(프로젝트)파이썬, Python, streamlit_IDBM 영화 순위 데이터를 활용한 분석 및 영화 추천 프로그램_2. 데이터 분석

목차

 

1. Overview

IMDB Top 250 영화 데이터를 이용하여 년도별, 장르별, 감독별로 순위에 가장 많이 랭킹된 Top 5를 분석한 후 Top 5 데이터에 대한 상세정보를 검색할 수 있도록 한다. 

 

2. 사이드바 만들기

사이드바는 해당 페이지에 대한 사용법(How to use), 컬럼을 선택하는 select box와 데이터를 선택하는 select box, 마지막으로 랭킹을 입력하여 IMDB 영화 소개창으로 연결되는 링크를 출력하는 검색창으로 구성되어 있다. 

2-1. How to use

# Sidebar_1) how to use
with st.sidebar:
    st.subheader("How to use")
    st.markdown("""<span style='color:grey'>IMDB Top 250 영화 데이터를 이용하여<span/><br/>
    <span>년도별, 장르별, 감독별로 순위에<span/><br/>
    <span>가장 많이 랭킹된 Top 5를 분석합니다.:smile:<span/><br/>
    <span>컬럼을 선택하고 자세히 보고 싶은 데이터를 선택한 후<span/><br/>
    <span>상세정보가 궁금한 영화의 순위를 검색창에 입력해주세요.<span/><br/>
    <hr style='margin: 0px; border-bottom: 3px dashed rgba(49, 51, 63, 0.2);'>""", unsafe_allow_html=True)

=> streamlit의 markdown 함수에서 unsafe_allow_html=True를 선택하여 html 태그로 생성함

 

2-2. 컬럼 Selectbox 

# Sidebar_2) 컬럼 selectbox 생성
with st.sidebar:
    group_by_option = st.selectbox('컬럼을 선택하세요: ', ['None'] + ['year'] + ['genre'] + ['director_name'])

=> 기본값인 'None'과 함께 분석의 기준이 되는 컬럼('year', 'genre', 'director_name')으로 selectbox를 구성함

 

 3. Main

3-1. 컬럼 선택 전/후

컬럼 선택 전엔 전체 데이터프레임을 보여주고, 컬럼을 선택 시 Top 5 그래프를 보여준다.

# Main) Title
st.title(':movie_camera: IMDB Top 250 Movies')

# Main) 컬럼별 Top 5
selected_data = 'None'
if group_by_option == 'None':
    ## 컬럼을 선택하지 않으면 전체 데이터 보여주기
    main_df = df[['title', 'imbd_votes', 'imbd_rating']]

    ## 데이터프레임 인덱스 rank로 변환
    main_df.index=main_df.index+1     # 인덱스 + 1 = rank
    main_df.index.name = 'rank'                              
    st.dataframe(main_df, width=700)

else:
    ## 컬럼을 선택하면 Top 5 그래프 생성
    st.subheader(f'{group_by_option}별 가장 많이 랭킹된 Top 5')
    selected_column_df = df[group_by_option].value_counts()[:5].reset_index()       ## Top 5 추출
    selected_column_df = pd.DataFrame(selected_column_df).rename(columns={group_by_option:'count', 'index':group_by_option})
    st.bar_chart(selected_column_df, x = group_by_option, y = 'count')  # 차트 생성

    ## 선택한 컬럼 리스트 형태로 저장
    group_list = selected_column_df[group_by_option].to_list()

    # Sidebar_3) 데이터 selectbox 생성
    with st.sidebar:
        selected_data = st.selectbox('데이터를 선택해주세요: ', ['None'] + list(group_list))

=> Top 5의 결과를 토대로 데이터를 선택하는 selectbox를 생성한다.

 

3-2. 데이터 선택 전/후

# Main) 컬럼 선택 후 데이터 보여주기
if selected_data == 'None':
    ## 데이터를 선택하지 않으면 공간 비워두기
    st.empty()

else:
    ## 데이터를 선택하면 해당 데이터셋 보여주기
    st.subheader(f'{selected_data}의 데이터셋')
    tmp_df = df[df[group_by_option].isin([selected_data])][['title', 'imbd_votes', 'imbd_rating']]
    tmp_df.index = tmp_df.index+1
    tmp_df.index.name = 'rank'
    st.dataframe(tmp_df, width=700)

 

3-3. 검색창

rank(순위)를 입력하면 해당 영화 IMDB 상세 페이지로 가는 링크를 출력하는 검색창을 생성함

# Sidebar_3) 검색: 랭킹 입력 - 링크 아웃풋
with st.sidebar:
    st.markdown("<hr style='margin: 0px; border-bottom: 3px dashed rgba(49, 51, 63, 0.2);'>", unsafe_allow_html=True)
    idx = st.text_input('검색하고 싶은 순위(rank)를 입력해주세요.')
    if idx:
        st.write(df.loc[int(idx)-1]['link'])

    else:
        st.empty()

 

4. 결과