文章目录数据分析数据预处理上映年份分布评分分布情况排名与评分分布情况评论人数TOP10导演排名电影类型图 数据分析获取数据后，就可以对自己感兴趣的内容进行分析了数据预处理from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel("Top250.xlsx",index_col=False)
df.h
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2023-09-27 12:06:55
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背景抓包Ajax异步加载的网页，加载数据的URL需要通过抓包获取。一般确认是否异步加载，只需要右键打开网页源代码，如果源码文字内容与前端展示的结果不一致，则属于异步加载。这时需要按F12打开开发者工具的Network，重新刷新网页，就能看到真正的URL。如下图所示，开发者工具中红色框的URL才是真正加载数据的URL。concurrent.futures库利用多核CPU提升执行速度。主要包含两个类：
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2023-08-09 15:25:34
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# 实现Python电影票房系统教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现Python电影票房系统的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现Python电影票房系统的流程
section 确定数据来源
section 数据获取
section 数据清洗和处理
section 数据分析与可视化
```
## 2. 每
原创
2024-03-04 05:46:57
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一数据准备二查看各国影片的票房概况三通过简单线性回归研究豆瓣评分与票房之间的关系四小结 一、数据准备我们需要的票房数据来自CBO中国票房网，中国票房网记录了从2008年到目前为止的每年票房排名前25位的数据。豆瓣评分则来自于豆瓣API。最后我通过整合这两个数据生成了一个名为cmbo_data的数据表。（有机会会写一个如何通过简单的网络爬虫来获取数据的文章）如果你想自己实践以下操作的话，请从这里下
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2024-05-27 21:45:12
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本文是爬虫及可视化的练习项目，目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析。目录• 1、获取url• 2、开始采集• 3、存入mysql
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2023-05-22 16:21:05
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1.python2.0的版本2.切换到3.0的一些问题（1）text = str.encode(''+'电影名：'+str(result[0])+' | 评分：'+str(result[1])+' | '+str(result[2])+'\t'+'\r\n')python3需要添加str.encode不然会出现如图问题问题，（2）按警告要求修改soup = BeautifulSoup(html,
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2023-05-27 12:16:20
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基于python的电影票房预测系统设计与实现摘 要 近些年来，随着电影行业变得越来越热门，也为影院带来不小的票房收入。传统的影院都是依靠个人经验进行排片，但是由于影片的票房收入可能受多种因素的影响，排片多的电影最后的票房会远低于预期值，导致影院因安排失误而导致大量的票房损失。 基于此背景下，众多的影院希望有一个票房预测系统能够预测电影的票房，为影院的排片进行指导，所以本文在了解了国内外研究现状后，
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2024-06-14 10:17:38
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【Python】爬取中国历史票房榜，可视化分析最近电影《哪吒之魔童转世》票房已经超过《流浪地球》，《复联4》。升到中国内地票房第二位。就好有哪些电影排进了历史票房前100，写了简单爬虫，爬取数据并数据可视化。一，爬取思路 F12研究了下，通过ajax请求，返回json数据，所以可以模拟ajax请求，然后再解析得到的json数据就行了。 除此之外，在内容页面中还可以爬虫到演员和导演。二，代码实现de
前言孩子：妈妈我想看电影 妈妈：看，看大片，480部够吗？ 孩子：够了，谢谢妈妈，妈妈真好奈何烂片层出不穷，电影荒就成了常事，不如回归经典，看一看电影历史上票房排行位于前端的一些电影，票房高的电影不一定精彩，但烂片票房低则是必然 本文基于requests和BeautifulSoup爬取了电影历史票房Top480的基本信息，在观察这份文件同时也会考虑，票房的高低和评分是否存在一定的关系呢？与时间呢？
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2023-10-10 22:33:52
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有一个难点是遇到了 pandas返回的数据类型，DataFrame（） 函数处理才能写入到csv文件里 import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
url = "http://www.cbooo.cn/year?year=2018"
datas = reques
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2023-12-06 21:06:55
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# Python爬虫电影票房数据分析
## 1. 引言
随着电影产业的迅猛发展，电影票房数据分析成为了商业决策和市场预测的重要工具。而Python作为一种强大的脚本语言，以其简洁的语法和丰富的第三方库，成为了进行电影票房数据爬取和分析的首选工具。
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序，来获取电影票房数据，并进行一些基本的数据分析。我们将使用Python的`requests`库
原创
2023-09-15 17:40:06
236阅读
什么是好电影，每个人的标准是不同的。对于电影制作人来说，赚钱是件好事，因此预测观众的品味非常重要。在过去十年左右的时间里，好莱坞大片一直在尝试和测试，但近年来，观众已经疲惫不堪。美国有许多AI公司为电影制作人提供分析服务，而洛杉矶的创业公司Cinelytic就是其中之一。据报道，Cinelytic可以根据历史电影的机器学习分析数据库预测不同剧本和演员对电影票房的影响。AI可以从不同的角度比较两个演
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2023-12-12 11:45:54
139阅读
# Python编程与电影票房分析
电影行业是一个充满活力和变化的领域，而票房数据则是评估电影成功与否的重要指标之一。随着数据分析技术和编程语言的普及，Python已成为分析电影票房的有力工具。本文将介绍如何使用Python进行电影票房分析，并提供一些代码示例与流程图，以助于你更好地理解这个过程。
## 一、理解电影票房数据
电影票房数据通常包括以下几个方面的信息：
1. **影片名称**
作者 | Harper审核 | gongyouliu编辑 | gongyouliu在上一期的内容中，我们讨论了“大数据与医疗”，本期内容和大家聊一聊“大数据与娱乐业”。如何决定一部新出品电影的放映排期，包括日期、场次等等，这就需要对这部电影的票房有非常准确的预测。以往新电影的票房都是根据过去类似电影的票房来估计的，准确度不算理想。现在通过
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2024-08-26 10:39:33
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# Python关于电影票房实现的流程
作为经验丰富的开发者，我要教会这位刚入行的小白如何使用Python实现关于电影票房的功能。下面是实现这个功能的整体流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取电影票房数据 |
| 2 | 数据的清洗和处理 |
| 3 | 绘制电影票房统计图表 |
## 步骤一：获取电影票房数据
为了实现关于电影票
原创
2023-08-12 11:52:08
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# 电影票房预测 Python 实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python实现电影票房预测。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据收集 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三 | 特征工程 |
| 步骤四 | 模型训练 |
| 步骤五 | 模型评估和优化 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么
原创
2023-08-29 08:11:15
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python爬虫——用Scrapy框架爬取阳光电影的所有电影 1.附上效果图 3.先写好开始的网址name = 'ygdy8'
allowed_domains = ['ygdy8.net']
start_urls = ['http://www.ygdy8.net/index.html']4.再写采集规则#采集规则的集合
rules = (
#具体实现的采
基于深度学习的映前票房预测模型(Cross&Dense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，相对精度为92%。该模型在使用相同的特征的情况下好于SVM、随机森林等算法。上升了至少5%。同时还对模型进行了超参调优工作，
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2023-08-10 14:03:57
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第3关：统计2020年中当日综合总票房最多的10天本关任务基于EduCoder平台提供的初始数据集，统计 2020 年中当日综合总票房最多的 10 天及其当日综合总票房。编程要求本实验环境已开启Hadoop服务在 hive 中创建数据库 mydb；注意：在开始要求2之前，建议您提前查看数据库中是否存在 moviecleaned 表（在环境没销毁的情况下，第一关的导入的数据可以持续使用）。
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2024-01-19 22:47:07
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抓取猫眼电影实时数据我又回来了，guys！最近也是看到流浪地球，飞驰人生，疯狂的外星人的票房大卖，于是就想着利用python对猫眼做一下票房的数据统计。下面就开始我的表演：环境： python3.6集成工具：pycharm专业版用到的第三方包：requests,base64,lxml,fontTools,re,csv首先我们可以看到： 查看源码时，我们可以看到一些字体加密正是我们想要爬取的数据，此
