[kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다①
소개
kaggle에서 흥미로운 재료가 있었으므로 조사해 보았습니다.
최근에는 텔레비전보다 netfrix등의 동영상 서비스를 보고 있는 사람이 늘고 있다고 합니다. 좋아하는 타이밍에 좋아하는 프로그램을 볼 수 있는 것은 매력이군요.
이 동영상 서비스입니다만, 나라마다 조금 특색이 있을 것 같습니다. 이번은 탐색적 데이터 해석(EDA)을 실시해, 그 특색을 잡아 보고 싶습니다.
탐색적 데이터 해석 그 자체에 대해서는 여기 의 사이트가 보다 상세하기 때문에 흥미가 있는 분은 봐 주세요.
공식 사이트
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import numpy as np
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib
CSV 파일 불러오기
kaggle 사이트에서 다운로드합니다.
data=pd.read_csv("netflix_titles.csv")
data.head()
국가별 프로그램 수 비교
data['country'].value_counts()
실행 결과:
United States 2555
India 923
United Kingdom 397
Japan 226
South Korea 183
…
역시 미국이 압도적입니다만, 일본도 상위에 들어가 있는 것은 조금 기쁩니다.
프로그램 종류 확인
sns.countplot(x='type',data=data)
세계적인 경향으로 영화가 많을 것 같습니다. 수부터 미국의 데이터가 강하게 반영되고 있는 것입니다.
#数の確認
data['type'].value_counts()
실행 결과:
Movie 5377
TV Show 2410
Name: type, dtype: int64
일본 분석
jp=data[data.country=='Japan']
jp
실행 결과:
show_id type title director cast country date_added release_year rating duration listed_in description
24 s25 TV Show SAINT SEIYA: Knights of the Zodiac NaN Bryson Baugus, Emily Neves, Blake Shepard, Pat... Japan January 23, 2020 2020 TV-14 2 Seasons Anime Series, International TV Shows Seiya and the Knights of the Zodiac rise again...
107 s108 Movie 37 Seconds Hikari Mei Kayama, Misuzu Kanno, Shunsuke Daitoh, Mak... Japan January 31, 2020 2020 TV-MA 116 min Dramas, International Movies Trapped by society and familial obligations, a...
228 s229 Movie A Silent Voice Naoko Yamada Miyu Irino, Saori Hayami, Aoi Yuki, Kensho Ono... Japan June 5, 2019 2016 TV-14 130 min Anime Features, International Movies A former class bully reaches out to the deaf g...
253 s254 Movie A Whisker Away Junichi Sato, Tomotaka Shibayama Mirai Shida, Natsuki Hanae, Hiroaki Ogi, Koich... Japan June 18, 2020 2020 TV-PG 104 min Anime Features, Children & Family Movies, Inte... A peculiar girl transforms into a cat to catch...
260 s261 TV Show A.I.C.O. Kazuya Murata Haruka Shiraishi, Yusuke Kobayashi, Makoto Fur... Japan March 9, 2018 2018 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows Everything Aiko knew was a lie. Now she's join...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
7423 s7424 TV Show Violet Evergarden NaN Yui Ishikawa, Takehito Koyasu, Daisuke Namikaw... Japan February 5, 2019 2018 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows, Romantic... The war is over, and Violet Evergarden needs a...
7424 s7425 Movie Violet Evergarden: Eternity and the Auto Memor... Haruka Fujita Yui Ishikawa, Minako Kotobuki, Aoi Yuki Japan April 2, 2020 2019 TV-PG 91 min Anime Features, International Movies, Sci-Fi &... A lonely young woman feels trapped at her all ...
7740 s7741 TV Show Your lie in April NaN Natsuki Hanae, Risa Taneda, Ayane Sakura, Ryot... Japan March 1, 2016 2014 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows, Romantic... After his mother's death, a piano prodigy's wi...
이해하기 어렵고 죄송하지만 TV 번호도 의외로 많습니다. 라고 할까 역시 일본은 애니메이션이 많다고 합니다. 그래프로 비교해 보겠습니다.
sns.countplot(x='type',data=jp)
미국과의 비교
좀 더 카테고리를 자세히 살펴 보겠습니다.
def JPUsa(x,y):
plt.figure(figsize=(25,15))
plt.subplot(211)
usa_cat = x.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=usa_cat.head(5),color='blue')
plt.subplot(212)
jp_cat = y.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=jp_cat.head(5),color='blue')
plt.show()
JPUsa(usa,jp)
실행 결과:
위가 미국에서 아래가 일본입니다만, 미국은 다큐멘터리나 코미디가 중심에 대해, 일본은 애니메이션이 압도적이었습니다.
왠지 일본인이 가진 이미지와 일치하고 있다고합니다.
계속
일미의 비교를 좀 더 계속하면서, 연대 등에서도 좀 더 탐색을 계속하고 싶습니다.
Reference
이 문제에 관하여([kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다①), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/naoto344/items/1f68f35158e8b51a5b71
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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import numpy as np
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib
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kaggle 사이트에서 다운로드합니다.
data=pd.read_csv("netflix_titles.csv")
data.head()
국가별 프로그램 수 비교
data['country'].value_counts()
실행 결과:
United States 2555
India 923
United Kingdom 397
Japan 226
South Korea 183
…
역시 미국이 압도적입니다만, 일본도 상위에 들어가 있는 것은 조금 기쁩니다.
프로그램 종류 확인
sns.countplot(x='type',data=data)
세계적인 경향으로 영화가 많을 것 같습니다. 수부터 미국의 데이터가 강하게 반영되고 있는 것입니다.
#数の確認
data['type'].value_counts()
실행 결과:
Movie 5377
TV Show 2410
Name: type, dtype: int64
일본 분석
jp=data[data.country=='Japan']
jp
실행 결과:
show_id type title director cast country date_added release_year rating duration listed_in description
24 s25 TV Show SAINT SEIYA: Knights of the Zodiac NaN Bryson Baugus, Emily Neves, Blake Shepard, Pat... Japan January 23, 2020 2020 TV-14 2 Seasons Anime Series, International TV Shows Seiya and the Knights of the Zodiac rise again...
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이해하기 어렵고 죄송하지만 TV 번호도 의외로 많습니다. 라고 할까 역시 일본은 애니메이션이 많다고 합니다. 그래프로 비교해 보겠습니다.
sns.countplot(x='type',data=jp)
미국과의 비교
좀 더 카테고리를 자세히 살펴 보겠습니다.
def JPUsa(x,y):
plt.figure(figsize=(25,15))
plt.subplot(211)
usa_cat = x.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=usa_cat.head(5),color='blue')
plt.subplot(212)
jp_cat = y.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=jp_cat.head(5),color='blue')
plt.show()
JPUsa(usa,jp)
실행 결과:
위가 미국에서 아래가 일본입니다만, 미국은 다큐멘터리나 코미디가 중심에 대해, 일본은 애니메이션이 압도적이었습니다.
왠지 일본인이 가진 이미지와 일치하고 있다고합니다.
계속
일미의 비교를 좀 더 계속하면서, 연대 등에서도 좀 더 탐색을 계속하고 싶습니다.
Reference
이 문제에 관하여([kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다①), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/naoto344/items/1f68f35158e8b51a5b71
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data=pd.read_csv("netflix_titles.csv")
data.head()
data['country'].value_counts()
실행 결과:
United States 2555
India 923
United Kingdom 397
Japan 226
South Korea 183
…
역시 미국이 압도적입니다만, 일본도 상위에 들어가 있는 것은 조금 기쁩니다.
프로그램 종류 확인
sns.countplot(x='type',data=data)
세계적인 경향으로 영화가 많을 것 같습니다. 수부터 미국의 데이터가 강하게 반영되고 있는 것입니다.
#数の確認
data['type'].value_counts()
실행 결과:
Movie 5377
TV Show 2410
Name: type, dtype: int64
일본 분석
jp=data[data.country=='Japan']
jp
실행 결과:
show_id type title director cast country date_added release_year rating duration listed_in description
24 s25 TV Show SAINT SEIYA: Knights of the Zodiac NaN Bryson Baugus, Emily Neves, Blake Shepard, Pat... Japan January 23, 2020 2020 TV-14 2 Seasons Anime Series, International TV Shows Seiya and the Knights of the Zodiac rise again...
107 s108 Movie 37 Seconds Hikari Mei Kayama, Misuzu Kanno, Shunsuke Daitoh, Mak... Japan January 31, 2020 2020 TV-MA 116 min Dramas, International Movies Trapped by society and familial obligations, a...
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이해하기 어렵고 죄송하지만 TV 번호도 의외로 많습니다. 라고 할까 역시 일본은 애니메이션이 많다고 합니다. 그래프로 비교해 보겠습니다.
sns.countplot(x='type',data=jp)
미국과의 비교
좀 더 카테고리를 자세히 살펴 보겠습니다.
def JPUsa(x,y):
plt.figure(figsize=(25,15))
plt.subplot(211)
usa_cat = x.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=usa_cat.head(5),color='blue')
plt.subplot(212)
jp_cat = y.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=jp_cat.head(5),color='blue')
plt.show()
JPUsa(usa,jp)
실행 결과:
위가 미국에서 아래가 일본입니다만, 미국은 다큐멘터리나 코미디가 중심에 대해, 일본은 애니메이션이 압도적이었습니다.
왠지 일본인이 가진 이미지와 일치하고 있다고합니다.
계속
일미의 비교를 좀 더 계속하면서, 연대 등에서도 좀 더 탐색을 계속하고 싶습니다.
Reference
이 문제에 관하여([kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다①), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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#数の確認
data['type'].value_counts()
Movie 5377
TV Show 2410
Name: type, dtype: int64
jp=data[data.country=='Japan']
jp
실행 결과:
show_id type title director cast country date_added release_year rating duration listed_in description
24 s25 TV Show SAINT SEIYA: Knights of the Zodiac NaN Bryson Baugus, Emily Neves, Blake Shepard, Pat... Japan January 23, 2020 2020 TV-14 2 Seasons Anime Series, International TV Shows Seiya and the Knights of the Zodiac rise again...
107 s108 Movie 37 Seconds Hikari Mei Kayama, Misuzu Kanno, Shunsuke Daitoh, Mak... Japan January 31, 2020 2020 TV-MA 116 min Dramas, International Movies Trapped by society and familial obligations, a...
228 s229 Movie A Silent Voice Naoko Yamada Miyu Irino, Saori Hayami, Aoi Yuki, Kensho Ono... Japan June 5, 2019 2016 TV-14 130 min Anime Features, International Movies A former class bully reaches out to the deaf g...
253 s254 Movie A Whisker Away Junichi Sato, Tomotaka Shibayama Mirai Shida, Natsuki Hanae, Hiroaki Ogi, Koich... Japan June 18, 2020 2020 TV-PG 104 min Anime Features, Children & Family Movies, Inte... A peculiar girl transforms into a cat to catch...
260 s261 TV Show A.I.C.O. Kazuya Murata Haruka Shiraishi, Yusuke Kobayashi, Makoto Fur... Japan March 9, 2018 2018 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows Everything Aiko knew was a lie. Now she's join...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
7423 s7424 TV Show Violet Evergarden NaN Yui Ishikawa, Takehito Koyasu, Daisuke Namikaw... Japan February 5, 2019 2018 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows, Romantic... The war is over, and Violet Evergarden needs a...
7424 s7425 Movie Violet Evergarden: Eternity and the Auto Memor... Haruka Fujita Yui Ishikawa, Minako Kotobuki, Aoi Yuki Japan April 2, 2020 2019 TV-PG 91 min Anime Features, International Movies, Sci-Fi &... A lonely young woman feels trapped at her all ...
7740 s7741 TV Show Your lie in April NaN Natsuki Hanae, Risa Taneda, Ayane Sakura, Ryot... Japan March 1, 2016 2014 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows, Romantic... After his mother's death, a piano prodigy's wi...
이해하기 어렵고 죄송하지만 TV 번호도 의외로 많습니다. 라고 할까 역시 일본은 애니메이션이 많다고 합니다. 그래프로 비교해 보겠습니다.
sns.countplot(x='type',data=jp)
미국과의 비교
좀 더 카테고리를 자세히 살펴 보겠습니다.
def JPUsa(x,y):
plt.figure(figsize=(25,15))
plt.subplot(211)
usa_cat = x.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=usa_cat.head(5),color='blue')
plt.subplot(212)
jp_cat = y.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=jp_cat.head(5),color='blue')
plt.show()
JPUsa(usa,jp)
실행 결과:
위가 미국에서 아래가 일본입니다만, 미국은 다큐멘터리나 코미디가 중심에 대해, 일본은 애니메이션이 압도적이었습니다.
왠지 일본인이 가진 이미지와 일치하고 있다고합니다.
계속
일미의 비교를 좀 더 계속하면서, 연대 등에서도 좀 더 탐색을 계속하고 싶습니다.
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plt.figure(figsize=(25,15))
plt.subplot(211)
usa_cat = x.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=usa_cat.head(5),color='blue')
plt.subplot(212)
jp_cat = y.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=jp_cat.head(5),color='blue')
plt.show()
JPUsa(usa,jp)
일미의 비교를 좀 더 계속하면서, 연대 등에서도 좀 더 탐색을 계속하고 싶습니다.
Reference
이 문제에 관하여([kaggle]netfrix 게재된 TV 프로그램이나 영화를 일미로 비교해 보았다①), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/naoto344/items/1f68f35158e8b51a5b71텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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