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性别占比
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评分占比
3. 用户等级分析
def user_level_bar_analysis(file_name):df = pd.read_csv(file_name, encoding='utf-8')print(df)userLevel = df['userLevel'].value_counts().sort_index()print(userLevel)x = userLevel.indexy = userLevelfig, ax = plt.subplots()plt.bar(x, y, color='#DE85B5')# 柱状图标题plt.title('评论用户等级数量分布柱状图')plt.grid(True, axis='y', alpha=1)for i, j in zip(x, y):plt.text(i, j, '%d' % j, horizontalalignment='center', )ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['top'].set_visible(False)plt.show()
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等级数量分布
该篇文章只是从评分角度去做的数据分析，其实还可以从影视类型、年度电影Top、票房等角度进一步做数据分析 。
该篇文章来自本人知乎号：梓羽Python/ target=_blank class=infotextkey>Python
文章链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/611295606
【Python爬虫+数据分析之影评分析】
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