基本数据情况：
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票房数据来自中国票房网（cbooo.cn）
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评分数据来自豆瓣电影（movie.douban.com）、猫眼（maoyan.com）、时光网（mtime.com）、IMDB（imdb.com）
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导演、演员信息来自豆瓣电影
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共 522 部电影，4723 位影人
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由于从几个不同网站抓取数据，有些名称会不一致，或者出现部分数据缺失的情况。因此这个数据并不是绝对完整的，但不影响整体结论
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影片所属类型没有严格定义，且会有多个类型。实际选取方式我们在下面会有具体说明。
电影总排行：
这个排名大家都不陌生，没啥好多说的，好玩的在后面。
票房分布
我们将所有电影按评分和票房做成散点分布图，得到上述图片。此图是动态可交互的，这里我截几张有代表性的（点击图片后可放大）：
依次是动作、喜剧、剧情、动画四类电影分布。粗略一看，动作片是比较受市场欢迎的，毕竟选择去观看大屏幕，很大程度也是为了享受特效和视听感受。喜剧和剧情也还不错，但高票房的动画片就很少了。
类型片
这张图是不同影片类型的数量和评分情况。剧情、喜剧、动作是三大主流类型。
从评分上看，动画片最高，我很早就发现了这个现象，我觉得可能是因为动画片类型明确，会观看并评价的人本身对其接受度高，而不喜欢的人压根儿就不会去看。剧情片整体评分也不错，可见能把一个故事说好，观众就挺满意了。爱情片、惊悚片则是一向是烂片的高发地带。
说明下：这里的类型是重复计算的，一部片会既是动作片，又是喜剧片。另外由于豆瓣上一些电影评分数量太少而不显示，所以这里的电影数量会和票房数量有所差异。
从票房上看，动作片不管是总量还是平均，都很强势。值得注意的是科幻片，虽然一般认为这是个小众类型，但与广义科幻沾边的影片平均票房却不低（这里面Marvel贡献了不少），今年的小破球更是创造了新的纪录。战争片则是被《红海行动》一片之力拉高了平均值。
月度票房
将类型片的票房按月划分，得到了这张图。春节档无疑是一年最抢钱的档期，而喜剧片又是此档期的绝对主力。暑期档则是另一个票房小高峰。动作片一年四季都不错。
这里的月度划分是按首映日期，所以会有一些提前，比如国庆档的票房都记在了九月份。
以上面几组数据来看，如果哪位土豪读者想投资拍电影，选择动作片是比较保险的，记得要把故事说好，最好再加点科幻元素，在春节前上映。
评分对比
这里做了 IMDB、时光网、猫眼分别和豆瓣评分的关系对比。
按理说，如果两个网站的评分基本一致的话，这些点应当分布在对角线上。IMDB、时光网和豆瓣还是差不多的（豆瓣其实是5星制，最低2分）。再细分一下，时光网和豆瓣的相关性要比 IMDB 更大（文化差异），好片比烂片的相关性更大（好片都说好，烂片则口味不同）。
有意思的是猫眼（最右侧图），它的评分普遍要比豆瓣高，相信很多人都有直观感受。当然这也有它的原因：猫眼买了票的人才会评分，那一般总归会选个自己爱看的吧。
【彩蛋】图上右下角有个令人瞩目的孤点，这部电影是个例外，它猫眼评分2.9，豆瓣却有6.9，你知道是哪部吗？（可以留言猜一下，我待会儿在留言中公布答案）如果你了解此片背后的故事，定会一拍大腿恍然大悟。
演员
好了，到了公布最终结果的时候。
第一名：王成思
参演电影：《西虹市首富》25亿；《唐人街探案2》34亿；《李茶的姑妈》6亿
这……是谁啊，演的谁……
斯坦·李凭借各种客串，位列第3。而另一位能在Marvel、DC两道均能跑龙套的约翰·盖蒂尔，也跻身前十，同样也不知道他演的角色……
怎么样，有没有出乎你的意料？现在你可以拿这个去问别人了
所有图表在网页上都是动态可交互的，访问地址请在我们公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字 票房
代码也已上传，并附带有说明文档，大致说明了实现思路、文件说明、技术细节。同样回复关键字 票房
如果你想要跟着实现或运行相关代码，我这里再简单说几点。
项目整体思路：
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通过 中国票房网 获得2018年大陆上映电影和每部电影票房数据
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根据已有的票房数据，通过豆瓣 api 和详细页面，获得每部电影的导演，演员和豆瓣评分等详细数据
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分别通过 猫眼、时光网 和 imdb，获取这三个网站的电影评分数据
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新建影人条目，利用豆瓣获得的影人数据，对2018年每个演员年参演电影进行统计
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根据已有数据作图，分析2018年电影票房排名、不同网站评分差异、电影票房-评分关系等
开发环境及所需库：
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python 3.6（3.5以上版本应该都没啥问题）
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jupyter notebook - 这个之前介绍过多次，数据分析好帮手
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requests - 网页抓取
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bs4 - 网页文本分析
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pymongo - 本项目用了 mongodb 数据库
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numpy - 数据计算必备
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pyecharts - 绘图工具包 ECharts 的封装
有几点值得注意的是：
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因为豆瓣的搜索结果是模糊匹配，根据电影名会搜出多部电影，因此匹配豆瓣信息时增加了人工干预的步骤。这部分代码可以再优化。
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项目使用 MongoDB 作为数据存储，这不是必须的，你可以把这部分代码改成文件保存。另外如果你只是想做数据分析，也可以拿我们抓取好导出的数据，免除抓取之苦。（附带在项目中，仅供学习，请勿商用，否则后果自负）
部分代码（仅演示，完整代码见项目仓库）：
抓取并保存
client = pymongo.MongoClient()
db = client.chinamovies # 获取或新建名为 chinamovies 的 database
collections = db.movies # 获取或者新建了一个表
url_origin = 'http://www.cbooo.cn/Mdata/getMdata_movie?area={area}&type=0&year=2018&initial=%E5%85%A8%E9%83%A8&pIndex={page}'
url = url_origin.format(area=area, page=page)
req = requests.get(url, headers=headers)
data = req.json()
collections.insert_many(data['pData'])获取豆瓣信息
url_api = 'https://api.douban.com/v2/movie/search?q={}'.format(moviename)
req = requests.get(url_api, headers=headers)
data_total = req.json()['subjects']
if not data_total:
print('你搜索的不存在：', moviename)
else:
print(data_total[0])计算影人参演票房总和
for i in col_casts.find():
total_box = 0
for j in i['movie_id']:
movie = collections_detail.find_one({'id': j})
if movie['boxoffice']:
total_box += int(movie['boxoffice'])
col_casts.update_one({'_id': i['_id']}, {'$set': {'total_box': total_box}}, upsert=True)输出票房/评分分布散点图
scatter = Scatter("电影评分-票房")
total_num = 0
for i in genre:
total_num += len(genre[i]['rate'])
scatter.add(i, genre[i]['boxoffice'], genre[i]['rate'], **other_setting, extra_name=genre[i]['title'],
xaxis_name='票房（亿）', yaxis_name='评分', yaxis_name_gap=20,yaxis_min=2, symbol_size=5,
label_formatter='{c}', is_label_emphasis=True, is_toolbox_show=False)
scatter.render('电影评分-票房.html')查看交互图表和代码地址:
2018电影国内票房数据分析
在线交互演示（建议电脑上查看）：
http://ppp.py2china.cn/data/2018moviebox.html
代码仓库地址：
https://gitee.com/crossin/snippet/tree/master/chinamovies2018
《哪吒》票房预测：
https://gitee.com/crossin/snippet/tree/master/nezha
2019 票房分析
https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/movie_box_office