TMDB电影数据集分析
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关于该项目
数据集：选择了TMDB Kaggle数据集进行分析。 该数据集应有助于回答一些有关电影的有趣问题。 对于数据集中的每个电影（行），我们都有21个特征（列）来描述它； 例如预算，收入，用户评分和其他功能。 该项目是为Udacity Data Analyst纳米学位计划而构建的。
关键问题
电影预算与它们产生的收入之间有什么关系？
更高的预算会转化为更高的收入吗？
电影的预算与其受欢迎程度之间有什么关系？
电影的播放时间与平均投票之间有什么关系？ 较长的电影收视率较低吗？
但是，在意识到缺少预算和收入数据之后，提出了一系列新问题。
缺少收入和预算的数据标记为0.0而不是NaN，并且在运行df.isnan（）或df.info（）时未在早期数据检查中显示。 运行df.describe（）时，超过50％的数据为0.0，这引起了人们对缺失值的注意。
