豆瓣电影数据.xlsx"文件

Question

:使用“豆瓣电影数据.xlsx"文件，完成1、制作电影数量折线图(以此命名)，轴为时间，排除2016年的数据，显示标签标记出最大值信息，将标记的线条颜色设为黑色，线末端使用箭头，导出图像，并对折线图进行分析;
2、绘制 剧情、喜剧、动作 三种类型电影环形图(以此命名)，要求空心内部显示三种电影的总记录数(提示:27461)，显示电影类型标签及总额百分比，导出图像，不显示说明，选择图例在下;分析环形图数据;

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

1、制作电影数量折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_excel("豆瓣电影数据.xlsx")
# 提取年份和数量数据
df['年份'] = df['年代'].apply(lambda x: int(x[:4]))
df = df[df['年份'] != 2016]
movie_count = df['年份'].value_counts().sort_index()
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(movie_count.index, movie_count.values, marker='o')
plt.title("电影数量折线图")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("电影数量")
# 标记最大值信息
max_year = movie_count.idxmax()
max_count = movie_count.max()
plt.annotate(f'Max: ({max_year}, {max_count})', 
             xy=(max_year, max_count), 
             xytext=(max_year+2, max_count+5), 
             arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'))
# 保存图像
plt.savefig("电影数量折线图.png")
# 分析折线图
plt.show()

2、绘制剧情、喜剧、动作三种类型电影环形图：

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设总记录为27461
total_records = 27461
movie_genres = ['剧情', '喜剧', '动作']
genre_counts = [df[df['类型'].str.contains(genre)].shape[0] for genre in movie_genres]
genre_percentages = [count/total_records*100 for count in genre_counts]
# 绘制环形图
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.pie(genre_counts, labels=movie_genres, autopct='%1.1f%%')
plt.title("剧情、喜剧、动作三种类型电影环形图")
plt.legend(loc="lower center")
# 显示内部总记录数
plt.text(0, 0, total_records, color='white', ha='center', va='center', fontsize=15)
plt.show()

对于第一个折线图，可以看出电影数量随时间变化的趋势，分析最大值时间点对应的电影数量高峰，可能是某一年度电影产量较大。第二个环形图中，可以直观地比较剧情、喜剧、动作三种类型电影在总数量中所占比例，帮助观察三种类型电影的相对流行程度。