数据分析-豆瓣电影Top250

豆瓣Top250电影python数据分析

1. 使用python爬虫获取豆瓣电影数据
2. 清洗和处理数据
3. 使用方差、皮尔斯相关系数分析，plot进行数据可视化分析

python爬虫爬取豆瓣电影数据

首先，我们百度搜索豆瓣电影250，排名第一的就是我们想要的，点击进去。下面分别是首页和详细页

由于我们需要爬去所有有价值的数据，所以，我们要进入每一个详情页进行数据提取，下面是我打算获取的数据：

导演、编剧、主演、类型、制作地区、语言、上映时间、片长、评分、评价人数、观看人数、想看人数、短评条数

具体如何找数据的位置，如何爬取数据详细的步骤大家可以看我之前爬起虎扑贴吧的博客

这里我的思路是：

1. 获取每一部电影的详情页地址，并将其存储到csv文件中
2. 读取csv文件中的地址，并一一进行数据爬取。
3. 将爬取的数据存储到csv文件中，方便之后进行数据分析。

这里有几点需要注意的地方：

• 在你进行多次数据爬取后，豆瓣会进行ip限制，所以这时候你需要登录你的豆瓣账号，这里也就是使用cookie模拟登录。
• 大家可以采用多线程或多进程进行数据爬取，速度会快很多。我这里没有使用这些
• 在数据全部爬取完毕之后，我才将这些数据统一写入到文件中。但是一旦出现程序错误，比如没有找到某一个元素，程序就会报错，就前功尽弃了。所以 我们要加入异常处理。

数据清洗和相关处理

从上面两种图可以看到，出版时间和片长时间格式有点问题。所以，出版时间我只提取了年份，片长时间只保留数字。

当然，在我做完数据分析的时候，其实出版时间可以保留月份，用来分析哪些月份出版的电影最多等等，大家实战的时候可以试一下。

开始进行分析

• 对出版国家的数量进行统计分析
  
  
  这里需要注意一下，很多电影都是好几个国家联合出版的。

从结果中我们发现，出版电影最多的前四名分别是

1. 美国 138部，占比37.3%
2. 日本 34部，占比9.19%
3. 英国 33部，占比8.92%
4. 中国香港 27部，占比7.3%

美国占比遥遥领先这个我们都不意外，毕竟像这些 《肖申克的救赎》、《阿甘正转》、《泰坦尼克号》都是我们非常喜欢也非常熟悉的经典电影。
日本排名第二得益于日本动漫的优势。在这个top250中，有许多日本动漫电影。我不是一个动漫迷，但是我周围有一些朋友是，平常偶尔也会看一下，也能够看得出来，日本动漫做的确实很好。

• 对电影类型进行分析
  

结果中，我们发现，电影类型最多的前四位是剧情、爱情、喜剧、犯罪。电影类型最少的前四位是：情色、灾难、恐怖、运动。
与前面的出版国家情况类似，每一部电影都有许多类型。

博主也趁着疫情在家这一段时间，刷了几部这里面的电影。给我最大的感触就是我能够与情节产生共鸣。无论是《海上钢琴师》男主1900 碰见心动女生时的不知所措、开心、懊悔，还是《肖申克的救赎》安迪逃出*时的激动、咆哮；我们就像是电影里的角色，情感上就感觉特别的真实。

这个结果我们也不会有太大意外。

• 对电影上映时间进行分析

从图1来看，出版电影最多的年份是2004年，其次是2010、2013、2015.

从图2的近31年出版电影数量分析结果来看，呈现一个山峰形状。也就是每隔一年，都会涌现出比较多的好电影。从2000之后，电影的数量相较于之前有了比较大的提升，也得益于电影行业在近二十年的快速发展，从业人数越来越多，每年上映的电影基数越来越多，好电影也会相应的越来越多。

从图3的饼状图分析结果来看，2000-2010年出版的电影所占的比例最大，其次是2010-2020年、1990-2000年。这里每隔十年进行分析，由于2020年刚开始，又受疫情影响，还没有很多电影上映，可能会造成近十年电影数量小于前一个十年。

• 对电影时长进行分析
  

从饼状图我们可以看到，电影时长集中在90分钟-140分钟的电影占6成，其次是集中在140分钟-180分钟的电影，占16.4%。这也符合我们平常的认知，大部分电影时长都是在一个半小时到两个小时左右。

从散点图我们可以看到，超过200分钟的电影共有4部，其中时长最长的是238分钟；最少时长的电影只有45分钟。从整体趋势来看，近些年的电影时长越来越集中在100分钟-150分钟这个区间内，这可能也是电影行业的共识吧，时间太短事情讲不清楚，时间太长有显得剧情太拖拉。（哈哈，自己猜测的????）

另外，我对出版时间和电影时长进行皮尔斯相关系数分析，结果显示出版时间与电影时长呈负相关线性关系（也就是随着出版时间的增加，电影时长慢慢变短），但是影响程度比较弱。

• 其他数据相关分析

电影评分相关数据分析表：

类型	数据
均值	8.879200
方差	0.267307
最小值	8.300000
25%	8.700000
50%	8.800000
75%	9.100000
最大值	9.700000

绝对多数电影评分集中在8.7-9.1中间，占比50%，最高评分为9.7，最低评分为8.3.
9.1评分以上的电影数量占比20%，8.7评分以下的电影占比25%.

上面3个图是用来分析评分与上映时间、电影时长的关系。从图中我们可以看到，1980年以下的电影，大多数评分都超过9.0，这也说明经典就是经典，只会随着时间流逝，更显得弥足珍贵。

由于上述图无法判断出好评与电影时长和评分的关系，接下来我们使用斯皮尔曼相关系数进行分析，评分与电影时长的pvalue为0.1667、评分与出版时间的pvalue为-0.1874，表明，评分与电影时长呈正相关，相关性不强，评分与出版时间呈负相关，相关性不强。这也证明了我们前面分析的，老电影通常评分都比较高。

将观看人数与想看人数以及评论人数进行对比分析，从上图可以看到，这三个数据的趋势基本一直。也就是这三者存在正相关线性关系，而且程度非常强。

接下来统计评论率（评论人数/观看人数）

类型	数据
均值	0.130242
方差	0.045363
最小值	0.043521
25%	0.096739
50%	0.129904
75%	0.159457
最大值	0.291848

从结果上来看，评论率最小的不到百分之5，也就是有100个人看过这个电影，只有五个人写了评论。平均值也就13%。评论率超过15.9%的只占25%。所以说，大家平常在豆瓣点击看过，评完分后，记得去写评论，为你喜欢的电影写下你额感受，让更多的人看到，这样也会感染更多的人。

原文链接：https://blog.csdn.net/lzx159951/article/details/104530793