电影票房数据大揭秘：中国高票房电影分析全流程

2023-09-08 18:08:10

探索中国高票房电影：数据爬虫、分析与可视化

导语

各位数据爱好者，准备好踏上探索中国高票房电影数据的激动人心的旅程了吗？我们将踏上一个从数据爬虫获取数据到运用分析和可视化技术揭示宝贵洞察的四步之旅。快来加入我们，深入了解中国电影行业的方方面面！

步骤一：数据爬虫获取数据

我们的冒险从数据爬虫开始。我们将使用 Python 的 BeautifulSoup 库潜入相关网站，提取电影名称、上映日期和票房收入等至关重要的信息。代码示例如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.cbooo.cn/boxoffice/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

titles = soup.find_all('td', class_='name')
dates = soup.find_all('td', class_='releasetime')
grosses = soup.find_all('td', class_='boxoffice')

movie_titles = []
release_dates = []
gross_incomes = []
for title, date, gross in zip(titles, dates, grosses):
    movie_titles.append(title.text)
    release_dates.append(date.text)
    gross_incomes.append(gross.text)

步骤二：数据清洗整理

现在，让我们对这些原始数据进行清洗和整理。使用 pandas 库，我们可以将数据转换成一个结构化的 DataFrame，删除空值和重复值，并将票房收入转换为数值类型。代码示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '电影名称': movie_titles,
    '上映日期': release_dates,
    '票房收入': gross_incomes
})

df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates()
df['票房收入'] = df['票房收入'].astype(float)

步骤三：数据计算分析

准备好对清洗后的数据进行一些严肃的计算分析了吗？我们使用 matplotlib 库绘制电影票房走势图和票房排行榜。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(x='上映日期', y='票房收入', kind='line')
plt.xlabel('上映日期')
plt.ylabel('票房收入（亿元）')
plt.title('中国高票房电影票房走势')
plt.show()

top_10_movies = df.nlargest(10, '票房收入')
plt.bar(top_10_movies['电影名称'], top_10_movies['票房收入'])
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('票房收入（亿元）')
plt.title('中国高票房电影票房排行榜')
plt.show()

步骤四：数据可视化分析

最后一步，我们将使用 seaborn 库进行数据可视化分析。让我们绘制一个热力图，探索票房收入之间的相关性，以及一个散点图，展示票房收入和上映日期之间的关系。代码示例如下：

import seaborn as sns

sns.heatmap(df.corr(), annot=True)
plt.title('中国高票房电影票房相关性热力图')
plt.show()

sns.scatterplot(x='上映日期', y='票房收入', data=df)
plt.xlabel('上映日期')
plt.ylabel('票房收入（亿元）')
plt.title('中国高票房电影票房散点图')
plt.show()