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【必修】高级 Python实战豆瓣电影分析 （分析师）
第32任务： 6.1. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（pyecharts）_pyecharts环境安装配置
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任务列表
第1任务： 0.1. Python实战豆瓣电影分析_前导课 - 课程概述
第2任务： 1.0. Python实战豆瓣电影分析_课程内容介绍(1)
第3任务： 1.2. Python实战豆瓣电影分析_项目开发环境准备
第4任务： 1.3. Python实战豆瓣电影分析_项目背景与需求分析
第5任务： 2.1. Python实战豆瓣电影分析_收集数据_分页抓取top250首页电影信息
第6任务： 2.2. Python实战豆瓣电影分析_收集数据_根据ID动态抓取top250电影详细信息
第7任务： 2.3. Python实战豆瓣电影分析_收集数据_小技巧：配置jupyter notebook自定义路径
第8任务： 2.4. Python实战豆瓣电影分析_收集数据_通过Pandas读取CSV文件数据
第9任务： 3.1. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_合并数据集
第10任务： 3.2. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_数据查复
第11任务： 3.3. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_去除列两侧多余字符
第12任务： 3.4. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影放映区域（area）进行列拆分
第13任务： 3.5. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影类型（genre）进行列拆分且分组求和
第14任务： 3.6. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影语言（language）列拆分且分组求和
第15任务： 3.7. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影导演（director）列清洗
第16任务： 3.8. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影演员（cast）列清洗
第17任务： 3.9. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影时长（movie_duration）列清洗
第18任务： 3.10. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影标签（tags）列清洗
第19任务： 3.11. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_对电影上映时间（init_year）列清洗
第20任务： 3.12. Python实战豆瓣电影分析_数据清洗_缺失值检查
第21任务： 4.1. Python实战豆瓣电影分析_数据分析_数值型列数据统计
第22任务： 4.2. Python实战豆瓣电影分析_数据分析_电影排名分析
第23任务： 4.3. Python实战豆瓣电影分析_数据分析_上榜次数统计分析
第24任务： 5.1. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_评分与排名关系
第25任务： 5.2. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_评论人数与排名关系
第26任务： 5.3. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_电影时长与排名关系
第27任务： 5.4. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_电影上映年份与排名关系
第28任务： 5.5. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_哪些国家的电影更受欢迎？
第29任务： 5.7. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_哪种类型的电影更受欢迎？
第30任务： 5.6. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_哪些语种的电影排名更靠前？
第31任务： 5.8. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（matplotlib）_电影标签热度词云统计
第32任务： 6.1. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（pyecharts）_pyecharts环境安装配置
第33任务： 6.2. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（pyecharts）_电影类型排名统计
第34任务： 6.3. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（pyecharts）_按电影按评分占比饼图统计
第35任务： 6.4. Python实战豆瓣电影分析_可视化数据分析（pyecharts）_国家地区的电影排名的折线图统计
第36任务： 7.0. Python实战豆瓣电影分析_数据分析结论与项目总结
