import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt

读取数据集

df = pd.read_csv('movie.csv')

将genres类型中用‘|’符合隔开

df['genres'] = df['genres'].str.split('|')

将年份作为索引，将数据集按照年份分组，得出每个年份各电影类型的数量

df_year = df.set_index('year')['genres'].apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame('genre') df_year = pd.get_dummies(df_year['genre']).join(df_year['year']).groupby('year').sum()

取2000-2016电影类型数量

df_year = df_year.loc[2000:2016]

绘制热力图

plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(df_year, cmap='YlGnBu') plt.title('电影热力图') plt.xlabel('电影类型') plt.ylabel('年份') plt.show(