对 TMDB电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框 2. 数量最多的电影类型Top10 3. 各种电影类型所占比例 4. 电影关键词分析 5. 各类型电影数量随时间变化趋势 6. 电影票房与电影时长关系 7. 电影平均评分与电影时长关系 三、tmdb_5000_movies

tmdb_5000_电影榜单分析

TMDb_Movies 提示：GitHub直接打开ipynb文件容易出错，请通过这个地址浏览： Hi! 这是我的第一个数据分析项目，展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，最后给出了一个简单的预测模型。我从中学到了很多，在此分享出来，请多多指教！ 数据来源是Kaggle提供的Internet Movie Database（TMDb）数据集，包括了近五千部电影的信息。数据原地址：

Metadata on ~5,000 movies from TMDb

电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息： 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下： 使用的数据集： MovieLens数据集 下载数据集：从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集，然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集，然后使用 数据集文件格式： CSV文件（以逗号分隔的值）。 注意：将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型： 完整的数据集：该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意：我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集：该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序，这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。

TMDB电影数据集分析 目录 关于该项目 数据集：选择了TMDB Kaggle数据集进行分析。 该数据集应有助于回答一些有关电影的有趣问题。 对于数据集中的每个电影（行），我们都有21个特征（列）来描述它； 例如预算，收入，用户评分和其他功能。 该项目是为Udacity Data Analyst纳米学位计划而构建的。 关键问题 电影预算与它们产生的收入之间有什么关系？ 更高的预算会转化为更高的收入吗？ 电影的预算与其受欢迎程度之间有什么关系？ 电影的播放时间与平均投票之间有什么关系？ 较长的电影收视率较低吗？ 但是，在意识到缺少预算和收入数据之后，提出了一系列新问题。 缺少收入和预算的数据标记为0.0而不是NaN，并且在运行df.isnan（）或df.info（）时未在早期数据检查中显示。 运行df.describe（）时，超过50％的数据为0.0，这引起了人们对缺失值的注意。

python数据分析 tmdb电影数据分析 源码及数据

这是一份电影数据，来自kaggle平台上，主要是美国地区的4800多部电影的详细信息，包括 剧组信息、演员信息、类别、关键词、点赞数等等。我们可以用来做数据探索，或者电影推荐等。

使用TMDB的热门电影 入门 应用程序使用电影数据库API。 您必须输入API密钥才能运行该应用程序。 您可以在这里创建自己的网站： : 。 您可以在base_url字符串中的strings.xml中设置密钥 描述 此应用程序使用tmbd api来获取热门电影列表，页面数量上限为3。该应用程序还允许用户保存收藏夹并在以后查看。 用户可以添加和删除收藏夹。 还有一个基本的帮助屏幕，可帮助您了解应用程序中的功能。 顶部有一个“查看地图”选项，其中显示地图和排名前10的剧院的列表。 科技类 这个程序使用： Picasso-Picasso允许在您的应用程序中轻松加载图像-通常只需一行代码！ G

TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。