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Python综合实验:IMDB电影数据爬取与分析、多文件操作及高频词汇统计(含157家公司股票分析)

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简介:
本项目通过Python实现IMDb电影数据的爬取和分析,并进行多文件操作,同时包括157家公司的股票数据分析,以及对文本数据中的高频词汇进行统计。 数据分析包括数据预处理、电影总票房分析以及按年份的时间序列分析。涉及的指标有评分(rating)和元评价分(metascore)。使用Python爬虫库Beautiful Soup进行数据抓取,并通过Jupyter Notebook编写代码,利用NumPy和Pandas进行数据处理,最后用Matplotlib绘制折线图来展示结果。

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客服
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  • PythonIMDB157
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    本项目通过Python实现IMDb电影数据的爬取和分析,并进行多文件操作,同时包括157家公司的股票数据分析,以及对文本数据中的高频词汇进行统计。 数据分析包括数据预处理、电影总票房分析以及按年份的时间序列分析。涉及的指标有评分(rating)和元评价分(metascore)。使用Python爬虫库Beautiful Soup进行数据抓取,并通过Jupyter Notebook编写代码,利用NumPy和Pandas进行数据处理,最后用Matplotlib绘制折线图来展示结果。
  • ,使用Python
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    本项目利用Python编写程序自动爬取网络上关于电视剧《安家》的电影影评数据,并进行深入的数据分析与可视化处理,旨在探索观众对《安家》的不同看法和情感倾向。 资源包含文件:设计报告(word格式)与项目源码。该项目使用 Scrapy 框架编写爬虫程序抓取电视剧《安家》的影评信息,包括短评(共55,593条)、评分、有用数量等数据,并将这些数据保存为 JSON 格式文件。通过结合 Pandas、Numpy 和 Matplotlib 库处理和存储大量数据,使用中文 Jieba 分词工具对爬取的短评信息进行文本处理,并利用 wordcloud 库绘制词云图展示观众的情感倾向和影片评分统计等信息。该项目还分别从评论时间、评分以及评论内容三个方面进行了详细的数据可视化分析。
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