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基于外网权威动漫网站myanimelist.netAPI提供数据，对年以来网站的布动漫作品，利用python进行数据分析，以“推荐动漫”为目进行报告。#动漫推荐#
数据概述Overview
提供的csv数据文件是矩阵（，6），即六个纵列（参数）和部动漫。动漫参数分别为：
name（名称）non-nullobjectgenre（题材）non-nullobjecttype（类型）non-nullobjectepisodes（集数）non-nullobjectrating（分数）non-nullfloat64members（人数）non-nullint64
其中type（类型）分为TV，电影，音乐剧，OVA，ONA，特典六个部分。对空白值进行简单的填充后，对每一个类型的动漫进行了占比的可视化：
其中，OVA是OriginalVideoAnimation（原创光盘动画），ONA是OriginalNetAnime（原创网络动画，靠网络传播的免费动画）。TV版，OVA和动漫电影是数据来源的主要对象。
Rating是用户给动漫的分数，满分为10分。拿动漫类型和分数进行分析可以得到数据的箱型图：
所有类型中，电影版的分数相对分散，可能受到电影质量，市场，题材等影响，观众对于动漫电影的感受褒贬不一。TV版动漫更容易获得高的分数，而音乐剧和ONA并不容易获得高分。同时，利用平均数也能大致看出整体打分趋势：
我们依然可以利用动漫的题材种类Genre进行统计。动漫被网站分类为很多类：动作（Action)，冒险（Adventure），喜剧（Comedy）等，且每一部动漫都会被贴上多个标签。将标签拆分之后重新统计，取Top20最多题材的标签进行可视化：
最火的题材为喜剧Comedy，也许是因为喜剧大多成本低，但能获得较高的分数，受欢迎而收益多。其次是动作Action，冒险Advanture，幻想Fantasy和科幻Sci-Fi，比较受到制作方和观众的欢迎。
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