“烂番茄”电影数据分析
背景
一千个读者眼中有一千个哈姆雷特，
看电影也是一种艺术鉴赏活动，
不同的观影人有不同的欣赏偏好。
所以大众的平均电影评分未必准确，
尤其对于品味独特的人，
很难在 x x 高分电影列表上找到自己喜欢的。
自己深受其苦，
喜欢看老电影，
但又不想看那些类似于“四大名著”，
总是盘踞在高分排行榜，
又一成不变的经典电影。
偶然间翻到了“烂番茄”，
它奇特的评分系统似乎能拯救自己的电影清单。
“烂番茄”网站建立于1998年，由美国加州大学伯克利分校的三位在校生创建。
随着影响力的日渐增加，“烂番茄”甚至能左右电影票房和电视收视率。
“烂番茄”已经成为新一代电影消费者和影迷的首选参考地。
先说“烂番茄”最重要的评分指标：百分比指数
很多人误以为它类似于一般电影网站的评分，
实际上它只代表新鲜度，
是专业影评人对该电影正面评价的百分比，
如果正面评价多，可能是大于60%，就是“新鲜”的；
如果正面评价少，可能是低于60%，就是“腐烂”的。
而“烂番茄”的 Average Rating 才是类似于一般电影网站的平均分。
这种独树一帜的新鲜度评分避免了绝对评分的尴尬。
自己并不很爱电影，
却喜欢年代感十足的老片，
比如 Lovers and Lollipops (1956)，The 39 Steps (1935)，
它们在一般的电影网站中得分一般，
而“烂番茄”给的新鲜度却很高，百分之九十多，
很符合个人口味。
下面以“烂番茄”排名前100的电影为例，
进行数据进行分析，
也许会有不错的收获～
（top 100 movies of all time，all genres）
数据采集及处理
“烂番茄”有官方API，但是不想麻烦申请key，所以自己爬取数据。
从上面的页面爬取top 100电影信息。
代码如下：
# 数据分析包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 爬虫包
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'然后请求页面，构建BeautifulSoup对象：
url_top_100 = 'https://www.rottentomatoes.com/top/bestofrt/'
prefix = 'https://www.rottentomatoes.com/'
res = requests.get(url_top_100)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'lxml')对soup按照html结构进行拆解，获取需要的信息：
table = soup.find('div', class_='panel-body content_body allow-overflow').find('table')
table<table class="table">
<thead>
<tr>
<th>Rank</th>
<th><span class="hidden-xs">Rating</span><span class="visible-xs">Tomatometer</span></th>
<th>Title</th>
<th class="right hidden-xs">No. of Reviews</th>
</tr>
</thead>
……trs = table.find_all('tr')
trs[<tr>
<th>Rank</th>
<th><span class="hidden-xs">Rating</span><span class="visible-xs">Tomatometer</span></th>
<th>Title</th>
<th class="right hidden-xs">No. of Reviews</th>
</tr>,
……将每行电影信息以字典的形式储存到列表movie_list中：
movie_list = []
for i, tr in enumerate(trs[1:]):
tmeter_score = int(tr.find(class_='tMeterScore').text.strip()[:-1])
title = tr.find(class_='unstyled articleLink').text.strip()
url = prefix + tr.find(class_='unstyled articleLink').get('href').strip()
no_of_reviews = int(tr.find(class_='right hidden-xs').text.strip())
movie_list.append({'rank': i+1,
'tmeter_score': tmeter_score,
'title': title,
'url': url,
'no_of_reviews': no_of_reviews})根据movie_list构建pd.DataFrame对象：
df = pd.DataFrame(movie_list, columns=['rank','tmeter_score','title','url','no_of_reviews'])
因为希望获取有“年代感”的电影，
所以要将名字中的年份信息提取出来，单独成列，
此处可感受到pandas的厉害之处，
一行代码搞定：提取年份然后赋值：
df['year'] = df['title'].str.slice(-5,-1).astype(int)
数据可视化
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.scatter(x=df['year'], y=df['tmeter_score'],alpha=0.4)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Tomatometer Score')
plt.xticks(np.arange(1920, 2020, step=3), rotation=30)
plt.axvline(x=1990, linestyle='dashed');
电影的新旧是相对的，这里以83年以前的为“老电影”。
查看一下83年以前top 100的电影数量：
df[df.year < 1983].shape(60, 6)查看83年以前top 100的电影名称：
一些是耳熟能详的，剩下的不熟悉的电影中，至少一部分可以更新到自己的待看列表中。
分别查看新旧电影的平均新鲜度：
得出结论
除了更新了自己的电影清单外，还得到了一些有价值的结论：
1）top 100的电影新鲜度都很高，最低为91%
2）top 100的电影中，“老电影”占大多数，比例高达60%，而且新鲜度都在96%及以上，平均新鲜度为98.9%，质量十分稳定；
3）“新电影”即83年以后的电影，新鲜度从91%到100%，平均新鲜度96%，认可度也很高，但较“老电影”稍逊且只占40%。
所以，
经典电影并不会因为年代久远而褪色，反而会历久弥新；
不管是文学作品，还是影视作品，
经典之所以为经典，
是因为饱含着人类的丰富情感，有真善美的表达，有触动人心的部分；
电影技术越来越发达的今天，
也许太多声光、特效、大场面的加入，
弱化了内容的表达；
相比之下，“老电影”因为缺乏技术手段而注重内容本身，
让人感觉更真诚，更体现人性。
进一步，
不光是五光十色的电影，
众多的传媒介质，真人秀、网综、微博、twitter、公众号、视频网站、交友网站、直播平台等，
也都在分散个人的注意力，
唯有阅读经典，欣赏经典，
才可以让自己不那么浮躁。