基本數據情況：
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票房數據來自中國票房網（cbooo.cn）
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評分數據來自豆瓣電影（movie.douban.com）、貓眼（maoyan.com）、時光網（mtime.com）、IMDB（imdb.com）
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導演、演員信息來自豆瓣電影
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共 522 部電影，4723 位影人
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由於從幾個不同網站抓取數據，有些名稱會不一致，或者出現部分數據缺失的情況。因此這個數據並不是絕對完整的，但不影響整體結論
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影片所屬類型沒有嚴格定義，且會有多個類型。實際選取方式我們在下面會有具體說明。
電影總排行：
這個排名大家都不陌生，沒啥好多說的，好玩的在後面。
票房分佈
我們將所有電影按評分和票房做成散點分佈圖，得到上述圖片。此圖是動態可交互的，這裏我截幾張有代表性的（點擊圖片後可放大）：
依次是動作、喜劇、劇情、動畫四類電影分佈。粗略一看，動作片是比較受市場歡迎的，畢竟選擇去觀看大屏幕，很大程度也是爲了享受特效和視聽感受。喜劇和劇情也還不錯，但高票房的動畫片就很少了。
類型片
這張圖是不同影片類型的數量和評分情況。劇情、喜劇、動作是三大主流類型。
從評分上看，動畫片最高，我很早就發現了這個現象，我覺得可能是因爲動畫片類型明確，會觀看並評價的人本身對其接受度高，而不喜歡的人壓根兒就不會去看。劇情片整體評分也不錯，可見能把一個故事說好，觀衆就挺滿意了。愛情片、驚悚片則是一向是爛片的高發地帶。
說明下：這裏的類型是重複計算的，一部片會既是動作片，又是喜劇片。另外由於豆瓣上一些電影評分數量太少而不顯示，所以這裏的電影數量會和票房數量有所差異。
從票房上看，動作片不管是總量還是平均，都很強勢。值得注意的是科幻片，雖然一般認爲這是個小衆類型，但與廣義科幻沾邊的影片平均票房卻不低（這裏面Marvel貢獻了不少），今年的小破球更是創造了新的紀錄。戰爭片則是被《紅海行動》一片之力拉高了平均值。
月度票房
將類型片的票房按月劃分，得到了這張圖。春節檔無疑是一年最搶錢的檔期，而喜劇片又是此檔期的絕對主力。暑期檔則是另一個票房小高峯。動作片一年四季都不錯。
這裏的月度劃分是按首映日期，所以會有一些提前，比如國慶檔的票房都記在了九月份。
以上面幾組數據來看，如果哪位土豪讀者想投資拍電影，選擇動作片是比較保險的，記得要把故事說好，最好再加點科幻元素，在春節前上映。
評分對比
這裏做了 IMDB、時光網、貓眼分別和豆瓣評分的關係對比。
按理說，如果兩個網站的評分基本一致的話，這些點應當分佈在對角線上。IMDB、時光網和豆瓣還是差不多的（豆瓣其實是5星制，最低2分）。再細分一下，時光網和豆瓣的相關性要比 IMDB 更大（文化差異），好片比爛片的相關性更大（好片都說好，爛片則口味不同）。
有意思的是貓眼（最右側圖），它的評分普遍要比豆瓣高，相信很多人都有直觀感受。當然這也有它的原因：貓眼買了票的人才會評分，那一般總歸會選個自己愛看的吧。
【彩蛋】圖上右下角有個令人矚目的孤點，這部電影是個例外，它貓眼評分2.9，豆瓣卻有6.9，你知道是哪部嗎？（可以留言猜一下，我待會兒在留言中公佈答案）如果你瞭解此片背後的故事，定會一拍大腿恍然大悟。
演員
好了，到了公佈最終結果的時候。
第一名：王成思
參演電影：《西虹市首富》25億；《唐人街探案2》34億；《李茶的姑媽》6億
這……是誰啊，演的誰……
斯坦·李憑藉各種客串，位列第3。而另一位能在Marvel、DC兩道均能跑龍套的約翰·蓋蒂爾，也躋身前十，同樣也不知道他演的角色……
怎麼樣，有沒有出乎你的意料？現在你可以拿這個去問別人了
所有圖表在網頁上都是動態可交互的，訪問地址請在我們公衆號（Crossin的編程教室）裏回覆關鍵字 票房
代碼也已上傳，並附帶有說明文檔，大致說明了實現思路、文件說明、技術細節。同樣回覆關鍵字 票房
如果你想要跟着實現或運行相關代碼，我這裏再簡單說幾點。
項目整體思路：
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通過 中國票房網 獲得2018年大陸上映電影和每部電影票房數據
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根據已有的票房數據，通過豆瓣 api 和詳細頁面，獲得每部電影的導演，演員和豆瓣評分等詳細數據
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分別通過 貓眼、時光網 和 imdb，獲取這三個網站的電影評分數據
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新建影人條目，利用豆瓣獲得的影人數據，對2018年每個演員年參演電影進行統計
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根據已有數據作圖，分析2018年電影票房排名、不同網站評分差異、電影票房-評分關係等
開發環境及所需庫：
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python 3.6（3.5以上版本應該都沒啥問題）
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jupyter notebook - 這個之前介紹過多次，數據分析好幫手
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requests - 網頁抓取
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bs4 - 網頁文本分析
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pymongo - 本項目用了 mongodb 數據庫
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numpy - 數據計算必備
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pyecharts - 繪圖工具包 ECharts 的封裝
有幾點值得注意的是：
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因爲豆瓣的搜索結果是模糊匹配，根據電影名會搜出多部電影，因此匹配豆瓣信息時增加了人工干預的步驟。這部分代碼可以再優化。
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項目使用 MongoDB 作爲數據存儲，這不是必須的，你可以把這部分代碼改成文件保存。另外如果你只是想做數據分析，也可以拿我們抓取好導出的數據，免除抓取之苦。（附帶在項目中，僅供學習，請勿商用，否則後果自負）
部分代碼（僅演示，完整代碼見項目倉庫）：
抓取並保存
client = pymongo.MongoClient()
db = client.chinamovies # 獲取或新建名爲 chinamovies 的 database
collections = db.movies # 獲取或者新建了一個表
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'])
獲取豆瓣信息
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])
計算影人蔘演票房總和
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)
輸出票房/評分分佈散點圖
scatter = Scatter("電影評分-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（億）', yaxis_name='評分', yaxis_name_gap=20,yaxis_min=2, symbol_size=5,
label_formatter='{c}', is_label_emphasis=True, is_toolbox_show=False)
scatter.render('電影評分-票房.html')
查看交互圖表和代碼地址:
2018電影國內票房數據分析
在線交互演示（建議電腦上查看）：
http://ppp.py2china.cn/data/2018moviebox.html
代碼倉庫地址：
https://gitee.com/crossin/snippet/tree/master/chinamovies2018
《哪吒》票房預測：
https://gitee.com/crossin/snippet/tree/master/nezha
2019 票房分析
https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/movie_box_office