数据挖掘实战系列之 Kaggle 练习项目快速入门

电玩女神 2021-09-15 09:14 585阅读 0赞

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## （一）关于Kaggle ##

![image.png][]

作为小白只能这样子解释Kaggle了，不敢高声语。

## （二）电影数据分析 ##

*  （一）电影数据下载：  
    [tmdb\_5000\_movies][tmdb_5000_movies]

这里我们要下载两个文件：  
![image.png][image.png 1]

\-（二）kaggle的注册：

可能一开始你没有注册kaggle，首先说一下，kaggle用163邮箱是可以注册的，然后校验的时候，你可能需要下个谷歌浏览器助手。

## （三）数据分析实战部分（敲黑板） ##

> 这里练习用的jupyter notebook工具，python3环境

*  (一 ) 导入数据：

# 1 导入数据
    import json
    import numpy as np 
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    credits = pd.read_csv("tmdb_5000_credits.csv")
    movies = pd.read_csv("tmdb_5000_movies.csv")

*  (二 ) 查看数据：

# 2 查看credits的数据
    credits.head()

![image.png][image.png 2]

# 2.1 查看数据
    movies.head()

![image.png][image.png 3]

*  (三 ) 数据清洗：  
    （1） 合并数据：

complete = pd.concat([credits,movies],axis=1)
    complete.info()

![image.png][image.png 4]

> 由上图可以可以看到有很多columns，这里我们只需提取出自己所需要的

（2）留下所需要的数据，并添加‘利润’一行

# 4 留下需要的数据，并添加‘利润’一行（收入-支出），这里只李露霞自己所关心的数据
    movies = complete[['original_title','crew','release_date','genres',
                      'keywords','production_companies','production_countries',
                      'revenue','budget']]
    
    movies['profit']=movies['revenue'] - movies['budget']
    movies.info()

![image.png][image.png 5]

> 这里的报红，请忽略过

**pandas知识点：得到一列新数据：**`movies['profit']=movies['revenue'] - movies['budget']`

(3) 处理缺失值并填充

上面的图片有一个用框勾选出来的，相比于其他数据，明显的少了一个值，这里我们找一下，并为它赋值相近的数

# 4.1 处理缺失值 （release_date）
    # 这里通过original_title 搜索出其对应的release_date
    null_date = movies['release_date'].isnull()
    movies.loc[null_date]
    
    # 4.2 填充缺失值
    movies.loc[4553,'release_date']='2014-06-01'
    movies.info()

![image.png][image.png 6]

\*\*pandas重点：  
判断是否为空，定位，并赋值：\*\*

null_date = movies['release_date'].isnull()
    movies.loc[null_date]
    
    # 4.2 填充缺失值
    movies.loc[4553,'release_date']='2014-06-01'

（4）数据类型转换

这里我们将genres的字典转为正常格式的字符串类型，并且以空格的形式形式隔开。

![image.png][image.png 7]

# 4.3 数据类型转换（将genres的字典转为正常格式的字符串类型）
    movies['genres'] = movies['genres'].apply(json.loads)
    
    def jdecode(column):
        z = []
        for i in column:
            z.append(i['name'])
        return ' '.join(z)
    
    movies['genres'] = movies['genres'].apply(jdecode)
    movies.head()

数据也就成了这样：

![image.png][image.png 8]

*  (四 ) 选出**generes\_list**：

generes\_list 主要是作为后期数据分析可视化的一个中间值，这里稍微记一下就好

# 4.4 将genres 列表中所包含的类型存入genres_list中
    
    genres_list = set()
    
    for i in movies['genres'].str.split(' '):
        genres_list = set().union(i,genres_list)
        genres_list = list(genres_list)
    
    genres_list.remove('')
    genres_list

![image.png][image.png 9]

> 一看图大家都明白了，这个就是电影的分类

## （四）数据可视化部分（认真脸） ##

> 提出问题：电影的类型会随着时间变化吗？若变化，是如何变化的？

我们有需要去根据电影的类型（上面的genres\_list 与时间）新建一个dataframe

*  (一 ) 把release\_date的年月日直接转为年：

# 5 数据可视化 （电影的类型会随着时间变化吗？若变化，是如何变化的）
    # 5.1 把release_date 列中的时间（年-月-日）转换为年
    
    movies['release_date'] = pd.to_datetime(movies['release_date']).dt.year
    
    columns = {
       'release_date':'year'}
    movies.rename(columns=columns,inplace=True)
    movies['year'].apply(int).head()

![image.png][image.png 10]

*  (二 ) 向数据集中的列属性中添加所有的电影类别，1为此电影属于此类型，0 则反之：

# 5.2 向数据集中的列属性中添加所有的电影类别，1为此电影属于此类型，0 则反之
    
    for genre in genres_list:
        movies[genre] = movies['genres'].str.contains(genre).apply(lambda x:1 if x else 0)
    
    movies.head()

![image.png][image.png 11]

> 我们可以看见generes\_list中也成了dataframe中的一个列

*  (三) 创建名为：genre\_year的DataFrame

（1）以年份为索引，电影类型为列属性，创建一个名为genre\_year 的dataframe，并以年为单位计算出各类别之和；

genre_year = movies.loc[:,genres_list]
    genre_year.index=movies['year']
    genres = genre_year.groupby('year').sum()
    # 最后几行
    genres.tail()

![image.png][image.png 12]

（2）降序排列各类别之和，看下数据情况；

# 5.4 降序排列各类别之和
    genresSum = genres.sum(axis=0).sort_values(ascending=False)
    genresSum

![image.png][image.png 13]

*  (四) 作图：电影类型随时间的变化趋势

（1） 电影类型随时间的变化趋势：

# 这两行解决中文显示问题
    from pylab import *  
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
    
    from pylab import rcParams
    params = {
       'legend.fontsize':12,
             'legend.handlelength':10}
    rcParams.update(params)
    
    plt.figure(figsize=(13,8))
    plt.plot(genres)
    plt.xticks(range(1910,2021,5))
    plt.legend(genres)
    plt.title('电影类型随时间的变化趋势',fontsize=15)
    plt.xlabel('年份',fontsize=15)
    plt.ylabel('数量（部）',fontsize=15)
    plt.show()

![image.png][image.png 14]

> 第一次感觉到这个图画得漂亮，虽然，并不漂亮，甚至有些乱糟糟的

（2）电影类型随时间的变化趋势（前5名）：

# 5.6 电影类型随时间的变化趋势（前5名）
    # 数列转至
    tmp = genres.T
    tmp = tmp.loc[:,2005].sort_values(ascending=False)
    new_columns = tmp.index[:5]
    new_columns
    
    tmp_movies = genres[new_columns]
    tmp_movies.tail()
    
    from pylab import rcParams
    params = {
       'legend.fontsize':12,
             'legend.handlelength':10}
    
    rcParams.update(params)
    
    plt.figure(figsize=(10,4))
    plt.plot(tmp_movies)
    
    plt.xticks(range(1910,2021,10))
    plt.legend(new_columns)
    plt.title('1-5名电影类型随时间的变化趋势',fontsize=15)
    plt.xlabel('年份',fontsize=15)
    plt.ylabel('数量（部）',fontsize=15)
    plt.show()

![image.png][image.png 15]

> 由两个图标总结：电影类型随着时间的变化而增长，在2005年的时候到了一个顶峰，排在前5名的电影类型有：Drame、Gomedy、Thiller、Romance、Action；更多信息，还请大师指点一波

（3）电影类型数量的种类排名：

fig = plt.figure(figsize=(10,7))
    y = genresSum.sort_values(ascending=True)
    rects = y.plot(kind='barh',label='genres')
    plt.yticks(np.arange(len(y)),y.index,fontsize=15)
    plt.rc('font',family='SimHei',size=15) # 中文编码
    plt.title('电影类型的数量图')
    plt.xlabel('电影数量（部）',fontsize=15)
    plt.ylabel('电影类型',fontsize=15)
    
    for i in range(len(y)):
        plt.text(50,i,'%s'%(y[i]),fontsize=15,color='black')
    
    plt.show()

![image.png][image.png 16]

## （五）电影类型与利润的牵扯 ##

> 提出问题：对于不同的电影类型，支出与利润的关系是如何的？

整理出各个电影类型的平均支出，平均利润：

（一）各个电影类型的平均支出：

# 6.0 整理出各个电影类型的平均支出，平均利润
    
    mean_genre_budget = pd.DataFrame(index=genres_list)
    
    # 求出每种电影类型的平均支出
    newarray = []
    
    for genre in genres_list:
        newarray.append(movies.groupby(genre)['budget'].mean())
    
    newarray2 = []
    for i in range(len(genres_list)):
        newarray2.append(newarray[i][1])
    mean_genre_budget['mean_budget']=newarray2
    mean_genre_budget.head()

![image.png][image.png 17]

（二）各个电影类型的平均利润：

mean_genre_profit = pd.DataFrame(index=genres_list)
    
    # 求出每种电影的平均利润
    
    newarray = []
    for genre in genres_list:
        newarray.append(movies.groupby(genre)['profit'].mean())
    newarray2 = []
    for i in range(len(genres_list)):
        newarray2.append(newarray[i][1])
    
    mean_genre_profit['mean_profit']=newarray2

（三）电影类型与支出、利润的关系：

# 6.2 电影类型与支出、利润的关系
    
    from pylab import  rcParams
    
    params = {
       'legend.fontsize':12,
             'legend.handlelength':8}
    
    rcParams.update(params)
    rcParams['figure.figsize'] = 8,6 # 图片大小
    
    mean_genre_budget.sort_values(by='mean_budget',ascending=True).plot.barh()
    
    plt.title('电影类型与支出关系图')
    plt.xlabel('平均支出（美元）')
    plt.ylabel('电影类型')
    plt.show()

![image.png][image.png 18]

（四） 电影类型与利润关系图：

# 6.3 电影类型与利润关系图
    plt.figure(figsize=(12,8))
    mean_genre_profit.sort_values(by='mean_profit',ascending=True).plot.barh()
    
    plt.title('电影类型与利润关系图')
    plt.xlabel('平均利润（美元）')
    plt.ylabel('电影类型')
    plt.show()

![image.png][image.png 19]

> 由上面两张图，我们可以得出Family这个电影类型利润还是有的。在支出关系图中排第七，在利润关系图中排第四。emm…………….似乎，家庭剧的成本不是很大，估计也就几个不同的场景吧，其他的电影类型，大家可以自己猜一下

## （六）原创与改编电影与利润的牵扯 ##

> 提问：原创电影与改编电影的对比情况是如何的？

（一）原创与改编数据处理：

# 7 keywords 的‘based on novel ’可以帮助我们取到需要的信息，这里也涉及到了json
    
    # 7.0 keywords 列数据格式化
    movies['keywords'] = movies['keywords'].apply(json.loads)
    # 调用自定义函数decode 处理keywords列数据
    movies['keywords'] = movies['keywords'].apply(jdecode)
    # 查看后几行数据
    movies['keywords'].tail()

![image.png][image.png 20]

# 7.1 
    a = 'based on novel'
    movies['if_original'] = movies['keywords'].str.contains(a).apply(lambda x:'no original' if x else 'original')
    movies['if_original'].value_counts()

![image.png][image.png 21]

（二）用饼状图 描述改编与原创不可描述的关系：

# 7.2 绘图，原创电影与改编电影
    
    lable = '原创电影','改编电影'
    fras = [4606,197]
    
    plt.axes(aspect=1) # 让饼状图画出来是圆形
    plt.pie(x=fras,labels=lable,autopct='%.2f%%',shadow=True,
           startangle=120)
    plt.rc('font',family='SimHei',size=15)# 中文编码
    plt.title('原创电影与改编电影所占比例')
    plt.rc('font',size=16)
    plt.rc('axes',titlesize=25)
    plt.show()

![image.png][image.png 22]

（三）原创与改编电影的支出、收入和利润：

# 7.3 整理原创与改编电影的支出、收入和利润
    original_profit = movies[['if_original','budget','revenue','profit']]
    original_profit=original_profit.groupby(by='if_original').mean()
    original_profit.T

![image.png][image.png 23]

> 通过数据发现，改编电影的成本还是比较大的，其中的道理的话：可能改编的没有原版的好，可能改编的电影与小说的还原型相差大。

——————- 以上是学习数据挖掘，使用Kaggle练习项目所得 ———————

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[tmdb_5000_movies]: https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata/data
[image.png 1]: /images/20210529/d51bcd6b0bd844859e4df099f081545a.png
[image.png 2]: /images/20210529/2cdda33008514b49ac282f3b7e6d1efe.png
[image.png 3]: /images/20210529/a3e003676d49424c8118fc025866b015.png
[image.png 4]: /images/20210529/f68cdc64aae149d981cfa56ab0caf76e.png
[image.png 5]: /images/20210529/28985982ca93458fbd83eb9e66ac2bf7.png
[image.png 6]: /images/20210529/d5464d983c514da9a96ac160b2a4e3a3.png
[image.png 7]: /images/20210529/eedcfede85d5479d9d81535e916a404f.png
[image.png 8]: /images/20210529/6a6de2b1901d4fe28472cecf7345e957.png
[image.png 9]: /images/20210529/009c42dddd2c4f5e800980693fb0feef.png
[image.png 10]: /images/20210529/2fa3732856634c7bab7b9ac1d3b03e4d.png
[image.png 11]: /images/20210529/28c8afc565bb4dd4b5c047420a88e0b6.png
[image.png 12]: /images/20210529/ee30c081f61a4184aff9a4e29ade66f5.png
[image.png 13]: /images/20210529/cda1f7305613485da783de84add1b578.png
[image.png 14]: /images/20210529/ff26149757a34c518f18236dd2689ee2.png
[image.png 15]: /images/20210529/9f6e35bc300a42849a66b2adbd76dc22.png
[image.png 16]: /images/20210529/2f7d55fe779d4a1097349ed7e8506007.png
[image.png 17]: /images/20210529/a04ca951664a431c9fb227cf3d909666.png
[image.png 18]: /images/20210529/c1c6f4eacf0549168d0c702c18aced3d.png
[image.png 19]: /images/20210529/3da52340ab964c1d9ecbd6e8401bc1f1.png
[image.png 20]: /images/20210529/60eda571a2e74d61b8510f8f8c83e5ef.png
[image.png 21]: /images/20210529/d7aaf8d087b64376b8177b63c42e894a.png
[image.png 22]: /images/20210529/35aa40f927754c96962b2abdf5bef408.png
[image.png 23]: /images/20210529/101eb595204f4dea84da2ff4fed3d7c3.png