pandas数据分析案例（pandas数据分析实战 超详细）

## Pandas 数据分析案例：探索电影数据集### 简介本案例将使用 Python 的 Pandas 库对电影数据集进行分析。我们将涵盖数据加载、清洗、探索性数据分析和可视化等步骤，以揭示数据背后的趋势和模式。### 1. 数据集介绍我们将使用从 Kaggle 获取的电影数据集（MovieLens 数据集是一个不错的选择）。该数据集包含电影信息、用户评分和电影标签等信息。

数据字段可能包括:

movieId：电影的唯一 ID

title：电影标题

genres：电影类型

userId：用户的唯一 ID

rating：用户对电影的评分

timestamp：用户评分的时间戳

...### 2. 数据加载与准备

2.1 加载必要的库

```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ```

2.2 读取数据

```python movies = pd.read_csv('movies.csv') ratings = pd.read_csv('ratings.csv') ```

2.3 数据预览

```python # 查看数据的前几行 print(movies.head()) print(ratings.head())# 查看数据的基本信息 print(movies.info()) print(ratings.info()) ```### 3. 数据清洗

3.1 处理缺失值

```python # 检查缺失值情况 print(movies.isnull().sum())# 根据情况选择填充或删除缺失值 movies.dropna(subset=['genres'], inplace=True) # 删除 genres 列为空的行 ```

3.2 数据类型转换

```python # 将时间戳转换为日期时间格式 ratings['timestamp'] = pd.to_datetime(ratings['timestamp'], unit='s') ```### 4. 数据探索与分析

4.1 电影类型分析

```python # 将电影类型拆分为列表 movies['genres'] = movies['genres'].str.split('|')# 计算每种类型的电影数量 genre_counts = {} for index, row in movies.iterrows():for genre in row['genres']:if genre in genre_counts:genre_counts[genre] += 1else:genre_counts[genre] = 1# 将结果转换为 DataFrame 并排序 genre_df = pd.DataFrame.from_dict(genre_counts, orient='index', columns=['count']) genre_df.sort_values(by='count', ascending=False, inplace=True)# 可视化 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x=genre_df.index, y=genre_df['count']) plt.xticks(rotation=90) plt.title('电影类型分布') plt.show() ```

4.2 电影评分分析

```python # 计算平均评分 average_rating = ratings['rating'].mean() print(f'平均评分：{average_rating:.2f}')# 不同评分等级的电影数量分布 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.countplot(x='rating', data=ratings) plt.title('电影评分分布') plt.show() ```

4.3 其他分析

可以根据时间分析电影评分趋势

可以分析不同用户群体对电影类型的偏好

可以使用协同过滤算法进行电影推荐### 5. 总结本案例展示了如何使用 Pandas 对电影数据集进行数据分析。 通过数据清洗、探索性数据分析和可视化，我们可以更好地理解数据背后的趋势和模式。

注意：

以上代码仅供参考，实际分析过程中需要根据具体的数据集和分析目标进行调整。

Pandas 数据分析案例：探索电影数据集

简介本案例将使用 Python 的 Pandas 库对电影数据集进行分析。我们将涵盖数据加载、清洗、探索性数据分析和可视化等步骤，以揭示数据背后的趋势和模式。

1. 数据集介绍我们将使用从 Kaggle 获取的电影数据集（MovieLens 数据集是一个不错的选择）。该数据集包含电影信息、用户评分和电影标签等信息。 **数据字段可能包括:*** movieId：电影的唯一 ID * title：电影标题 * genres：电影类型 * userId：用户的唯一 ID * rating：用户对电影的评分 * timestamp：用户评分的时间戳 * ...

2. 数据加载与准备**2.1 加载必要的库**```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ```**2.2 读取数据**```python movies = pd.read_csv('movies.csv') ratings = pd.read_csv('ratings.csv') ```**2.3 数据预览**```python

查看数据的前几行 print(movies.head()) print(ratings.head())

查看数据的基本信息 print(movies.info()) print(ratings.info()) ```

3. 数据清洗**3.1 处理缺失值**```python

检查缺失值情况 print(movies.isnull().sum())

根据情况选择填充或删除缺失值 movies.dropna(subset=['genres'], inplace=True)

删除 genres 列为空的行 ```**3.2 数据类型转换**```python

将时间戳转换为日期时间格式 ratings['timestamp'] = pd.to_datetime(ratings['timestamp'], unit='s') ```

4. 数据探索与分析**4.1 电影类型分析**```python

将电影类型拆分为列表 movies['genres'] = movies['genres'].str.split('|')

计算每种类型的电影数量 genre_counts = {} for index, row in movies.iterrows():for genre in row['genres']:if genre in genre_counts:genre_counts[genre] += 1else:genre_counts[genre] = 1

将结果转换为 DataFrame 并排序 genre_df = pd.DataFrame.from_dict(genre_counts, orient='index', columns=['count']) genre_df.sort_values(by='count', ascending=False, inplace=True)

可视化 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x=genre_df.index, y=genre_df['count']) plt.xticks(rotation=90) plt.title('电影类型分布') plt.show() ```**4.2 电影评分分析**```python

计算平均评分 average_rating = ratings['rating'].mean() print(f'平均评分：{average_rating:.2f}')

不同评分等级的电影数量分布 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.countplot(x='rating', data=ratings) plt.title('电影评分分布') plt.show() ```**4.3 其他分析*** 可以根据时间分析电影评分趋势 * 可以分析不同用户群体对电影类型的偏好 * 可以使用协同过滤算法进行电影推荐

5. 总结本案例展示了如何使用 Pandas 对电影数据集进行数据分析。 通过数据清洗、探索性数据分析和可视化，我们可以更好地理解数据背后的趋势和模式。 **注意：** 以上代码仅供参考，实际分析过程中需要根据具体的数据集和分析目标进行调整。