IMDB数据集介绍

IMDB（Internet Movie Database）是一个大型的在线电影数据库，其中包含了几乎所有国家和所有时间段的电影信息，是全球最大的、最为权威的电影资料库之一。IMDB数据集则是从该数据库中抽取出来的数据集合，可供研究者和开发者使用。

数据集来源

IMDB数据集包含了多种类型的数据，如电影信息、演员信息、导演信息、用户评分和评论等。数据集使用CSV文件格式存放，可通过kaggle或者IMDB官方网站下载获取。

数据集结构

IMDB数据集的结构十分复杂，包含多个csv文件，每个文件包含多个字段。以下是IMDB数据集的几个核心csv文件及其字段：

title.basics.csv

• tconst：唯一标识符
• titleType：作品类型（电影、电视剧等）
• primaryTitle：原始标题
• originalTitle：原始标题
• isAdult：是否为成人作品
• startYear：首映年份
• endYear：终映年份
• runtimeMinutes：时长
• genres：类型

title.principals.csv

• tconst：唯一标识符
• ordering：演员出现顺序
• nconst：演员唯一标识符
• category：演员类型（演员、导演、制作人等）
• job：职责（编剧、制作人等）
• characters：角色

name.basics.csv

• nconst：唯一标识符
• primaryName：演员姓名
• birthYear：出生年份
• deathYear：逝世年份
• primaryProfession：主要职业
• knownForTitles：代表作品

数据集应用

IMDB数据集的应用十分广泛，如用于电影推荐系统的构建、电影票房分析、演员明星力分析等等。Python语言可以轻易地读取和处理IMDB数据集，可使用pandas库进行CSV文件的读取和处理。

以下是python代码样例：

import pandas as pd

# 加载csv文件
basics = pd.read_csv('title.basics.csv')
principals = pd.read_csv('title.principals.csv')
names = pd.read_csv('name.basics.csv')

# 根据标识符将相应数据合并到一起
merged = pd.merge(basics, principal, on='tconst')
result = pd.merge(merged, names, on='nconst')

# 筛选出电影类型为电影、首映年份在2000年以后的记录
movies = result[(result['titleType'] == 'movie') & (result['startYear'] >= 2000)]

# 对电影进行按年份分组，并计算每年电影数量、平均评分
grouped = movies.groupby('startYear')
count = grouped.size()
mean_rating = grouped['averageRating'].mean()

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(count.index, count.values)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of movies')
plt.show()

plt.plot(mean_rating.index, mean_rating.values)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Average rating')
plt.show()

通过以上代码，我们可以实现从IMDB数据集中提取出电影数据，并进行数据分析和可视化的过程。