Pandas 小專題：電影數據分析

目標：

1. 讀取 CSV 檔案並創建 DataFrame
2. 進行數據檢查和整理
3. 統計數據資料(平均、最大值、分組聚合)
4. 使用篩選、排序和分組進行深入分析
5. 視覺化數據

程式碼總覽

1. 讀取 CSV 資料

先讀取電影數據集，包含多個欄位，如名稱、類型、評分和票房收入等。

• pd.read_csv()：這是 Pandas 中最常用來讀取 CSV 檔案的方法，它會將 CSV 檔案轉換為 DataFrame 結構，方便進行後續操作。
• df.head()：顯示 DataFrame 的前5行，可以快速查看數據的基本格式和內容。

2. 檢查數據

在進行分析前通常需要檢查數據的完整性，這裡主要是查看是否存在缺失值。

• df.info()：顯示數據的基本信息，包括每個欄位的型別、是否存在缺失值等。

缺失值（Missing Values） 是指在數據集中某些欄位的值缺失或無法獲取的情況。這些缺失的數據可能是因為記錄不完整、資料收集過程中的錯誤或其他原因導致。
在 Pandas 的 DataFrame 中，缺失值通常會顯示為 NaN（Not a Number），表示該位置沒有有效數據。

3. 基本數據分析

這裡對數據進行一些基本的統計分析。

• mean() 和 max()：分別用來計算某列的平均值和最大值，例如評分和票房。

4. 數據分組

Pandas 的分組功能很好用~這裡我們將電影按類型分組，並計算每個類型的平均評分。

• groupby()：用來按照某個欄位進行分組，這裡我們按電影的 genre（類型）分組。
• mean()：對每個分組的 rating 計算平均值。

5. 視覺化數據

最後，使用 Matplotlib 繪製圖表來視覺化數據。

• plot()：將 Pandas 與 Matplotlib 結合，用來繪製圖表。這裡我們繪製了平均評分的長條圖，分別展示電影類型與平均評分的關係和票房的分佈。
• plt.show()：顯示圖表。

輸出結果與分析

• 平均評分的長條圖

• 其他輸出資料

結語

寫完這個 Pandas 的小專題後，我開始理解為什麼 Pandas 常被用在處理 AI 的數據上。從讀取 CSV 到篩選數據，這一系列操作都非常直觀易懂。同時我也意識到數據本身的品質真的很重要，像缺失值這些細節如果忽略了，會影響分析結果。

另外，分組和聚合的部分給了我很大的啟發，當我看到不同類型電影的平均評分時，突然覺得有很多數據都可以這樣分析，不僅限於電影。以後如果能進一步學習更多數據處理技巧，我應該能更有條理的挖掘出更有價值的資訊。

最後，還是用我很熟悉的圖表繪製來讓資料視覺化~這部分是我感覺最有成就感的。當數據變成圖表時，所有的趨勢都一目了然，這種直觀的感受幫助我更容易理解數據，比單看數字有意思多了><