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0ac74675bc
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fc89e512d9
648
script.ipynb
648
script.ipynb
@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "circular-credit",
|
||||
"id": "municipal-plumbing",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Skrypt do ściagnięcia zbiory danych"
|
||||
@ -11,7 +11,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "occupational-sister",
|
||||
"id": "colored-lesbian",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
@ -25,7 +25,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "facial-faith",
|
||||
"id": "previous-oracle",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -47,7 +47,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "supreme-denial",
|
||||
"id": "desperate-amazon",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -67,65 +67,21 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 92,
|
||||
"id": "destroyed-display",
|
||||
"execution_count": 57,
|
||||
"id": "fixed-accessory",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd\n",
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"data=pd.read_csv('imdb_top_1000.csv')\n",
|
||||
"data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "aggressive-greece",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Usuwanie kolumn\n",
|
||||
"- Poster_Link: kolumna zawierająca linki do plakatów promujących film\n",
|
||||
"- Overview: kolumna zawierająca recenzje poszczególnych filmów"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 93,
|
||||
"id": "commercial-sustainability",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"data.drop(columns=[\"Poster_Link\"], inplace=True)\n",
|
||||
"data.drop(columns=[\"Overview\"], inplace=True)\n",
|
||||
"# data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 95,
|
||||
"id": "electronic-disco",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Lowercase na polach tekstowych\n",
|
||||
"data[\"Series_Title\"] = data[\"Series_Title\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Genre\"] = data[\"Genre\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Director\"] = data[\"Director\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star1\"] = data[\"Star1\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star2\"] = data[\"Star2\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star3\"] = data[\"Star3\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star4\"] = data[\"Star4\"].str.lower()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Usunięcie Nan i string to int \n",
|
||||
"data = data.replace(np.nan, '', regex=True)\n",
|
||||
"data[\"Gross\"] = data[\"Gross\"].str.replace(',', '')\n",
|
||||
"data[\"Gross\"] = pd.to_numeric(data[\"Gross\"])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 97,
|
||||
"id": "chemical-middle",
|
||||
"execution_count": 59,
|
||||
"id": "otherwise-atlas",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -141,307 +97,91 @@
|
||||
"!wc -l imdb_top_1000.csv"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "strategic-brooks",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Usuwanie kolumn\n",
|
||||
"- Poster_Link: kolumna zawierająca linki do plakatów promujących film\n",
|
||||
"- Overview: kolumna zawierająca recenzje poszczególnych filmów"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 96,
|
||||
"id": "respective-cathedral",
|
||||
"execution_count": 48,
|
||||
"id": "alternative-genealogy",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"data.drop(columns=[\"Poster_Link\"], inplace=True)\n",
|
||||
"data.drop(columns=[\"Overview\"], inplace=True)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 58,
|
||||
"id": "antique-nowhere",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Lowercase na polach tekstowych\n",
|
||||
"data[\"Series_Title\"] = data[\"Series_Title\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Genre\"] = data[\"Genre\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Director\"] = data[\"Director\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star1\"] = data[\"Star1\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star2\"] = data[\"Star2\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star3\"] = data[\"Star3\"].str.lower()\n",
|
||||
"data[\"Star4\"] = data[\"Star4\"].str.lower()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Usunięcie Nan i string to int \n",
|
||||
"data = data.replace(np.nan, '', regex=True)\n",
|
||||
"data[\"Gross\"] = data[\"Gross\"].str.replace(',', '')\n",
|
||||
"data[\"Gross\"] = pd.to_numeric(data[\"Gross\"], errors='coerce')\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"data = data.dropna()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 60,
|
||||
"id": "furnished-dating",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>Series_Title</th>\n",
|
||||
" <th>Released_Year</th>\n",
|
||||
" <th>Certificate</th>\n",
|
||||
" <th>Runtime</th>\n",
|
||||
" <th>Genre</th>\n",
|
||||
" <th>IMDB_Rating</th>\n",
|
||||
" <th>Meta_score</th>\n",
|
||||
" <th>Director</th>\n",
|
||||
" <th>Star1</th>\n",
|
||||
" <th>Star2</th>\n",
|
||||
" <th>Star3</th>\n",
|
||||
" <th>Star4</th>\n",
|
||||
" <th>No_of_Votes</th>\n",
|
||||
" <th>Gross</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>count</th>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1000</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000e+03</td>\n",
|
||||
" <td>8.310000e+02</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>unique</th>\n",
|
||||
" <td>999</td>\n",
|
||||
" <td>100</td>\n",
|
||||
" <td>17</td>\n",
|
||||
" <td>140</td>\n",
|
||||
" <td>202</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>64</td>\n",
|
||||
" <td>548</td>\n",
|
||||
" <td>660</td>\n",
|
||||
" <td>841</td>\n",
|
||||
" <td>891</td>\n",
|
||||
" <td>939</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>top</th>\n",
|
||||
" <td>drishyam</td>\n",
|
||||
" <td>2014</td>\n",
|
||||
" <td>U</td>\n",
|
||||
" <td>130 min</td>\n",
|
||||
" <td>drama</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td></td>\n",
|
||||
" <td>alfred hitchcock</td>\n",
|
||||
" <td>tom hanks</td>\n",
|
||||
" <td>emma watson</td>\n",
|
||||
" <td>rupert grint</td>\n",
|
||||
" <td>michael caine</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>freq</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>32</td>\n",
|
||||
" <td>234</td>\n",
|
||||
" <td>23</td>\n",
|
||||
" <td>85</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>157</td>\n",
|
||||
" <td>14</td>\n",
|
||||
" <td>12</td>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" <td>5</td>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>mean</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.949300</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.736929e+05</td>\n",
|
||||
" <td>6.803475e+07</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>std</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.275491</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.273727e+05</td>\n",
|
||||
" <td>1.097500e+08</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>min</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.600000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.508800e+04</td>\n",
|
||||
" <td>1.305000e+03</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>25%</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.700000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>5.552625e+04</td>\n",
|
||||
" <td>3.253559e+06</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>50%</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.900000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.385485e+05</td>\n",
|
||||
" <td>2.353089e+07</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>75%</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>8.100000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.741612e+05</td>\n",
|
||||
" <td>8.075089e+07</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>max</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>9.300000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.343110e+06</td>\n",
|
||||
" <td>9.366622e+08</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" Series_Title Released_Year Certificate Runtime Genre IMDB_Rating \\\n",
|
||||
"count 1000 1000 1000 1000 1000 1000.000000 \n",
|
||||
"unique 999 100 17 140 202 NaN \n",
|
||||
"top drishyam 2014 U 130 min drama NaN \n",
|
||||
"freq 2 32 234 23 85 NaN \n",
|
||||
"mean NaN NaN NaN NaN NaN 7.949300 \n",
|
||||
"std NaN NaN NaN NaN NaN 0.275491 \n",
|
||||
"min NaN NaN NaN NaN NaN 7.600000 \n",
|
||||
"25% NaN NaN NaN NaN NaN 7.700000 \n",
|
||||
"50% NaN NaN NaN NaN NaN 7.900000 \n",
|
||||
"75% NaN NaN NaN NaN NaN 8.100000 \n",
|
||||
"max NaN NaN NaN NaN NaN 9.300000 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" Meta_score Director Star1 Star2 Star3 \\\n",
|
||||
"count 1000 1000 1000 1000 1000 \n",
|
||||
"unique 64 548 660 841 891 \n",
|
||||
"top alfred hitchcock tom hanks emma watson rupert grint \n",
|
||||
"freq 157 14 12 7 5 \n",
|
||||
"mean NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"std NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"min NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"25% NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"50% NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"75% NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"max NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" Star4 No_of_Votes Gross \n",
|
||||
"count 1000 1.000000e+03 8.310000e+02 \n",
|
||||
"unique 939 NaN NaN \n",
|
||||
"top michael caine NaN NaN \n",
|
||||
"freq 4 NaN NaN \n",
|
||||
"mean NaN 2.736929e+05 6.803475e+07 \n",
|
||||
"std NaN 3.273727e+05 1.097500e+08 \n",
|
||||
"min NaN 2.508800e+04 1.305000e+03 \n",
|
||||
"25% NaN 5.552625e+04 3.253559e+06 \n",
|
||||
"50% NaN 1.385485e+05 2.353089e+07 \n",
|
||||
"75% NaN 3.741612e+05 8.075089e+07 \n",
|
||||
"max NaN 2.343110e+06 9.366622e+08 "
|
||||
"(831, 16)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 96,
|
||||
"execution_count": 60,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data.describe(include='all')"
|
||||
"data.describe(include='all')\n",
|
||||
"data.shape"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 98,
|
||||
"id": "comfortable-palmer",
|
||||
"execution_count": 61,
|
||||
"id": "political-pension",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [
|
||||
{
|
||||
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|
||||
"text/plain": [
|
||||
"IMDB_Rating 7.9\n",
|
||||
"No_of_Votes 138548.5\n",
|
||||
"No_of_Votes 186734.0\n",
|
||||
"Gross 23530892.0\n",
|
||||
"dtype: float64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 98,
|
||||
"execution_count": 61,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
@ -452,17 +192,17 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 99,
|
||||
"id": "hairy-thanksgiving",
|
||||
"execution_count": 64,
|
||||
"id": "fitting-houston",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"(600, 14)\n",
|
||||
"(200, 14)\n",
|
||||
"(200, 14)\n"
|
||||
"(601, 16)\n",
|
||||
"(115, 16)\n",
|
||||
"(115, 16)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@ -470,8 +210,8 @@
|
||||
"from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
|
||||
"import sklearn\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"data_train, data_test = train_test_split(data, test_size=400, random_state=1)\n",
|
||||
"data_test, data_dev = train_test_split(data_test, test_size=200, random_state=1)\n",
|
||||
"data_train, data_test = train_test_split(data, test_size=230, random_state=1)\n",
|
||||
"data_test, data_dev = train_test_split(data_test, test_size=115, random_state=1)\n",
|
||||
"print(data_train.shape)\n",
|
||||
"print(data_test.shape)\n",
|
||||
"print(data_dev.shape)"
|
||||
@ -479,17 +219,17 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 100,
|
||||
"id": "adjacent-probe",
|
||||
"execution_count": 65,
|
||||
"id": "white-livestock",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"0.3333333333333333"
|
||||
"0.1913477537437604"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 100,
|
||||
"execution_count": 65,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
@ -500,8 +240,8 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 101,
|
||||
"id": "driven-withdrawal",
|
||||
"execution_count": 66,
|
||||
"id": "sharp-criterion",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -525,12 +265,14 @@
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>Poster_Link</th>\n",
|
||||
" <th>Series_Title</th>\n",
|
||||
" <th>Released_Year</th>\n",
|
||||
" <th>Certificate</th>\n",
|
||||
" <th>Runtime</th>\n",
|
||||
" <th>Genre</th>\n",
|
||||
" <th>IMDB_Rating</th>\n",
|
||||
" <th>Overview</th>\n",
|
||||
" <th>Meta_score</th>\n",
|
||||
" <th>Director</th>\n",
|
||||
" <th>Star1</th>\n",
|
||||
@ -544,69 +286,77 @@
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>count</th>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600.000000</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>600</td>\n",
|
||||
" <td>6.000000e+02</td>\n",
|
||||
" <td>5.050000e+02</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601.000000</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>6.010000e+02</td>\n",
|
||||
" <td>6.010000e+02</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>unique</th>\n",
|
||||
" <td>599</td>\n",
|
||||
" <td>95</td>\n",
|
||||
" <td>17</td>\n",
|
||||
" <td>122</td>\n",
|
||||
" <td>163</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>90</td>\n",
|
||||
" <td>13</td>\n",
|
||||
" <td>121</td>\n",
|
||||
" <td>162</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>61</td>\n",
|
||||
" <td>399</td>\n",
|
||||
" <td>448</td>\n",
|
||||
" <td>535</td>\n",
|
||||
" <td>545</td>\n",
|
||||
" <td>580</td>\n",
|
||||
" <td>601</td>\n",
|
||||
" <td>59</td>\n",
|
||||
" <td>378</td>\n",
|
||||
" <td>438</td>\n",
|
||||
" <td>530</td>\n",
|
||||
" <td>556</td>\n",
|
||||
" <td>577</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>top</th>\n",
|
||||
" <td>drishyam</td>\n",
|
||||
" <td>2004</td>\n",
|
||||
" <td>https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGYyZG...</td>\n",
|
||||
" <td>what ever happened to baby jane?</td>\n",
|
||||
" <td>2014</td>\n",
|
||||
" <td>U</td>\n",
|
||||
" <td>130 min</td>\n",
|
||||
" <td>101 min</td>\n",
|
||||
" <td>drama</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>A few friends have a weekly fools' dinner, whe...</td>\n",
|
||||
" <td></td>\n",
|
||||
" <td>david fincher</td>\n",
|
||||
" <td>robert de niro</td>\n",
|
||||
" <td>martin scorsese</td>\n",
|
||||
" <td>clint eastwood</td>\n",
|
||||
" <td>emma watson</td>\n",
|
||||
" <td>rupert grint</td>\n",
|
||||
" <td>joe pesci</td>\n",
|
||||
" <td>michael caine</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>freq</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>22</td>\n",
|
||||
" <td>133</td>\n",
|
||||
" <td>143</td>\n",
|
||||
" <td>17</td>\n",
|
||||
" <td>45</td>\n",
|
||||
" <td>53</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>88</td>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" <td>6</td>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>53</td>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" <td>5</td>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
@ -617,15 +367,17 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.947167</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.947920</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.765041e+05</td>\n",
|
||||
" <td>6.726714e+07</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.174649e+05</td>\n",
|
||||
" <td>6.775699e+07</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>std</th>\n",
|
||||
@ -634,15 +386,17 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.269282</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.280238</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.219888e+05</td>\n",
|
||||
" <td>1.076309e+08</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.407094e+05</td>\n",
|
||||
" <td>1.095511e+08</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>min</th>\n",
|
||||
@ -651,6 +405,7 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.600000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
@ -658,6 +413,7 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.508800e+04</td>\n",
|
||||
" <td>1.305000e+03</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
@ -668,6 +424,7 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.700000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
@ -675,8 +432,9 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>5.705600e+04</td>\n",
|
||||
" <td>3.108485e+06</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>6.846300e+04</td>\n",
|
||||
" <td>3.151130e+06</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>50%</th>\n",
|
||||
@ -685,6 +443,7 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>7.900000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
@ -692,8 +451,9 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.414865e+05</td>\n",
|
||||
" <td>2.447542e+07</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.897160e+05</td>\n",
|
||||
" <td>2.365000e+07</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>75%</th>\n",
|
||||
@ -702,6 +462,7 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>8.100000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
@ -709,8 +470,9 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.907975e+05</td>\n",
|
||||
" <td>8.340000e+07</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>4.622520e+05</td>\n",
|
||||
" <td>7.891296e+07</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>max</th>\n",
|
||||
@ -719,6 +481,7 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>9.200000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
@ -726,55 +489,82 @@
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.854740e+06</td>\n",
|
||||
" <td>9.366622e+08</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.303232e+06</td>\n",
|
||||
" <td>8.583730e+08</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" Series_Title Released_Year Certificate Runtime Genre IMDB_Rating \\\n",
|
||||
"count 600 600 600 600 600 600.000000 \n",
|
||||
"unique 599 95 17 122 163 NaN \n",
|
||||
"top drishyam 2004 U 130 min drama NaN \n",
|
||||
"freq 2 22 133 17 45 NaN \n",
|
||||
"mean NaN NaN NaN NaN NaN 7.947167 \n",
|
||||
"std NaN NaN NaN NaN NaN 0.269282 \n",
|
||||
"min NaN NaN NaN NaN NaN 7.600000 \n",
|
||||
"25% NaN NaN NaN NaN NaN 7.700000 \n",
|
||||
"50% NaN NaN NaN NaN NaN 7.900000 \n",
|
||||
"75% NaN NaN NaN NaN NaN 8.100000 \n",
|
||||
"max NaN NaN NaN NaN NaN 9.200000 \n",
|
||||
" Poster_Link \\\n",
|
||||
"count 601 \n",
|
||||
"unique 601 \n",
|
||||
"top https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGYyZG... \n",
|
||||
"freq 1 \n",
|
||||
"mean NaN \n",
|
||||
"std NaN \n",
|
||||
"min NaN \n",
|
||||
"25% NaN \n",
|
||||
"50% NaN \n",
|
||||
"75% NaN \n",
|
||||
"max NaN \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" Meta_score Director Star1 Star2 Star3 \\\n",
|
||||
"count 600 600 600 600 600 \n",
|
||||
"unique 61 399 448 535 545 \n",
|
||||
"top david fincher robert de niro emma watson rupert grint \n",
|
||||
"freq 88 8 8 6 4 \n",
|
||||
"mean NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"std NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"min NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"25% NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"50% NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"75% NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
"max NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||
" Series_Title Released_Year Certificate Runtime \\\n",
|
||||
"count 601 601 601 601 \n",
|
||||
"unique 601 90 13 121 \n",
|
||||
"top what ever happened to baby jane? 2014 U 101 min \n",
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