1-1 Pandas 库入门

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1-2 什么是DataFrame

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可以理解为二维表，类似Excel，每个行数据称为记录，每个列称为series。

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pd.Series 方法即可创建series，第一个参数代表值，第二个参数是索引。

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行数不一样时是用NaN 替换缺失值，不转换为dataframe的话就只是普通的字典，没有格式。

也并不是所有缺失值都是补NaN，当有缺失值，同时没有规定具体的个数/范围时，直接用一个值填充所有行数。

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1-3 案例介绍：电影数据分析

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2-1 读取数据

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2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分

文本数据是根据出现的对应文本次数来计数，可以不处理，但是数值需要参与计算就不行，还是得补充。

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可以对dataframe 的具体展示做一些设置。

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usecols 代表需要读取的列数据（列名）

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第一个方法是负责识别，第二个方法是负责删除。

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注意计算时默认不会包含缺失值，也就是说pandas 默认不对空值和NaN 值做处理，如果想把它们也统计进来则需要补充缺失值。

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这里就是用average 列的平均值填补了缺失值，同时用round（数据集，2）的方式限制了数据只有两位小数。

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分列操作就是对这一列分开成两列，按（）识别最为简单。

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Expend 控制是否拆分为两列，这里利用str.split 方法按（进行了拆分。

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2-3 数据运算：按年统计、时间聚合

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由于我们读取存储的时候都是文本模式，所以需要手动转化为日期模式，同时我们表都是以0123456什么的无意义索引，统计不了，所以也换成以日期为索引。

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这里就按年（Y 就代表按年）统计了各年的个数。

2-4 数据运算：多类型统计

注意，这里的列表是纯文本，不是真的列表，可以去掉[]然后再按照逗号加空格拆分成列表。

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还要填充空值，不然没有值会NaN，拆分有问题。

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转换为真正的list，还要去掉空值。

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2-5 数据运算：评分统计

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2-6 排序与筛选

ascending 为true 代表正序排序。

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3-1 练习1：各国每年电影厂量

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读取文件展示的数据是按数据原本的顺序，如果需要特定的顺序可以用数组读取的形式重新排序。

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获取国家个数需要以/去分割一部电影多个国家的情况，这样子会有重复，需要以set 去重。

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3-2 练习2：电影频数统计

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基本步骤与统计国家类别基本一致。

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如此可以统计每个语言的频数，如果需要以国家为指标进行

统计↓

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3-3 练习3：各国评分数据

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基本类同与练习1 和2.

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3-4 练习4：TOP 电影排行榜

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两种提取前250 位数据的方式

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目前是根据分数和评分人数来排序，但是如果人数少则分数

不可信，应当在排序前限定一下值。

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4-1 Matplotlib 入门

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具体文档和可实现图形可以参考官方文档，里面有各种图形的基础代码，前期可以参考修改得到自己的图形代码。

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4-2 什么是画布

画布可以理解为画板，可以往上面添加各种视觉元素。

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4-3 调整视觉元素（视觉元素代码呈现）

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注释说明需要在创建散点图scatter 的时候添加，然后通过

legend 方法显示。

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5-1 直方图：电影年产量

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5-2 折线图：各国电影年产量

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Subplots 方法是创建n 个子图。

目前可以绘制出折线图，但是中文不能显示的问题。

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设置中文↑

目前国家太多了，注释说明已经超过了画布，可以去掉国家或者对注释说明分页。

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设置拆分n（4）列↓

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5-3 饼图：电影语种统计

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5-4 散点图：评分分值与人数

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5-5 热力图：电影类型、评分、数量

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统计前6 个标签电影数量和评分。

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5-6 箱线图：每年电影评分变化

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5-7 词云图：电影类型频数统计

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5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告

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贡献者: kai