19680条不重复的豆瓣影视数据，CSV格式。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本数据库包含19680条独特的豆瓣影视数据记录，以CSV格式存储，便于用户进行数据分析和挖掘。每部作品的信息详尽且无冗余，涵盖电影、电视剧等多种类型。这段文字描述了影视数据的组成部分，包括但不限于电影、电视剧及动漫等内容。具体内容涵盖：影视作品在豆瓣上的ID号、名称；导演及其对应的豆瓣ID；编剧及其豆瓣ID；主要演员名单以及他们的豆瓣ID；类型信息（如剧情类、动作片等）和播放地区；语言版本情况；上映或首播日期，时长与集数详情，别名及其他相关信息，IMDb链接（如果有），在豆瓣上的评分及评价人数统计，不同星级的占比数据和用户标签。需要注意的是，在处理这些信息时应确保正确区分影视作品类型，并避免下载错误的数据类别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

19680条不重复的豆瓣影视数据，CSV格式。

优质

本数据库包含19680条独特的豆瓣影视数据记录，以CSV格式存储，便于用户进行数据分析和挖掘。每部作品的信息详尽且无冗余，涵盖电影、电视剧等多种类型。这段文字描述了影视数据的组成部分，包括但不限于电影、电视剧及动漫等内容。具体内容涵盖：影视作品在豆瓣上的ID号、名称；导演及其对应的豆瓣ID；编剧及其豆瓣ID；主要演员名单以及他们的豆瓣ID；类型信息（如剧情类、动作片等）和播放地区；语言版本情况；上映或首播日期，时长与集数详情，别名及其他相关信息，IMDb链接（如果有），在豆瓣上的评分及评价人数统计，不同星级的占比数据和用户标签。需要注意的是，在处理这些信息时应确保正确区分影视作品类型，并避免下载错误的数据类别。

豆瓣音乐数据集（CSV格式）

优质

本数据集包含豆瓣平台上用户对各类音乐作品的评价和标签信息，以CSV文件形式提供，便于进行音乐偏好分析及推荐算法研究。在豆瓣音乐分类浏览页面下采集了全部音乐的部分信息，包括音乐的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该音乐的URL地址，共2万7千多条。

部分豆瓣电影的CSV数据

优质

这段文档包含了多个在豆瓣平台上评价较高的电影的数据，以CSV格式存储，方便进行数据分析和挖掘。本资源包含1000条豆瓣电影数据，涵盖时长、导演、片名、评分等24个字段，主要用于数据分析练习，并配合博客中的pandas基本操作使用。如需获取完整数据，请留言告知。

豆瓣TOP250电影的数据表格

优质

该数据表汇总了豆瓣评分top250的佳片信息，包括影片名称、导演、主演、上映日期与豆瓣评分等关键细节，方便影迷快速获取经典作品概览。电影信息表主要包括电影的基本信息，如电影编号、地址链接、图片链接、评分、类型和好评率等。

处理后的豆瓣华语电影数据.csv

优质

该文档为经过整理和分析的豆瓣平台上的华语电影数据集，包含影片评分、评论等信息，便于研究和开发。来自运筹帷幄的豆瓣电影数据集能够让观影者对现有的华语电影进行分析，并可以从多个维度来评估这些电影。

豆瓣书籍数据.csv

优质

《豆瓣书籍数据.csv》包含了大量用户对书籍的评分和评论信息，适合进行数据分析与挖掘，帮助读者发现优质读物。在豆瓣图书热门标签浏览页面下采集了全部书籍的部分信息，包括书籍的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该书籍的URL地址，共54946多条记录。

豆瓣电影的数据可视化.zip

优质

《豆瓣电影的数据可视化》项目通过图表和图形展示豆瓣电影数据的分布与特点，帮助用户直观理解评分、评论等信息的趋势。《豆瓣电影数据可视化——Python实战指南》在数据科学领域，理解、解释和传达数据洞察的一个关键步骤是进行有效的可视化。本项目“豆瓣电影数据可视化”利用Python编程语言来展示来自豆瓣的电影数据库信息，并通过一系列图表帮助我们更好地分析这些数据。以下是关于这个项目的几个核心知识点和技术细节： 1. **Python基础知识**：作为一种广泛应用于数据分析与可视化的高级编程语言，Python因其简洁明了的语法和强大的库支持而备受推崇。在本项目中，我们将使用基础的Python语法（如变量、数据类型、条件语句、循环以及函数）来实现我们的目标。 2. **Pandas 数据处理库**：作为用于数据分析的核心工具之一，Pandas为Python提供了DataFrame和Series两种主要的数据结构，使得数据清洗、合并与筛选等操作变得简单而高效。在本项目中，我们将使用此库读取并预处理豆瓣电影的相关信息。 3. **Matplotlib 和 Seaborn 数据可视化库**：作为两个用于创建图表的流行工具，Matplotlib提供了基础且多样化的绘图功能；Seaborn则在此基础上进一步优化了样式设计及统计图形的表现形式。我们将利用这两个库来生成直观的电影数据视图，例如评分分布和类型占比等。 4. **Flask 框架**：这是一个轻量级的Web服务器框架，用于开发简单的网页应用。在本项目中，我们将会使用它搭建一个展示可视化结果的小型网站，并允许用户通过浏览器查看图表并与之互动。 5. **数据获取与API接口**：此部分可能涉及到从豆瓣官方提供的API获取电影元信息（包括评分、评论等）。应用程序编程接口(API)是不同软件系统之间交互的重要工具，使得程序能够访问特定服务的数据资源成为可能。 6. **数据清洗和预处理步骤**：真实世界中的数据分析项目通常需要对原始数据进行一系列的清理工作。这一步骤可以包括填补缺失值、修正异常值、转换格式类型以及执行聚合操作等任务。 7. **遵循优秀的设计原则**：成功的可视化不仅在于准确传达信息，还应该具备良好的视觉效果和用户体验。因此，在设计图表时应考虑色彩搭配、选择合适的图型样式、保持比例协调性，并确保标签清晰易懂等因素。 8. **实时数据更新机制**：如果项目支持的话，则可能还需要实现定时刷新功能以保证可视化结果的时效性和准确性。这可以通过引入如APScheduler这样的任务调度库来完成。通过执行“豆瓣电影数据可视化”这个具体案例，你将能够深入学习如何利用Python、Pandas、Matplotlib以及Seaborn等工具进行数据分析和制作互动式网页应用，并掌握从获取原始资料到最终展示成果的全过程。

豆瓣电影数据集10万条目.zip

优质

本数据集包含超过十万部电影的相关信息和用户评价，是进行数据分析、推荐系统研究的理想资源。豆瓣爬虫用于收集10万条电影数据集、用户数据集以及影评数据集。

包含5万条影评的豆瓣数据集

优质

本数据集包含了来自豆瓣网站的五万余条电影评论，旨在为研究者提供一个全面且丰富的中文语料库，用于情感分析、主题建模等自然语言处理任务。我收集了豆瓣5万条影评的原始数据集，欢迎大家下载并尊重我的劳动成果。如果有时间我会继续提供更多的数据集。对于从事机器学习、自然语言处理和深度学习的研究者来说，这个资源非常有用。数据格式为：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。

豆瓣电影20万条评论的数据集.txt

优质

该数据集包含豆瓣电影平台上超过20万条用户评论，内容涵盖各类电影，为研究者提供丰富的文本分析素材，适用于情感分析、主题建模等领域。我收集了一个包含20万条豆瓣影评的原始数据集，并希望大家分享。请尊重我的劳动成果。对于对机器学习、自然语言处理和深度学习感兴趣的朋友来说，这份资料非常有用。数据集中每一行记录格式为：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。