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电影评分分析,1,pandas知识点,2,3,4,百万级的评论数据分析,优化数据分析,更可靠,总结,pandas知识点,知识点:数据读取数据集成透视表数据聚合与分组运算分段统计数据可视化,百万级的评论数据分析,数据加载与集成,平均分较高的电影,不同性别对电影平均评分,评分次数最多热门的电影,不同年龄段争议最大的电影,不同性别争议最大电影,优化数据分析,真实可靠,问题:为什么那些平均分高的电影,我从来没看过?甚至有些听都没听过呢?这个问题是不符合常理的,毕竟国内外好电影大家按说都应该耳熟能详的,所以这其中一定存在错误,为什么?,解决方案:,加入评分次数限制的分析不同性别对电影的平均评分,加入评分次数限制的分析平均分高的电影,因为评分次数相差悬殊,总结,在数据处理过程中,合并、透视、分组、排序这四大类操作是最经常用的,大家一定要熟练操作,关系型数据库和SQL之所以能够如此流行就是因为能够方便的对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是SQL所能执行的分组运算有限。pandas强大的表达能力,允许数据分析科学家执行复杂得多的分组运算,电影院就可以根据上映电影的评分情况(实时获取)进行排片,电影公司就可以根据以
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