之前利用Python的request和BeautifulSoup工具包爬取了IMDB网站上美国电影票房历史排名前1000的电影数据，本文以此数据为基础，作相关的数据分析。分析步骤大致与猴子哥live中介绍的方法一致：分为提出问题--理解数据--数据清洗--数据可视化。猴子哥live中有一步是构建模型，我把这部分融合到了数据可视化环节中。

1. 提出问题

本文使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。如果导演是克里斯托弗·诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。所以结合以上信息，可以针对IMDB电影数据提出以下问题：

1. 电影年份的分布如何？近几年特效丰富的电影（以动作片、动画片为主）是否在更加流行？
2. 电影类型的分布如何？哪类电影的平均分较高？
3. 动作片或者科幻片等特效丰富的电影比例是否更高？
4. 电影时长的分布如何？时长是否和评分有相关性？
5. IMDB评分是否和票房有相关性？
6. 哪些导演的电影更受观众喜爱？
7. 哪些演员的电影总票房更高？

2. 理解数据

数据分析的第二部分是理解数据，这里要先读取数据并查看数据的内容，了解数据的组成和包含的信息。根据数据的内容和类型，考虑下一步的数据清洗，例如删除重复项，填充缺失值等。

# 导入相关模块
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取存储的csv文件
df = pd.read_csv('us_box_top1000.csv')

# 查看数据的行列数
df.shape

# 计算重复行数据
sum(df.duplicated())

读取的数据有1000行，13列，没有重复行。由于爬取的是美国历史票房排名前1000的电影数据，目前来看数据符合预期。

# 查看数据的列标题
df.columns

Index(['rank', 'title', 'year', 'certificate', 'runtime', 'genre', 'imdb_rate',
       'metascore', 'votes', 'gross', 'director', 'stars', 'intro'],
      dtype='object')

对比IMDB网页内容，列标题基本上涵盖了每部电影的完整信息。
[图片上传失败...(image-fa0757-1538492803170)]

# 查看更多的列信息和每列数据类型
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 13 columns):
rank           1000 non-null object
title          1000 non-null object
year           1000 non-null object
certificate    1000 non-null object
runtime        1000 non-null object
genre          1000 non-null object
imdb_rate      1000 non-null float64
metascore      981 non-null float64
votes          1000 non-null object
gross          1000 non-null object
director       1000 non-null object
stars          1000 non-null object
intro          1000 non-null object
dtypes: float64(2), object(11)
memory usage: 101.6+ KB

可见数据相对完整，只有一列存在19个缺失值，即metascore。根据谷歌的信息，可以知道imdb上的metascore来源于网站Metacritic，是根据专业媒体人士的评论生成的得分，更多信息可以参考这里：链接

# 查看数据的统计信息
df.describe()

• 由于只有imdb_rate评分和metascore评分两列数据是numeric型的，所以df.describe()只显示这两列的统计信息。如果要显示所有列的统计信息，可以使用df.describe(include='all')。
• 对比10分制的imdb评分和100分制的metascore评分，可见imdb评分相对波动范围较小，最高分9.2分，最低分3.2分，而metascore评分最高分100分，最低分低至12分。之后可以使用直方图比较二者的评分分布情况。

# 查看前5行数据
df.head()

• 前5行数据对应美国票房最高的5部电影，首位的是《星球大战：原力觉醒》，第二位是《阿凡达》，第三名出人意料地被今年上映的漫威电影《黑豹》拿下，力压排在第四位的漫威同门大作《复仇者联盟：无限战争》，第五名是家喻户晓的经典爱情电影《泰坦尼克号》。
• 根据显示的信息，可以知道13列数据对应的数据信息。分别是rank: 票房排名，title: 电影名，year: 上映年份，certificate: 电影分级，runtime: 电影时长，genre: 电影类型，imdb_rate: imdb评分，metascore: metascore评分，votes: 投票人数，gross: 票房，director: 导演，stars: 主演明星，intro: 简介。
• 部分数据列需要清洗并转换数据类型。rank列的数据是排名数据，都应该是整数，清洗时需要删掉整数后面多余的点号”.“并转换成int类型。year年份，runtime电影时长（分钟数）和votes投票人数也应该转换成整数。gross票房数据带美金符号和字母M，含两位小数，清洗后需要转换成float类型。genre电影类型和intro简介两列数据开头含有冗余的\n，需要删除。
• genre电影类型和stars主演明星含有多个值，director导演数据可能也存在有两个或以上导演名的情况，后面需要考虑做适当处理。

3. 数据清洗

根据上述分析，按照列标题顺序对数据进行清洗，每一步都使用df[col_name].head()或者其他合适的方法检查清洗后的数据。

# 清洗rank列，删除多余的”.“号并转换成int类型
df['rank'] = df['rank'].str.replace('.', '').astype(int)

此时报错：ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1,000'，原因是1,000中含有千位符，无法转换成int类型，需要把千位符删除。修改代码如下：

# 使用两次str.replace()
df['rank'] = df['rank'].str.replace('.', '').str.replace(',', '').astype(int)
df['rank'].head()

# 检查year列数据的唯一值
df['year'].unique()

array(['(2015)', '(2009)', '(2018)', '(1997)', '(2012)', '(2017)',
       '(2008)', '(2016)', '(1999)', '(2004)', '(1982)', '(2013)',
       '(2006)', '(2010)', '(2002)', '(1993)', '(I) (2013)', '(2011)',
       '(2003)', '(2005)', '(I) (2015)', '(2014)', '(2007)', '(I) (2010)',
       '(1994)', '(I) (2017)', '(1977)', '(2001)', '(1983)', '(1996)',
       '(1980)', '(1990)', '(2000)', '(1975)', '(1989)', '(I) (2016)',
       '(1981)', '(1984)', '(1973)', '(1991)', '(1992)', '(1998)',
       '(1985)', '(1939)', '(1995)', '(I) (2008)', '(1978)', '(1937)',
       '(1986)', '(I) (2005)', '(II) (2015)', '(I) (1995)', '(1988)',
       '(I) (2011)', '(1987)', '(I) (2009)', '(1965)', '(I) (2014)',
       '(1961)', '(1967)', '(IX) (2016)', '(I) (1998)', '(1972)',
       '(I) (2012)', '(1974)', '(1976)', '(1970)', '(1979)', '(1942)',
       '(1969)', '(1964)', '(II) (2016)', '(1971)', '(1956)', '(1955)',
       '(1953)', '(III) (2015)', '(1950)', '(1940)', '(I) (1999)'],
      dtype=object)

年份数据很乱，不少年份信息前面还含有冗余字符，例如(III)等。通过观察可发现，年份的四位数字出现在倒数第五个字符至倒数第二个字符，可以通过str[:]方法选取这四位字符再转换成int类型。此外，榜单中有不少电影年代久远，考虑到数据可比性，只保留1980年以后的电影。

# 清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据
df['year'] = df['year'].str[-5:-1].astype(int)
df['year'].unique()

array([2015, 2009, 2018, 1997, 2012, 2017, 2008, 2016, 1999, 2004, 1982,
       2013, 2006, 2010, 2002, 1993, 2011, 2003, 2005, 2014, 2007, 1994,
       1977, 2001, 1983, 1996, 1980, 1990, 2000, 1975, 1989, 1981, 1984,
       1973, 1991, 1992, 1998, 1985, 1939, 1995, 1978, 1937, 1986, 1988,
       1987, 1965, 1961, 1967, 1972, 1974, 1976, 1970, 1979, 1942, 1969,
       1964, 1971, 1956, 1955, 1953, 1950, 1940])

# 保留1980年以后的电影
df = df[df['year'] >= 1980]

# 检查certificate列，查看数据分布
df['certificate'].value_counts()

PG-13    429
PG       239
R        233
G         46
Name: certificate, dtype: int64

结合维基百科--美国电影分级制度可知，PG-13, PG, R, G都是现有的电影分级符号。

# 清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法
df['runtime'] = df['runtime'].str.split(' ').str.get(0).astype(int)
df['runtime'].head()

0    136
1    162
2    134
3    149
4    194
Name: runtime, dtype: int64

# 清洗genre电影类型数据，去掉前面的'\n'和可能存在的空格
df['genre'] = df['genre'].str.replace('\n', '').str.strip()
df['genre'].head()

0    Action, Adventure, Fantasy
1    Action, Adventure, Fantasy
2     Action, Adventure, Sci-Fi
3    Action, Adventure, Fantasy
4                Drama, Romance
Name: genre, dtype: object

每个的电影类型数据含有多个值，这里可以通过分析电影内容来判断电影类型，选取一个值作为电影的主题。先查看票房前20的电影信息。

df.head(20)

根据前20行电影数据，genre列的数据中，每部电影都有两个或三个电影类型，第一个电影类型最符合电影的内容。所以选取第一个电影类型作为电影的首要类型。

df['main_genre'] = df['genre'].str.split(', ').str.get(0)
df['main_genre'].head()

0    Action
1    Action
2    Action
3    Action
4     Drama
Name: main_genre, dtype: object

# 清洗votes投票人数数据，去掉千分位符号并转换成int类型
df['votes'] = df['votes'].str.replace(',', '').astype(int)
df['votes'].head()

0     753597
1    1001946
2     389075
3     484431
4     909482
Name: votes, dtype: int64

# 清洗gross票房金额数据，删除美金符号$和结尾的M，并转换成float类型
df['gross'] = df['gross'].str.replace('$', '').str.replace('M', '').astype(float)
df['gross'].head()

0    936.66
1    760.51
2    700.06
3    678.82
4    659.33
Name: gross, dtype: float64

# 清洗intro电影简介列，删除前面的'\n'和可能存在的字符串两侧的空格
df['intro'] = df['intro'].str.replace('\n', '').str.strip()
df['intro'].head()

0    Three decades after the Empire's defeat, a new...
1    A paraplegic marine dispatched to the moon Pan...
2    T'Challa, heir to the hidden but advanced king...
3    The Avengers and their allies must be willing ...
4    A seventeen-year-old aristocrat falls in love ...
Name: intro, dtype: object

初步的清洗工作完毕，使用df.info()和df.head()确认数据清洗后的效果。

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 947 entries, 0 to 999
Data columns (total 14 columns):
rank           947 non-null int64
title          947 non-null object
year           947 non-null int64
certificate    947 non-null object
runtime        947 non-null int64
genre          947 non-null object
imdb_rate      947 non-null float64
metascore      940 non-null float64
votes          947 non-null int64
gross          947 non-null float64
director       947 non-null object
stars          947 non-null object
intro          947 non-null object
main_genre     947 non-null object
dtypes: float64(3), int64(4), object(7)
memory usage: 111.0+ KB

df.head()

清洗后的数据看起来不错！由于在数据清洗中，去掉了部分列数中包含的数据单位信息，例如电影时长的单位'min'，因此可以通过修改列标题将单位信息添加到列标题上，方便读者理解数据。

# 重命名部分列标题
df.rename(columns={'runtime': 'runtime_min', 'gross': 'gross_million_dollar'}, inplace=True)
df.columns

Index(['rank', 'title', 'year', 'certificate', 'runtime_min', 'genre',
       'imdb_rate', 'metascore', 'votes', 'gross_million_dollar', 'director',
       'stars', 'intro', 'main_genre'],
      dtype='object')

由于df['metascore']列存在部分缺失值，首先查看缺失值的行数据再决定处理方法。

# 查看缺失值所在的行
condition = df['metascore'].isnull()
df[condition]

这些电影大部分是票房相对低的电影，所以舍弃这部分的电影。

# 只保留含有metascore得分的电影
df = df[df['metascore'].notnull()]

4. 数据可视化

根据第一部分提出的问题，探索数据并进行数据可视化。数据建模部分包含在这个模块。

4.1 电影年份的分布

4.1.1 电影数量在不同年份的分布

# 导入并设置数据可视化相关模块
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
%matplotlib inline

sns.set(color_codes=True)
sns.set_style('white')
sns.set_palette('tab20')

# 根据电影年份数据作直方图
fig, ax = plt.subplots()
df['year'].hist(range=(1980,2020), bins=40, color=(114/255,158/255,206/255))
ax.set_title('The Year Distribution of US Top Box Office Movies')

# 只保留底部坐标轴
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

# 设定xy轴标签和网格，方便阅读数据
ax.set_yticklabels([0, 10, 20, 30, 40, 50])
ax.set_xticklabels(np.arange(1975, 2025, 5))
ax.grid(alpha=0.5)

数据显示总体上每年的高票房电影呈现逐渐增多的趋势，以每个9到10年为范围，则呈现阶梯上升的趋势。1998年起至2003年，高票房电影数量快速增加，此后基本保持在每年30部以上高票房电影的水平（不考虑不是完整年份的2018年）。

4.1.2 不同电影类型的年份累计分析

# 统计不同年份、不同类型电影的数量
cumsum = df.groupby(['main_genre', 'year']).title.count()

# 使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充
genre_cumsum = cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()

# 只选取总数量大于50的电影类型数据
genre_cumsum = genre_cumsum.loc[:,genre_cumsum.iloc[-1,:] >= 50]

# 根据电影类型统计数据作图
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(12,6))
genre_cumsum.plot(ax=ax12, legend=False, linewidth=3)

# 添加数据标签
for i in last_row.iteritems():
    if i[0] == 'Adventure' or i[0] == 'Biography' or i[0] == 'Horror':
        ax2.annotate('{} {}'.format(int(i[1]), i[0]), xy=(2018.5, i[1]-5), fontsize=12)
    else:
        ax2.annotate('{} {}'.format(int(i[1]), i[0]), xy=(2018.5, i[1]+5), fontsize=12)

# 美化图表
ax2.set_title('The Aggregate Movies of Different Genres Over Years', fontsize=16)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax2.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax2.tick_params(bottom=True, labelleft=False)
ax2.set_xlabel('')
plt.tight_layout()

从上图可见，前五大电影类型分别是动作片Action，喜剧片Comedy，动画片Animation，剧情片Drama，冒险片Adventure。1995年之前，动作片和喜剧片都是影院观众最喜爱的电影类型，对应的高票房数量不分伯仲，剧情片是另一相对流行的电影类型。1995年后，高票房的动作片快速增长，甩开了喜剧片。喜剧片随仍是高票房数量第二多的电影类型，但近几年增速明显放缓。高票房动画片进入榜单的时间最晚，但在1998年前后迎来明显增长，此后的十年里完成了对剧情片和冒险片的超越。如果动画片保持目前的增速，有望在之后的十几二十年里超越喜剧片，成为高票房数量第二的电影类型。

据以上不同电影类型的高票房电影数量的变化数据，可以判断最近20年来特效技术、3D及动画技术的发展和不断完善，助推了动作片、动画片的票房，因为这两类电影是这些新技术的最大受益者。

4.2 电影类型的分布如何？哪类电影的平均分较高？

# 获得电影类型的分布和平均得分数据
genre_data = df.groupby('main_genre')['title', 'imdb_rate'].agg({'title': 'count', 'imdb_rate': 'mean'}).sort_values(by='title', ascending=False)
genre_data

# 根据main_genre列数据作图
# 绘制不同电影类型的数量分布
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(14,7))
plt.title('The Number and Average IMDB Rating of Different Genres', fontsize=18)

genre_data['title'].plot(kind='bar', width=0.8, color=(255/255,187/255,120/255))

# 设置坐标轴格式
ax2.set_xlabel('')
ax2.set_xticklabels(genre_data.index, rotation=0, fontsize=12)
ax2.tick_params(axis='x', rotation=0)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax2.spines['right'].set_visible(False)
ax2.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, labelleft=False, color='white')

# 标记不同电影类型的数量数据
x2 = np.arange(df['main_genre'].nunique())
y2 = df['main_genre'].value_counts().values
for x,y in zip(x2, y2):
    ax2.annotate(y, xy=(x,y+5), color=(255/255,158/255,74/255), fontsize=12, weight='bold', ha='center', va='center')

# 绘制不同电影的平均IMDB分数
ax3 = ax2.twinx()
ax3.axhline(df['imdb_rate'].mean(), color='slateblue', linestyle='--', linewidth=2, alpha=0.5)

genre_data['imdb_rate'].plot(color=(114/255,158/255,206/255), marker='o', markersize=30, linewidth=3)

# 设置坐标轴格式
ax3.set_ylim(0, 10)
ax3.spines['top'].set_visible(False)
ax3.spines['left'].set_visible(False)
ax3.spines['right'].set_visible(False)
ax3.spines['bottom'].set_visible(False)
ax3.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, labelright=False, labelbottom=False)

# 标记IMDB评分数据
x3 = np.arange(df['main_genre'].nunique())
y3 = genre_data['imdb_rate'].values
for x,y in zip(x3, y3):
    ax3.annotate(round(y,1), xy=(x,y-0.05), color='white', fontsize=12, weight='bold', ha='center', va='center')

# 绘制所有IMDB电影平均得分参考线
ax3.annotate('Average IMDB \nRating of All Movies', xy=(11, df['imdb_rate'].mean()-0.4), color='b', fontsize=12, ha='center', va='center')
ax3.text(12-0.1, df['imdb_rate'].mean(), round(df['imdb_rate'].mean(),1), color='b', fontsize=14, ha='center', va='center')

进入榜单的电影类型总共有12种，除了之前已经讨论过的前5大电影类型，按数量由多到少分别是犯罪片Crime，传记片Biography，恐怖片Horror，悬疑片Mystery，奇幻片Fantasy，家庭片Family和科幻片Sci-Fi。犯罪片、传记片和恐怖片合计占据了1/10的比例，悬疑片，奇幻片、家庭片和科幻片合计只有14部，比例非常小。

榜单电影的IMDB平均分为6.8分。一大特征是上榜数量多的电影类型，得分反而相对低。动作片平均分刚刚达到平均线，数量排第二的喜剧片在平均得分上垫底，动画片和冒险片则接近平均线。得分高的是数量相对少的剧情片，犯罪片和传记片，都超过了7分。相对于靠特效、打斗、场面支撑的动作片、冒险片，这三类影片均是靠剧情和故事内容吸引观众的。所以好的故事还是感动观众的最重要因素。

4.3 电影时长的分布如何？时长是否和评分有相关性？

fig, ax4 = plt.subplots()
df['runtime_min'].hist(range=(70,210), bins=14, color=(114/255,158/255,206/255))
ax4.set_title('The Runtime Distribution of US Top Box Office Movies')

ax4.spines['top'].set_visible(False)
ax4.spines['left'].set_visible(False)
ax4.spines['right'].set_visible(False)

ax4.set_xticklabels(np.arange(70,220,10))
ax4.set_xticks(np.arange(70,220,10))
ax4.grid()

这些高票房电影时长主要分布在90分钟到140分钟区间，这也是目前相对流行的影院电影时长。

# 绘制时长和IMDB评分相关性
fig = plt.figure(figsize=(14,7))
sns.lmplot(data=df, x='runtime_min', y='imdb_rate')
sns.despine()

时长和IMDB评分呈一定的相关性，时长短的电影既有高分也有低分，但时长超过160分钟的电影基本都能获得6分以上的分数，时长最长的两部电影甚至得到了接近9分的超高得分，IMDB评分接近或低于4分的电影时长均小于130分钟。丰富的剧情和长长的故事也许也是一种容易感染观众的方式，这也和之前提到的好的故事打动观众相呼应。

4.4 IMDB评分和metascore评分的分布及相关性

# 比较IMDB得分和metascore得分的分布
fig = plt.figure()
fig.suptitle('The Distribution of IMDB Rating and Metascore')

ax5 = fig.add_subplot(1,2,1)
df['imdb_rate'].hist(range=(0,10), bins=10, color=(114/255,158/255,206/255))

ax5.grid()
ax5.set_xlim(0,10)
ax5.spines['top'].set_visible(False)
ax5.spines['left'].set_visible(False)
ax5.spines['right'].set_visible(False)

ax6 = fig.add_subplot(1,2,2, sharey=ax5)
df['metascore'].hist(range=(0,100), bins=10, color=(114/255,158/255,206/255))

ax6.grid()
ax6.set_xticks([0,20,40,60,80,100])
ax6.spines['top'].set_visible(False)
ax6.spines['left'].set_visible(False)
ax6.spines['right'].set_visible(False)
ax6.tick_params(bottom=False, left=False, right=False, labelright=False, labelleft=False)

plt.tight_layout()

IMDB评分集中在6分到8分区间，9分以上的超高分电影几乎绝迹。Metascore得分的分布接近正态分布，超低分和超高分的电影都占据一定比例。

# IMDB评分和metascore得分的相关性
sns.lmplot(data=df, x='imdb_rate', y='metascore')
sns.despine()

可见，IMDB评分和metascore评分呈高度相关性，大众和专业影评人的评价还是相对接近的。

4.5 评分人数和电影票房的相关性

# IMDB评分人数和电影票房的相关性
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
sns.scatterplot(data=df, x='votes', y='gross_million_dollar')
sns.despine()

由上图可知，IMDB评分人数和电影票房的相关性很弱，高票房不代表评分人数多，低票房电影也能有大量的IMDB评分人数。