*【艺恩娱数】Python爬虫+数据分析可视化中国影院票房*¶

本文主要是介绍*【艺恩娱数】Python爬虫+数据分析可视化中国影院票房*¶,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 一、记得登入才能看到所有的数据
  • 二、使用步骤
  • 艺恩数据可视化
  • 艺恩影院票房Top10
  • 艺恩影院票房销售额对比
  • 艺恩影院票房省份人次分析
  • 艺恩影院场次top10榜单



这个里面的影院名称,省份,城市,票房,场次,人次,平均票价,天数,场均人次这些数据都是我们需要的。

一、记得登入才能看到所有的数据

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

进行数据抓包

在这里插入图片描述
点击数据包,找我们需要的数据

在这里插入图片描述
借用一个工具

https://spidertools.cn/#/unQuoteUrl
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import requestsheaders = {"Accept": "application/json, text/plain, */*","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8","Connection": "keep-alive","Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded","Origin": "https://ys.endata.cn","Referer": "https://ys.endata.cn/BoxOffice/Org","Sec-Fetch-Dest": "empty","Sec-Fetch-Mode": "cors","Sec-Fetch-Site": "same-origin","User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36","sec-ch-ua": "\"Google Chrome\";v=\"119\", \"Chromium\";v=\"119\", \"Not?A_Brand\";v=\"24\"","sec-ch-ua-mobile": "?0","sec-ch-ua-platform": "\"Windows\""
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print(response)
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<Response [200]>
>>> 正在获取:1[{'影院名称': '武汉市梦时代摩尔电影城', '省份': '湖北省', '城市': '武汉市', '票房': 203700.99, '场次': 94, '人次(万)': 4889, '平均票价': 41.67, '天数': 1, '场均人次': 52}, {'影院名称': '北京耀莱成龙影城(五棵松店)', '省份': '北京市', '城市': '北京市', '票房': 193666.51, '场次': 131, '人次(万)': 4663, '平均票价': 41.53, '天数': 2, '场均人次': 36}, {'影院名称': '厦门万达影城SM广场店', '省份': '福建省', '城市': '厦门市', '票房': 170204.78, '场次': 82, '人次(万)': 3987, '平均票价': 42.69, '天数': 3, '场均人次': 49}, {'影院名称': '首都电影院西单店', '省份': '北京市', '城市': '北京市', '票房': 161626.77, '场次': 80, '人次(万)': 2593, '平均票价': 62.33, '天数': 4, '场均人次': 32}, {'影院名称': '北京寰映合生汇店', '省份': '北京市', '城市': '北京市', '票房': 153878.49, '场次': 55, '人次(万)': 2230, '平均票价': 69.0, '天数': 5, '场均人次': 41}, {'影院名称': '大连经开万达广场店', '省份': '辽宁省', '城市': '大连市', '票房': 150651.29, '场次': 78, '人次(万)': 3998, '平均票价': 37.68, '天数': 6, '场均人次': 51}, {'影院名称': '武商摩尔国际电影城', '省份': '湖北省', '城市': '武汉市', '票房': 150398.93, '场次': 109, '人次(万)': 4210, '平均票价': 35.72, '天数': 7, '场均人次': 39}, {'影院名称': '金逸北京荟聚IMAX店', '省份': '北京市', '城市': '北京市', '票房': 148916.19, '场次': 60, '人次(万)': 2642, '平均票价': 56.36, '天数': 8, '场均人次': 44}, {'影院名称': '北京通州万达广场店', '省份': '北京市', '城市': '北京市', '票房': 147026.95, '场次': 77, '人次(万)': 2561, '平均票价': 57.41, '天数': 9, '场均人次': 33}, {'影院名称': '苏州五月花蓝海影城', '省份': '江苏省', '城市': '苏州市', '票房': 141371.45, '场次': 59, '人次(万)': 1415, '平均票价': 99.91, '天数': 10, '场均人次': 24}, {'影院名称': '深圳市CINESKY新天影院(壹方天地IMAX店)', '省份': '广东省', '城市': '深圳市', '票房': 140326.19, '场次': 113, '人次(万)': 2435, '平均票价': 57.63, '天数': 11, '场均人次': 22}, {'影院名称': '幸福蓝海国际影城苏州绿宝店', '省份': '江苏省', '城市': '苏州市', '票房': 139159.79, '场次': 50, '人次(万)': 1225, '平均票价': 113.6, '天数': 12, '场均人次': 25}, {'影院名称': '广州飞扬影城(正佳分店)', '省份': '广东省', '城市': '广州市', '票房': 137817.97, '场次': 55, '人次(万)': 2477, '平均票价': 55.64, '天数': 13, '场均人次': 45}, {'影院名称': '武汉市中百国际影城', '省份': '湖北省', '城市': '武汉市', '票房': 132480.05, '场次': 81, '人次(万)': 2356, '平均票价': 56.23, '天数': 14, '场均人次': 29}, {'影院名称': '广州市脉铂影城嘉禾店', '省份': '广东省', '城市': '广州市', '票房': 129773.47, '场次': 63, '人次(万)': 3313, '平均票价': 39.17, '天数': 15, '场均人次': 53}, {'影院名称': '金逸北京大悦城IMAX店', '省份': '北京市', '城市': '北京市', '票房': 127969.13, '场次': 48, '人次(万)': 2193, '平均票价': 58.35, '天数': 16, '场均人次': 46}, {'影院名称': '苏州科技文化艺术中心电影城', '省份': '江苏省', '城市': '苏州市', '票房': 127906.02, '场次': 44, '人次(万)': 750, '平均票价': 170.54, '天数': 17, '场均人次': 17}, {'影院名称': 'CGV影城 深圳壹方城店', '省份': '广东省', '城市': '深圳市', '票房': 126475.5, '场次': 70, '人次(万)': 2075, '平均票价': 60.95, '天数': 18, '场均人次': 30}, {'影院名称': '大连高新万达广场店', '省份': '辽宁省', '城市': '大连市', '票房': 126016.97, '场次': 68, '人次(万)': 3427, '平均票价': 36.77, '天数': 19, '场均人次': 50}, {'影院名称': '南昌红谷滩万达广场店', '省份': '江西省', '城市': '南昌市', '票房': 126002.4, '场次': 73, '人次(万)': 3440, '平均票价': 36.63, '天数': 20, '场均人次': 47}]

艺恩数据可视化

import pandas as pd
data=pd.read_excel("/home/mw/input/yien5551/艺恩影院票房.xlsx")
data.head(50)

在这里插入图片描述

data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 980 entries, 0 to 979
Data columns (total 9 columns):
影院名称     980 non-null object
省份       980 non-null object
城市       980 non-null object
票房       980 non-null float64
场次       980 non-null int64
人次()    980 non-null int64
平均票价     980 non-null float64
天数       980 non-null int64
场均人次     980 non-null int64
dtypes: float64(2), int64(4), object(3)
memory usage: 69.0+ KB
data.describe()

在这里插入图片描述

艺恩影院票房Top10

data_sorted = data.sort_values(by='票房', ascending=False).head(10)
data_sorted

在这里插入图片描述

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode  # 导入 JsCode
echarts_bar(data_sorted['影院名称'].tolist(), data_sorted['票房'].tolist(),data_sorted['场均人次'].tolist(), title='艺恩影院票房Top10情况对比', subtitle='票房比柱状图',label='票房', label2='人次')

在这里插入图片描述

艺恩影院票房销售额对比

customer_sale = data[['省份','人次(万)','平均票价']].groupby('省份').sum().round(2).reset_index()
customer_sale

在这里插入图片描述

echarts_pie(customer_sale['省份'],customer_sale['人次(万)'],title = '艺恩影院票房人次(万)对比',subtitle = ' ',label = '人次(万)')

在这里插入图片描述

艺恩影院票房省份人次分析

echarts_map(customer_sale['省份'].tolist(),customer_sale['人次(万)'].tolist(),title = '艺恩影院票房人次分布',subtitle = '艺恩影院票房省份人次分析',label = '人次数')

在这里插入图片描述

艺恩影院场次top10榜单

data_cci = data.sort_values(by='场次', ascending=False).head(10)
data_cci

在这里插入图片描述

echarts_line(data_cci['影院名称'].tolist(),data_cci['场次'].tolist(),title = '艺恩影院场次top10榜单',subtitle = ' ',label = '场次数',)

在这里插入图片描述
最后一个图有问题,我查看了pyecahrts的官方文档,页没有找到解决方案,y坐标数据只有一个,官方是说数据太长了,如果有大佬知道解决方案,可以给我留言,页欢迎大家一起fork项目,一起学习,一起进步

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