣用户数据，共72959个名人数据，包含10个字段
• User数据格式：users.csv数据为豆瓣用户的无脱敏信息，主要是与评论和评分绑定在一起，共获取了639125用户数据，包含4个字段
• Rating数据：评分数据从评论数据中获得，由于豆瓣限制了未登录用户查看的数据量，所以每部电影最多320个评分，最终得到600384个用户的4169420条评分数据，涉及电影68471部，评分值为1-5分（1-很差，2-较差，3-还行，4-推荐，5-力荐），共包含5个字段
• Comment数据格式：评论数据共4428475 条，包含6个字段

2.1 Movie数据

共计21个字段

- MOVIE_ID: 电影ID，对应豆瓣的DOUBAN_ID
- NAME: 电影名称
- ALIAS: 别名
- ACTORS: 主演
- COVER: 封面图片地址
- DIRECTORS: 导演
- GENRES: 类型
- OFFICIAL_SITE: 地址
- REGIONS: 制片国家/地区
- LANGUAGES: 语言
- RELEASE_DATE: 上映日期
- MINS: 片长
- IMDB_ID: IMDbID
- DOUBAN_SCORE: 豆瓣评分
- DOUBAN_VOTES: 豆瓣投票数
- TAGS: 标签
- STORYLINE: 电影描述
- SLUG: 加密的url，可忽略
- YEAR: 年份
- ACTOR_IDS: 演员与PERSON_ID的对应关系,多个演员采用“\|”符号分割，格式“演员A:ID\|演员B:ID”；
- DIRECTOR_IDS: 导演与PERSON_ID的对应关系,多个导演采用“\|”符号分割，格式“导演A:ID\|导演B:ID”；

2.2 Person数据

共计10个字段

- PERSON_ID: 名人ID
- NAME: 演员名称
- SEX: 性别
- NAME_EN: 更多英文名
- NAME_ZH: 更多中文名
- BIRTH: 出生日期
- BIRTHPLACE: 出生地
- CONSTELLATORY: 星座
- PROFESSION: 职业
- BIOGRAPHY: 简介

2.3 User数据

共计4个字段

- USER_ID：豆瓣用户ID
- USER_NICKNAME: 评论用户昵称
- USER_AVATAR: 评论用户头像
- USER_URL: 评论用户url

2.4 Rating数据

共计5个字段

- RATING_ID: 评分ID
- USER_ID：豆瓣用户ID
- MOVIE_ID: 电影ID，对应豆瓣的DOUBAN_ID
- RATING: 评分
- RATING_TIME: 评分时间

2.5 Comment数据

共计6个字段

- COMMENT_ID: 评论ID
- USER_ID：用户ID
- MOVIE_ID: 电影ID，对应豆瓣的DOUBAN_ID
- CONTENT: 评论内容
- VOTES: 评论赞同数
- COMMENT_TIME: 评论时间

三、环境要求

• pycharm 22版即可
• anaconda 最新版
• Django 最新版
• Python 3.6

针对环境安装操作博主整理了操作说明，详情可见代码中对应操作文档

四、系统功能及代码示例

4.1 系统架构

本系统采用了Django架构，前端使用的HTML+CSS+bootstrap实现

4.2 数据处理

博主通过对数据进行预处理，对电影年份进行分析，生成词云图。此部分词云图生成代码为独立代码，大家可以借鉴进行修改生成自己的词云图。

from collections import Counter
from os import path

import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
from tqdm import tqdm


def create_movies_data():
    read_movies = pd.read_csv('./豆瓣电影数据集/movies.csv', encoding='utf-8')
    # 删除脏数据
    movies = read_movies.dropna(
        subset=['NAME', 'MOVIE_ID', 'COVER', 'ACTORS', 'DIRECTORS', 'GENRES',
                'REGIONS', 'RELEASE_DATE', 'DOUBAN_SCORE', 'STORYLINE'])
    # 删除豆瓣得分为0分的脏数据
    movies = movies.loc[movies['DOUBAN_SCORE'] != 0]
    movies.to_csv('./data/movies.csv', encoding='utf-8-sig')
    return print('创建电影数据成功，文件存放位置：data/movies.csv')


def create_years_data():
    """
    获取电影年份
    """
    read_movies = pd.read_csv('./data/movies.csv', encoding='utf-8')
    movie_years = read_movies['RELEASE_DATE'].to_list()
    year_list = []
    for i in range(len(movie_years)):
        year_list.append(str(movie_years[i]).split('-')[0])
    data_year = Counter(year_list)
    data_year = sorted(data_year.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    x_years = []
    y_years = []
    for k, v in data_year:
        x_years.append(k)
        y_years.append(v)


def rp_stop_words(data, stop_words):
    """
    定义删除停用词函数
    """
    if data in stop_words:
        data = ''
    else:
        data = data
    return data


def prt_word_cloud(s_num=10000):
    """
    如需修改云图样式在此处替换同路径下img.jpg文件
    s_num：评论抽样数量
    """
    import matplotlib.pyplot as plt
    from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
    import re
    import jieba
    import jieba.analyse as analyse
    # 获取评论信息
    file_encoding = 'gbk'
    # 忽略错误字符
    input_fd = open('./豆瓣电影数据集/comments.csv', encoding=file_encoding, errors='ignore')
    read_comments = pd.read_csv(input_fd)
    text_sap = read_comments.sample(s_num)['CONTENT']
    # 合并
    text = ' '.join(text_sap.to_list())
    # 数据清洗，删除脏字符，保留中文
    text_re = re.sub('[^\u4E00-\u9FFF]+', ' ', text)
    text_cut = ' '.join(jieba.cut(text_re))
    text_cut_list = text_cut.split(' ')
    # 去停用词
    # 加载停用词表，如需修改停用词，替换原文件“stopwords.txt”
    txt_stop = './data/stopwords.txt'
    # 将停用词库读入列表
    stop_words = []
    with open(txt_stop, encoding='utf-8') as fin:
        for line in fin.readlines():
            stop_words.append(str(line.replace(' \n', '')))
    # 形成最终结果
    text_last_list = []
    # 去停用词
    for word in text_cut_list:
        f_word = rp_stop_words(word, stop_words)
        if len(f_word) >= 2:
            text_last_list.append(f_word)

    text_last = ' '.join(text_last_list)
    # 文本分词，提取Tfi-Df模型中权重Top200的单词
    keywords_count_list = analyse.extract_tags(text_last, topK=500, withWeight=True)
    keywords_all = ' '.join([ite[0] for ite in keywords_count_list])
    # 读取词云背景图
    # background_image = plt.imread('./static/img/background_img.jpg')
    background_image = np.array(Image.open("./static/img/background_img.jpg"))
    # 词云实现
    wc = WordCloud(background_color='white',  # 设置背景颜色
                   max_words=200,  # 设置最大现实的字数
                   mask=background_image,  # 设置背景图片
                   stopwords=STOPWORDS,  # 设置停用词
                   font_path='simfang.ttf',  # 设置字体格式，如不设置显示不了中文
                   max_font_size=200,  # 设置字体最大值
                   random_state=9,  # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
                   )
    wc.generate(keywords_all)
    image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
    wc.recolor(color_func=image_colors)
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')
    plt.savefig('./static/img/WordCloud_img.jpg')
    # plt.show()
    return print('创建评论词云图成功，文件存放位置：/static/img/WordCloud_img.jpg')


if __name__ == '__main__':
    create_movies_data()
    prt_word_cloud()

4.3 系统登录功能

doctype html>
<html lang="en">
<head>
    
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no">

    
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css"
          integrity="sha384-B0vP5xmATw1+K9KRQjQERJvTumQW0nPEzvF6L/Z6nronJ3oUOFUFpCjEUQouq2+l" crossorigin="anonymous">
    {% load static %}
    <link rel="stylesheet" href="{% static 'css/mycss.css' %}" type="text/css">
    <title>电影数据可视化系统title>
head>
<body>

<div class="container">
    <nav class="navbar navbar-expand-lg navbar-dark bg-dark">
        <button class="navbar-toggler" type="button" data-toggle="collapse" data-target="#navbarSupportedContent"
                aria-controls="navbarSupportedContent" aria-expanded="false" aria-label="Toggle navigation">
            <span class="navbar-toggler-icon">span>
        button>

        <div class="collapse navbar-collapse" id="navbarSupportedContent">
            <ul class="navbar-nav mr-auto">
                <li class="nav-item">
                    <a class="nav-link active" href="{% url 'start' %}">Home <span class="sr-only">(current)span>a>
                li>
            ul>
            <div class="text-center">
                <span class="navbar-brand mb-0 h1">电影数据可视化系统span>
            div>

        div>
    nav>
div>
<br>
<div class="container">
    <div class="jumbotron">
        
        <div id="serch">
            <h3 class="display-8 text-center">请登录
            h3>
            <br>
            
            <div class="row align-items-center col-auto">
                <div class="col-sm-12">
                    <form class="form-outline" method="post" action="{% url 'get_ans' %}">
                        {% csrf_token %}
                        <div>
                            <h5 class="display-10 text-danger">用户名:  h5>
                            <input class="form-control mr-sm-2" type="search" placeholder="name" aria-label="Search"
                                   name="user_name">
                        div>
                        <br>
                        <div>
                            <h5 class="display-10 text-danger">密码:  h5>
                            <input class="form-control mr-sm-2" type="search" placeholder="password" aria-label="Search"
                                   name="password">
                        div>
                        <br>
                        <button class="btn btn-outline-success my-2 my-sm-0" type="submit">登录button>

                    form>
                div>
            div>
        div>
        
        <div id="answer" class="col-auto">
            <hr class="my-4">
            {% block content %}
            {% endblock %}
        div>
    div>
div>
<br>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/jquery.slim.min.js"
        integrity="sha384-DfXdz2htPH0lsSSs5nCTpuj/zy4C+OGpamoFVy38MVBnE+IbbVYUew+OrCXaRkfj"
        crossorigin="anonymous">script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"
        integrity="sha384-Piv4xVNRyMGpqkS2by6br4gNJ7DXjqk09RmUpJ8jgGtD7zP9yug3goQfGII0yAns"
        crossorigin="anonymous">script>
body>
html>

4.4 电影简介

4.5 电影搜索界面

def get_one_movie(text):
    """
    获取电影搜索数据
    """
    read_movies = pd.read_csv('./data/movies.csv', encoding='utf-8')
    # 正则表达式匹配电影名、演员、导演
    movies = read_movies.loc[read_movies['NAME'].str.contains(r'.*?' + text + '.*') |
                             read_movies['ACTORS'].str.contains(r'.*?' + text + '.*') |
                             read_movies['DIRECTORS'].str.contains(r'.*?' + text + '.*')
                             ]
    movies_name = movies['NAME'].to_list()
    movies_id = movies['MOVIE_ID'].to_list()
    movies_cover = movies['COVER'].to_list()
    movies_actors = movies['ACTORS'].to_list()
    movies_directors = movies['DIRECTORS'].to_list()
    movies_genres = movies['GENRES'].to_list()
    movies_regions = movies['REGIONS'].to_list()
    movies_date = movies['RELEASE_DATE'].to_list()
    movies_score = movies['DOUBAN_SCORE'].to_list()
    movies_list = []

    for i in range(len(movies)):
        movies_data = {
            "movies_name": movies_name[i],
            "movies_id": movies_id[i],
            "movies_cover": movies_cover[i],
            "movies_actors": movies_actors[i],
            "movies_directors": movies_directors[i],
            "movies_genres": movies_genres[i],
            "movies_regions": movies_regions[i],
            "movies_date": movies_date[i],
            "movies_score": movies_score[i]
        }
        movies_list.append(movies_data)
    return movies_list


def get_all_movie():
    """
    获取所有电影数据
    """
    # 此处设置电影明细中展示的电影数量。
    get_movie_number = 100
    read_movies = pd.read_csv('./data/movies.csv', encoding='utf-8')
    movies = read_movies.sample(get_movie_number)
    movies_name = movies['NAME'].to_list()
    movies_id = movies['MOVIE_ID'].to_list()
    movies_cover = movies['COVER'].to_list()
    movies_actors = movies['ACTORS'].to_list()
    movies_directors = movies['DIRECTORS'].to_list()
    movies_genres = movies['GENRES'].to_list()
    movies_regions = movies['REGIONS'].to_list()
    movies_date = movies['RELEASE_DATE'].to_list()
    movies_score = movies['DOUBAN_SCORE'].to_list()
    movies_list = []

    for i in range(len(movies)):
        movies_data = {
            "movies_name": movies_name[i],
            "movies_id": movies_id[i],
            "movies_cover": movies_cover[i],
            "movies_actors": movies_actors[i],
            "movies_directors": movies_directors[i],
            "movies_genres": movies_genres[i],
            "movies_regions": movies_regions[i],
            "movies_date": movies_date[i],
            "movies_score": movies_score[i]
        }
        movies_list.append(movies_data)
    return movies_list

4.6 数据可视化-电影年代分析

4.7 数据可视化-电影产地分析

def show_year(number=15):
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts import options as opts
    """
    获取电影年代展示功能实现
    """
    read_movies = pd.read_csv('./data/movies.csv', encoding='utf-8')
    movie_years = read_movies['RELEASE_DATE'].to_list()
    year_list = []
    # 处理日期格式
    for i in range(len(movie_years)):
        year_list.append(str(movie_years[i]).split('-')[0])
    data_year = Counter(year_list)
    # 排序
    data_year = sorted(data_year.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    x_years = []
    y_years = []
    for k, v in data_year:
        x_years.append(k)
        y_years.append(v)
    # 生成网页
    bar = Bar()
    # 展示年份最多的，前15个年份
    bar.add_xaxis(x_years[:number + 1])
    bar.add_yaxis("电影年代", y_years[:number + 1])
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年代-电影数量", subtitle="统计"))
    # render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
    # 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
    bar.render("templates/fc_show.html")

4.8 数据可视化-电影类型分析

4.9 电影评价词云图分析

此部分使用了搜索中的模糊匹配的电影数据进行词云图展示，大家可以根据自己的喜好修改想展示的词云图内容，以及背景图片

五、完整代码地址

由于项目代码量和数据集较大，感兴趣的同学可以下载完整代码，使用过程中如遇到任何问题可以在评论区评论或者私信我，我都会一一解答。

完整代码下载：
【代码分享】手把手教你：电影数据分析与可视化系统