用Python生成带规范日期格式的Excel模板,该怎么设置样式?
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基于python电影数据分析及可视化系统设计与实现+数据库文档
多源数据采集 支持从公开 API(如豆瓣电影 API、IMDb API)、爬虫(电影票房网站、影评平台)或本地文件(CSV、Excel)导入数据,涵盖电影基本信息(名称、类型、导演、演员、上映时间、时长)、票房数据(首日票房、累计票房、分地区票房)、评分数据(用户评分、专业评分、评分人数)、影评数据(短评、长评、情感倾向)等。 提供手动上传数据功能,支持批量导入与增量更新。 数据清洗与预处理 自动处理缺失值(填充默认值或删除无效条目)、异常值(如票房为负、评分超出范围)和重复数据。 数据格式标准化:统一日期格式(如 “YYYY-MM-DD”)、类型标签规范化(如 “动作 / 冒险” 统一为 “动作”“冒险” 多标签)、数值单位转换(如票房从 “万元” 转为 “亿元”)。 特征工程:提取衍生字段(如 “上映年份”“电影时长分段”“导演作品数量”),为后续分析提供基础。 二、数据分析功能 基础统计分析 电影数量统计:按年份、月份、地区、类型统计电影产出量,计算年均增长率。 数值指标分析:票房均值、中位数、最大值及分布;评分均值、标准差;时长分布区间等。 维度关联分析 类型与票房 / 评分关联:分析不同电影类型的平均票房、评分差异(如 “喜剧片” vs “剧情片” 的市场表现)。 时间趋势分析:票房 / 评分随年份、季度的变化趋势(如近 10 年科幻片票房增长曲线)。 人员影响力分析:导演 / 演员的作品数量、平均票房、评分排名(如 “张艺谋导演作品的票房分布”)。 高级分析 相关性分析:计算票房与评分、时长、上映档期(如春节档、暑期档)的相关系数。 聚类分析:基于票房、评分、类型等特征,对电影进行聚类(如 “高票房低评分”“低票房高口碑” 等群体)。 情感分析:对影评文本进行情感倾向判断(正面 / 负面 / 中性),统计不同电影的观众评价占比。
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