厦大数据库实验室博客
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基于电影数据的PySpark数据处理与分析
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原文中文，约9200字，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Python和Spark对Netflix电影和电视节目数据集进行数据处理和分析的实验，包括搭建实验环境、数据预处理和数据分析。最后进行了数据可视化展示。
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关键要点
- 实验环境搭建包括Linux、Hadoop、Spark和Python等。
- 使用Kaggle的Netflix Movies and TV Shows数据集进行实验，包含约5000部电影的相关数据。
- 数据预处理包括查看数据集基本信息、检查和处理空值、增加新字段和使用HDFS存储文件。
- 数据分析包括读取数据、分析电影和电视剧的占比、按年份统计添加和发布的节目数量、统计不同国家的影视剧总量等。
- 数据可视化展示了电影和电视剧的占比、按年份统计的添加和发布数量、不同国家的影视剧数量、电影时长的分布、评级分布、题材分布等。
- 分析结果显示Netflix的电影占比远大于电视剧，且不同国家的影视剧数量和类型分布存在显著差异。
- 不同特征列对影视剧分类的效果分析显示，'duration'列的准确率最高，说明影片时长对分类任务的预测起着重要作用。
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