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为你完整设计一个观影记录分析与推荐系统，结合大数据与智能管理课程的思想，从场景到代码、从模块到文档，全部覆盖。

1. 实际应用场景 & 痛点引入

场景

你是一名电影爱好者，长期在豆瓣、IMDb 等平台记录观影数据（电影名、评分、时长）。你想：

- 快速找出自己打过 8 分以上 的高分电影。

- 根据高分电影的类型，推荐同类型的其他高分影片。

痛点

- 手动筛选高分电影耗时。

- 没有自动化的推荐机制，需要自己去搜索同类型电影。

- 缺乏数据驱动的电影偏好分析。

2. 核心逻辑讲解

1. 数据获取

- 输入观影记录（CSV/Excel），字段包括：

"title"（电影名）、

"rating"（评分）、

"duration"（时长）、

"genre"（类型，可选，若没有则需外部数据源补充）。

2. 数据清洗

- 确保评分为数值类型，去除无效数据。

3. 高分电影筛选

- 筛选评分 ≥ 8.0 的电影。

4. 推荐同类型电影

- 如果有类型信息，则从外部电影数据集（如 IMDb Top 250 或 TMDB API）中匹配同类型且评分高的电影。

- 这里为了演示，我们用一个内置的“同类型高分电影库”模拟推荐。

5. 输出结果

- 打印高分电影列表。

- 打印推荐电影列表。

- 可选：保存结果到 CSV。

3. 代码实现（模块化 + 注释）

目录结构

movie_analysis/

├── data/

│ └── my_movies.csv

├── output/

├── analysis.py

├── utils.py

├── movie_db.py

├── README.md

└── requirements.txt

"requirements.txt"

pandas>=1.5.0

"utils.py"（工具函数）

import pandas as pd

def load_movie_data(file_path):

"""

加载观影记录 CSV 文件

:param file_path: CSV 文件路径

:return: DataFrame

"""

df = pd.read_csv(file_path)

# 确保评分为数值类型

df['rating'] = pd.to_numeric(df['rating'], errors='coerce')

return df

def clean_data(df):

"""

清洗数据：删除评分为空的行

:param df: DataFrame

:return: 清洗后的 DataFrame

"""

return df.dropna(subset=['rating'])

"movie_db.py"（模拟电影数据库）

# 模拟同类型高分电影库

SIMILAR_MOVIES = {

"剧情": [

{"title": "肖申克的救赎", "rating": 9.7, "duration": 142},

{"title": "阿甘正传", "rating": 9.5, "duration": 142},

],

"科幻": [

{"title": "星际穿越", "rating": 9.3, "duration": 169},

{"title": "盗梦空间", "rating": 9.3, "duration": 148},

],

"动作": [

{"title": "黑暗骑士", "rating": 9.2, "duration": 152},

{"title": "速度与激情7", "rating": 8.5, "duration": 137},

]

}

def get_similar_high_rated_movies(genre, limit=2):

"""

根据类型获取同类型高分电影

:param genre: 电影类型

:param limit: 返回数量

:return: 列表

"""

return SIMILAR_MOVIES.get(genre, [])[:limit]

"analysis.py"（主分析逻辑）

import pandas as pd

from utils import load_movie_data, clean_data

from movie_db import get_similar_high_rated_movies

def analyze_movies(file_path):

# 1. 加载数据

df = load_movie_data(file_path)

df = clean_data(df)

# 2. 筛选高分电影（≥8分）

high_rated = df[df['rating'] >= 8.0]

print("你的高分电影（≥8分）：")

print(high_rated[['title', 'rating', 'duration']])

# 3. 推荐同类型电影

recommended = []

for _, row in high_rated.iterrows():

genre = row.get('genre', None)

if genre:

similar = get_similar_high_rated_movies(genre)

for movie in similar:

movie['source_genre'] = genre

recommended.append(movie)

# 去重

unique_recommended = {m['title']: m for m in recommended}.values()

print("\n推荐的同类型高分电影：")

for m in unique_recommended:

print(f"{m['title']} ({m['source_genre']}) - 评分: {m['rating']}")

# 4. 保存结果

high_rated.to_csv('../output/high_rated_movies.csv', index=False)

pd.DataFrame(unique_recommended).to_csv('../output/recommended_movies.csv', index=False)

print("\n结果已保存到 output/ 目录")

if __name__ == "__main__":

analyze_movies('../data/my_movies.csv')

4.

"README.md"

# 观影记录分析与推荐系统

## 功能

- 导入观影记录（电影名、评分、时长、类型）

- 筛选高分电影（≥8分）

- 根据类型推荐同类型高分电影

- 保存结果到 CSV

## 环境依赖

- Python 3.8+

- pandas

## 安装

bash

pip install -r requirements.txt

## 使用

1. 将观影记录放入 `data/my_movies.csv`，格式如下：

title,rating,duration,genre

肖申克的救赎,9.7,142,剧情

阿甘正传,9.5,142,剧情

星际穿越,9.3,169,科幻

...

2. 运行分析脚本：

bash

python analysis.py

3. 查看终端输出的高分电影和推荐电影，并在 `output/` 目录查看保存的 CSV 文件。

## 作者

全栈开发工程师 & 技术布道者

5. 核心知识点卡片

知识点 说明

Pandas 数据加载

"pd.read_csv()" 读取 CSV，

"to_numeric" 转换类型

数据清洗

"dropna()" 删除缺失值，保证分析准确性

条件筛选

"df[df['rating'] >= 8.0]" 筛选高分电影

字典数据结构 用字典存储同类型电影库

去重技巧

"{m['title']: m for m in list}" 字典推导式去重

模块化设计 工具函数、数据库模拟、主分析逻辑分离

6. 总结

本项目展示了如何用 Python 快速构建一个观影记录分析与推荐系统，结合了：

- 大数据处理思想（数据清洗、条件筛选）

- 智能管理应用（个性化推荐）

- 全栈开发实践（模块化、文档化、可扩展性）

通过这个小项目，你可以：

- 掌握 Pandas 数据处理与分析的核心方法

- 学会用字典和列表构建简单推荐引擎

- 理解如何将个人数据转化为可行动的洞察

- 为后续接入真实电影 API（如 TMDB）、Web 前端、可视化大屏打下基础

如果你需要，可以生成一个示例 CSV 观影记录文件，这样你可以直接运行代码看到效果

利用AI高效解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我！