基于python的电影票房数据分析

发布时间：2025-09-15 09:12

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基于 Python 的电影票房数据分析

随着数据科学的发展，越来越多的行业开始利用数据分析来提升决策质量。在电影行业，票房数据是评估电影成功与否的重要指标之一。本文将通过 Python 语言对电影票房数据进行基本的分析，帮助大家理解其背后的逻辑。

数据获取

首先，我们需要获取电影票房数据。可以从诸如 IMDb、Box Office Mojo、Kaggle 等网站下载相关数据集。以一个简单的 CSV 文件为例，假设我们有一个名为 box_office.csv 的文件，其内容结构如下：

| 电影名称 | 票房（百万） | 上映年份 | 类型 | |--------------|--------------|----------|---------------| | 复仇者联盟 | 2799.2 | 2012 | 动作/科幻 | | 泰坦尼克号 | 2187.5 | 1997 | 爱情/灾难 | | 星球大战 | 2200 | 1977 | 科幻/冒险 | 1.2.3.4.5.

数据加载

在 Python 中，我们可以使用 pandas 库来加载和处理数据。首先，确保您已安装必要的库：

pip install pandas matplotlib seaborn 1.

接下来，加载数据：

import pandas as pd # 加载数据 df = pd.read_csv('box_office.csv') print(df.head()) 1.2.3.4.5.

数据分析

1. 票房分布情况

我们可以使用直方图来观察票房数据的分布情况：

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(df['票房（百万）'], bins=10, kde=True) plt.title('票房分布情况') plt.xlabel('票房（百万）') plt.ylabel('电影数量') plt.show() 1.2.3.4.5.6.7.8.9. 2. 类型与票房关系

接下来，我们可以分析不同电影类型的平均票房情况：

avg_box_office = df.groupby('类型')['票房（百万）'].mean().reset_index() print(avg_box_office) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='种类', y='票房（百万）', data=avg_box_office) plt.title('不同电影类型的平均票房') plt.xlabel('类型') plt.ylabel('平均票房（百万）') plt.xticks(rotation=45) plt.show() 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10. 3. 年份与票房的关系

我们还可以绘制一个折线图来观察票房随时间的变化趋势：

plt.figure(figsize=(12, 6)) box_office_by_year = df.groupby('上映年份')['票房（百万）'].sum().reset_index() sns.lineplot(x='上映年份', y='票房（百万）', data=box_office_by_year) plt.title('各年份总票房变化') plt.xlabel('上映年份') plt.ylabel('总票房（百万）') plt.grid() plt.show() 1.2.3.4.5.6.7.8.