项目背景

专注于为中小企业提供成都网站制作、成都做网站、外贸营销网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业湘西土家族免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上千余家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

一个同学开了间影视投资公司，出于对创业人员的仰慕和影视投资行业的好奇，我就跟他寒暄了几句，聊天当中他提及到国庆节有部《攀登者》即将上映，预计票房会大好，因为吴京是这部片的主演。然后我就想，目前吴京在国内演员中位列几何呢？正好之前爬了猫眼电影数据，基于Python数据分析的方式，分析中国演员排名情况。

数据导入

导入之前爬取到的猫眼数据，由于爬取过程不是本文的主要内容，所以简单描述下数据情况：20110101至20191019年在中国上映,并且有用户评分和票房的影片，总共是2923部。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
# 加载数据
def load_data():
 # 加载电影票房
 open_filepath = 'D:\pythondata\\3、猫眼电影\\box_result.csv'
 movie_box = pd.read_csv(open_filepath)
 movie_box = movie_box[['电影id', '电影名称','首映日期','总票房']].drop_duplicates()
 # 加载电影信息
 open_filepath = 'D:\pythondata\\3、猫眼电影\\maoyan_movie.xlsx'
 movie_message = pd.read_excel(open_filepath,sheet_name='maoyan_movie')
 movie_message.columns = ['电影url','电影名称','电影题材','国家','上映时间','用户评分','电影简介','导演/演员/编剧']
 movie_message = movie_message[['电影url','电影题材','国家','用户评分','导演/演员/编剧']].copy()
 movie_message.drop_duplicates(inplace=True)
 movie_message['电影id'] = movie_message.apply(lambda x:x['电影url'].replace('https://maoyan.com/films/',''),axis=1)
 movie_message[['电影id']] = movie_message[['电影id']].apply(pd.to_numeric)
 # 合并电影信息和票房
 data = pd.merge(movie_box,movie_message,how='inner',on=['电影id'])
 return data

数据处理

由于此次只分析中国演员，所以需要剔除国外影片，并将每部影片的演员列表从字段“导演/演员/编剧”中分割出来。

# 只筛选中国的电影
data = data[data['国家'].str.contains('中国')]
# 剔除空值
data = data.dropna(subset=["导演/演员/编剧"])
# 将演员列表从字段“导演/演员/编剧”中分割出来
data['演员'] = data.apply(lambda x:x['导演/演员/编剧'] if '演员' in x['导演/演员/编剧'] else None,axis=1)
data['演员list'] = data.apply(lambda x: '，'.join(x['演员'].split('yyyyy')[1].split('xxxxx')[2:]) if pd.notnull(x['演员']) else None,axis=1)
# 剔除无演员列表的行
data = data.dropna(subset=["演员list"])
# 剔除无用字段
data.drop(['导演/演员/编剧'],axis=1,inplace=True)
data.drop(['演员'],axis=1,inplace=True)

因为考虑到配音类型的影片是看不到演员本人的，所以需要剔除配音类型影片。再将演员列表从行转置列，使得每行电影名称和演员是一一对应的。由于猫眼电影已经按照演员的出场频率进行排序，所以每部影片取前四名演员，作为影片主演，其中多明星合拍的影片，如《我和我的祖国》就改为取前十名。

# 拆分演员列表，并转置成一列
data = data.drop("演员list", axis=1).join(data["演员list"].str.split("，", expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename("演员"))
# 剔除配音演员
data = data[~data['演员'].str.contains('配音')]
data['演员'] = data.apply(lambda x: x['演员'].split('饰：')[0] if '饰：' in x['演员'] else x['演员'], axis=1)
# 剔除分割演员名称错误的行
data = data[~data['演员'].str.contains('uncredited')]
data = data[~data['演员'].str.contains('voice')]
data = data[~data['演员'].str.contains('Protester')]
# 取每部电影的前四名演员，部分影片特殊
data_actor = data[['电影id','电影名称','演员']].drop_duplicates()
data_actor_top4 = data_actor[data_actor['电影名称']!='我和我的祖国'].groupby(['电影id','电影名称']).head(4)
data_actor_top10 = data_actor[data_actor['电影名称']=='我和我的祖国'].groupby(['电影id','电影名称']).head(10)
data_actor_top4 = pd.concat([data_actor_top4,data_actor_top10])
# 剔除外国演员
data_actor_top4['演员名字长度'] = data_actor_top4.apply(lambda x: len(x['演员']),axis=1)
data_actor_top4 = data_actor_top4[(data_actor_top4['演员名字长度']<=3)].copy()
data_actor_top4.drop("演员名字长度",axis = 1,inplace=True)
# 匹配
data = pd.merge(data,data_actor_top4,how='inner',on=['电影id','电影名称','演员'])

然后，拆分每部电影的电影题材类型并进行转置，再汇总每个演员出演过的电影题材，排序后取前三个类型，作为演员的拿手题材。

# 拆分电影题材
data = data.join(data["电影题材"].str.split(",",expand = True).stack().reset_index(level = 1,drop = True).rename("题材"))
# 取每位演员最擅长的电影题材TOP3
data_type_actor = data[['电影id','电影名称','演员','题材']].drop_duplicates().groupby(['演员', '题材']).agg({'电影id': 'count'}).reset_index().sort_values(['演员','电影id'],ascending=False)
data_type_actor = data_type_actor.groupby(['演员']).head(3)
data_type_actor = data_type_actor.groupby(['演员'])['题材'].apply(list).reset_index()
data_type_actor['题材'] = data_type_actor['题材'].apply(lambda x: ','.join(str(i) for i in list(set(x)) if str(i) != 'nan'))
data_type_actor.rename(columns={'题材': '演员_拿手题材'}, inplace=True)
data = pd.merge(data,data_type_actor,how='left',on=['演员'])

数据分析

目前只有“演员总票房”和“影片平均评分”两个字段，可用作描述一个演员综合能力，所以需要衍生一些字段：

电影数量：统计演员主演过的影片数量；

大于10亿票房影片数量：汇总单部影片票房大于10亿的数量；

大于10亿票房影片计分：按照不同票房区间赋予分值，再汇总；

由于部分演员只出演过一部影片，属于单样本，若不剔除，会影响各项指标的数值分布。

actor = result[['演员','总票房','用户评分']].drop_duplicates()
# 衍生字段：平均票房、大于10亿票房影片、大于10亿票房影片计分
actor['用户评分'] = actor.apply(lambda x:0 if x['用户评分']=='暂无评分' else x['用户评分'],axis=1)
actor['大于10亿票房影片数量'] = actor.apply(lambda x:1 if x['总票房']>100000 else 0,axis=1)
# 按照票房赋予分值
def goal(x):
 if x['总票房']<=100000:
 division_goal = 0
 elif x['总票房']<=200000:
 division_goal = 1
 elif x['总票房'] <= 300000:
 division_goal = 2
 elif x['总票房'] <= 400000:
 division_goal = 3
 elif x['总票房'] <= 500000:
 division_goal = 4
 else:
 division_goal = 5
 return division_goal
actor['大于10亿票房影片计分'] = actor.apply(goal,axis=1)
actor['电影数量'] = 1
actor['用户评分'] = pd.to_numeric(actor['用户评分'])
actor['大于10亿票房影片数量'] = pd.to_numeric(actor['大于10亿票房影片数量'])
actor['大于10亿票房影片计分'] = pd.to_numeric(actor['大于10亿票房影片计分'])
# 汇总
actor2 = actor.groupby(['演员']).agg({'总票房': 'sum',
 '大于10亿票房影片数量': 'sum',
 '大于10亿票房影片计分': 'sum',
 '电影数量': 'count',
 '用户评分':'mean',}).reset_index()
# 筛选影片数量大于1的行——只有一部影片的演员设为单样本，会影响标准化的结果
actor2 = actor2[actor2['电影数量']>1].reset_index(drop=True)

最后，由于数值字段之间的量纲不同，需要进行标准化处理后才可以进行比较。“演员总票房”的高低是衡量一个演员能力的重要因素，这里笔者将“大于10亿票房影片数量”和“大于10亿票房影片计分”也作为两点重要因素，而“影片平均评分”和“电影数量”作为次要因素，最终标准化处理后的计算公式：

总分=演员总票房+大于10亿票房影片数量+大于10亿票房影片计分+0.5*影片平均评分+0.5*电影数量

这里笔者曾用K-means聚类算法将演员划分为四个集群，通过查看集群的分布情况后发现，划分结果与上述公式计算后的总分排名情况十分相似（比如，总分1-20名划分成集群1，21-50名划分成集群2），所以取消了用聚类算法的方式划分演员档次。

# 复制一份副本
actor_copy = actor2.copy()
# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
numeric_features = actor2.dtypes[actor2.dtypes != 'object'].index
scaler.fit(actor2[numeric_features])
scaled = scaler.transform(actor2[numeric_features])
for i, col in enumerate(numeric_features):
 actor2[col] = scaled[:, i]
# 划分演员档次：权重求和，根据分值排序
result = actor2.apply(lambda x: x['总票房']+x['大于10亿票房影片数量']+x['大于10亿票房影片计分']+0.5*x['电影数量']+0.5*x['用户评分'],axis=1)
# # 划分演员档次——方法2：采用聚类算法，自动分成4个组
# actor_model = actor2[['总票房', '大于10亿票房影片数量', '大于10亿票房影片计分','电影数量','用户评分']].values
# y_pred = KMeans(n_clusters=4, random_state=9).fit_predict(actor_model)
# result2 = pd.Series(y_pred)
# 合并两种结果
model_actor_reuslt = pd.concat([actor_copy, result], axis=1)
model_actor_reuslt.rename(columns={0: '总分'},inplace=True)
model_actor_reuslt = model_actor_reuslt.sort_values('总分',ascending=False).reset_index(drop=True)

数据描述

由于工作上经常使用BI工具tableau进行图表制作，因此下列的图表均用tableau绘制。其实pyecharts生成的图表也十分美观，为了方便这里就不用这个库画图了，有兴趣的小伙伴也可以了解下这个库。

先从整体上对电影的概况进行描述分析，才能更好地理解演员各项指标高低的优劣程度。首先，2011年至今，国内上映的影片总共是2129部，其中10亿票房以上的影片只有39部，占了总体的0.02%。

图1-1 电影总数

目前国内影片最高票房已经到50-60亿之间，只有一部。40-50亿只有两部，大部分10亿以上的票房都集中在10-20亿之间。

图1-2 电影票房区间

整体上，剧情、喜剧和爱情类型的电影题材拍得最多，而灾难类型的电影最少。从热门和冷门的电影题材中，很好地诠释了“报喜不报忧”这句成语，毕竟每个走进电影院的人都希望能轻松愉快地度过这两个小时。所以10亿以上票房的影片中，喜剧类型的电影题材反而排在了第一位。

图1-3 电影题材

从电影上映时间轴中可以看出，整体上，17年之前上映的影片逐年增加，但在17年之后有所下降。而10亿以上票房的影片每年都在增加，侧面说明近几年国内电影影片质量有所上升。

图1-4 电影上映时间轴

最后，将全部图表放到同一个仪表板中，可以很方便地看到10亿以上票房的影片分布情况，以及具体的影片名称。其中，2012年的《人在囧途之泰囧》是国内第一部10亿+票房影片，2015年的《捉妖记》是首部20亿+票房影片，2016年的《美人鱼》是首部30亿+票影片，2017年的《战狼2》是首部50亿+票房影片，而2019年的《流浪地球》和《哪吒之魔童降世》是唯一两部40亿+票房影片。从这个时间轴可以看出，自2015年起，每年最高票房都比前年多出10亿以上。

图1-5 电影概况

根据上述的计算公式得到总分TOP10的名单，前三名分别是黄渤、吴京和沈腾。这也难怪笔者的同学会对吴京出演的影片信心那么高。

图2-1 演员总分排名

汇总每个演员主演的电影票房后，得到总票房TOP10的名单，目前国内百亿票房均是男演员，分别是吴京、黄渤、杜江和沈腾。其中吴京已经是150亿票房冠军，而让笔者比较意想不到的是杜江也上了百亿榜，虽然他参演的几部热门影片，如《红海行动》、《我和我的祖国》和《中国机长》都不是第一主演，但这几部都是10亿+票房影片，是不是能说明他存在某些旺票房特质呢？

图2-2 演员总票房

再来看看演员电影数量TOP10的分布情况，可以看到前几名都是香港演员，其中古天乐在7年内主演了36部影片，位列榜首。除了影片数量位列榜首外，其实平平无奇的古仔已经默默地捐赠了100多所学校，这也许就是他当上电影“劳模”的原因吧。

图2-3 演员电影数量

最后，将上述三张图表和详细列表放到同个仪表板中，就可以清楚地知道，能够位列前茅的演员都是主演过多部影片，并且拥有多部10亿+票房影片。其中有一个比较有趣的地方是王宝强的影片平均评分是6.3，但他仍然能够排到第七名，原因是他主演过几部评分在5分以下的影片，才导致他平均评分会这么低。

图2-4 演员概况

结语

本文旨在让大家了解一下国内电影的整体概况和演员概况，所以只是简单地对数据进行描述性分析，并没有运用到机器学习这方面的知识。一般地，描述性分析是做数据分析必不可少的一步，通过简单的几个图表就能直观地对数据有整体上的认知。

分享标题：程序员用Python分析中国演员排名，票房最高的是意料之中的他
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