北京网站设计公司,网站建设写代码,全椒县建设局网站,wordpress 会员登录可见#x1f9d1; 博主简介#xff1a;曾任某智慧城市类企业算法总监#xff0c;目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职#xff0c;深耕人工智能领域#xff0c;精通python数据挖掘、可视化、机器学习等#xff0c;发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN… 博主简介曾任某智慧城市类企业算法总监目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职深耕人工智能领域精通python数据挖掘、可视化、机器学习等发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片IDxf982831907 博主粉丝群介绍① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布可互相学习交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里也有数不清的万粉大佬可以交流写作技巧上榜经验涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英大厂大佬可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本送真活跃粉丝助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式备注自己的CSDN昵称拉你进群互相学习共同进步。 【数据可视化-30】Netflix电影和电视节目数据集可视化分析 一、引言1. 简述数据可视化的重要性 Netflix电影和电视节目数据集可视化分析一、引言二、数据探索2.1 数据集介绍2.2 数据清洗与探索 三、单维度特征可视化3.1 内容类型分布3.2 上映年份分布3.3 电视节目季数分布3.4 电影时长分布 四、多维度关系可视化4.1 top15国家与内容类型的关系4.2 年份与内容类型的关系4.3 评级与内容类型的关系4.4 内容时长与上映年份的关系以电影为例 五、总结与洞察 一、引言
1. 简述数据可视化的重要性 数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来使得复杂的数据更容易被人类理解和分析。在数据分析、商业智能、科学研究等领域数据可视化都扮演着至关重要的角色。它不仅能够直观展示数据的分布、趋势和关联还能帮助我们发现隐藏在数据中的模式和洞见从而做出更明智的决策。
Netflix电影和电视节目数据集可视化分析
一、引言 数据可视化是探索和理解复杂数据集的强大工具。通过可视化分析我们可以揭示Netflix平台上电影和电视节目的分布特征、内容趋势以及用户可能的观看偏好。本文将基于包含丰富信息的Netflix数据集从多个维度进行可视化探索帮助大家更直观地了解Netflix内容生态。
二、数据探索
2.1 数据集介绍 本数据集包含以下变量
show_id每部电影或电视节目的唯一标识符type内容类型电影或电视节目title电影或电视节目的标题director电影导演cast参与的演员country内容制作国家date_added在Netflix上的上架日期release_year内容的实际发布年份rating内容的电视分级duration时长分钟或季数
2.2 数据清洗与探索
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 加载数据
df pd.read_csv(netflix_titles.csv) # 请替换为实际文件路径# 查看数据基本信息
print(df.info())# 查看各列唯一值数量
print(df.nunique())# 缺失值情况
df.isnull().sum()从数据的基本信息中我们可以发现
数据集包含多种类型变量包括类别型如type、rating和一个数值型release_year一共有8807行数据数据中存在缺失值director导演列的缺失值最多达到2634个近缺失30%
三、单维度特征可视化
3.1 内容类型分布
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.countplot(xtype, datadf)
plt.title(Content Type Distribution)
plt.xlabel(Content Type)
plt.ylabel(Count)
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果电视节目和电影的数量差异显著电视节目占比较高。
3.2 上映年份分布
plt.figure(figsize(15, 6))
sns.countplot(xrelease_year, datadf, paletteviridis)
plt.title(Content Release Year Distribution)
plt.xlabel(Release Year)
plt.ylabel(Count)
plt.xticks(rotation45)
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果内容发布年份集中在近几年反映出Netflix内容产量的增长趋势。
3.3 电视节目季数分布
# 提取电视节目的季数信息
tv_shows df[df[type] TV Show]
tv_shows[duration] tv_shows[duration].apply(lambda x: int(x.split( )[0]) if pd.notnull(x) else 0)plt.figure(figsize(12, 6))
sns.histplot(tv_shows[duration], bins30, kdeTrue, colorteal)
plt.title(TV Show Seasons Distribution)
plt.xlabel(Number of Seasons)
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果大部分电视节目季数集中在1到5季少数节目拥有较长的系列。
3.4 电影时长分布
# 提取电影的时长信息
movies df[df[type] Movie]
movies[duration] movies[duration].apply(lambda x: int(x.split( )[0]) if pd.notnull(x) else 0)plt.figure(figsize(12, 6))
sns.histplot(movies[duration], bins50, kdeTrue, colorcoral)
plt.title(Movie Duration Distribution)
plt.xlabel(Duration (minutes))
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果电影时长主要集中在90到120分钟之间符合典型电影的时长范围。
四、多维度关系可视化
4.1 top15国家与内容类型的关系
country df[country].value_counts()[:15].index.tolist()
df1 df[df[country].isin(country)]plt.figure(figsize(15, 8))
sns.countplot(xcountry, huetype, datadf1, paletteSet2)
plt.title(Content Type Distribution by Country)
plt.xlabel(Country)
plt.ylabel(Count)
plt.xticks(rotation45)
plt.legend(titleContent Type)
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果美国制作的内容最多且电影和电视节目分布较为均衡其他国家则各有侧重。
4.2 年份与内容类型的关系
plt.figure(figsize(15, 8))
sns.countplot(xrelease_year, huetype, datadf, palettehusl)
plt.title(Content Type Distribution Over Years)
plt.xlabel(Release Year)
plt.ylabel(Count)
plt.legend(titleContent Type, bbox_to_anchor(1, 1), locupper left)
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果近几年电影和电视节目数量均呈现增长趋势但电视节目增长更为显著。
4.3 评级与内容类型的关系
plt.figure(figsize(15, 8))
sns.countplot(xrating, huetype, datadf, palettemuted)
plt.title(Content Distribution by Rating and Type)
plt.xlabel(Rating)
plt.ylabel(Count)
plt.xticks(rotation45)
plt.legend(titleContent Type, bbox_to_anchor(1, 1), locupper left)
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果不同评级的内容类型分布差异明显TV-MA成人级和TV-14青春期少年级分级的内容较多涵盖电影和电视节目。
4.4 内容时长与上映年份的关系以电影为例
plt.figure(figsize(15, 8))
sns.scatterplot(xrelease_year, yduration, datamovies, alpha0.6, colorpurple)
plt.title(Movie Duration vs Release Year)
plt.xlabel(Release Year)
plt.ylabel(Duration (minutes))
plt.tight_layout()
plt.show()观察结果电影时长与上映年份无明显线性关系但可见不同时期电影时长的分布特征。
五、总结与洞察 通过以上多维度的可视化分析我们得出以下关键洞察 内容类型分布不均电视节目数量多于电影且增长趋势更为明显。 国家制作差异显著美国是内容制作的主力军其他国家制作内容较少但各有特色。 分级与内容类型关联紧密成人级和青春期少年级内容占比较大涵盖电影和电视节目。 电影时长稳定电影时长多集中在90到120分钟符合观众常规观影习惯。 以上分析为理解Netflix平台内容生态提供了多维度视角揭示了各变量之间的潜在关系为进一步的内容策略制定和用户研究提供了数据支持。
