12.4.9 动漫类型
（1）下面开始探索动漫数据集中的类型，首先将动漫数据集中的类型字段按逗号拆分，并通过explode函数将其展开为单独的行。接着，对拆分后的类型进行标题化处理。最后，统计并输出唯一类型的总数以及每个类型的出现次数。
top_anime_temp3 = top_anime[["genre"]]
top_anime_temp3["genre"] = top_anime_temp3["genre"].str.split(", | , | ,")
top_anime_temp3 = top_anime_temp3.explode("genre")
top_anime_temp3["genre"] = top_anime_temp3["genre"].str.title()
print(f'Total unique genres are {len(top_anime_temp3["genre"].unique())}')
print(f'Occurrences of unique genres:')
top_anime_temp3["genre"].value_counts().to_frame().T.style.set_properties(**{"background-color": "#2a9d8f","color":"white","border": "1.5px solid black"})执行后会输出唯一类型的总数以及每个类型的出现次数，如图12-21所示。
图12-21 唯一类型的总数以及每个类型的出现次数
（2）使用 WordCloud 库创建了一个词云图，展示了动漫数据集中类型的分布。词云图的背景色为黑色，使用 RdYlGn 颜色映射，最大字体大小为100。最后，通过调用 show() 方法展示生成的词云图。
# 导入必要的库
from wordcloud import WordCloud
# 创建 WordCloud 对象
wordcloud = WordCloud(width=800, height=250, background_color="black", colormap="RdYlGn",
max_font_size=100, stopwords=None, repeat=True).generate(top_anime["genre"].str.cat(sep=", | , | ,"))
# 绘制词云图
print("Let's explore how genre's wordcloud looks like\n")
plt.figure(figsize=(20, 8), facecolor="#ffd100")
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.margins(x=0, y=0)
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()生成的词云图效果如图12-22所示。
图12-22 词云图效果
12.4.10 最终数据预处理
（1）通过如下代码进行了最终的数据预处理。首先，将用户评分中的值为-1的替换为NaN。接着，通过 dropna 函数删除包含NaN值的行。最后，输出处理后数据中的空值数量。
data = fulldata.copy()
data["user_rating"].replace(to_replace=-1, value=np.nan, inplace=True)
data = data.dropna(axis=0)
print("Null values after final pre-processing :")
data.isna().sum().to_frame().T.style.set_properties(**{"background-color": "#2a9d8f","color":"white","border": "1.5px solid black"})（2）下面的代码首先计算了每个用户的评分数量，并筛选出至少有50个评分的用户。然后，通过 pivot_table 函数创建了一个以动漫名称为行、用户ID为列、用户评分为值的数据透视表。空缺值被填充为0。
selected_users = data["user_id"].value_counts()
data = data[data["user_id"].isin(selected_users[selected_users >= 50].index)]
data_pivot_temp = data.pivot_table(index="name", columns="user_id", values="user_rating").fillna(0)
data_pivot_temp.head()执行后会输出：
user_id 3 5 7 11 14 17 21 23 24 27 ... 73495 73499 73500 73501 73502 73503 73504 73507 73510 73515
name
"0" 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
"Bungaku Shoujo" Kyou no Oyatsu: Hatsukoi 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
"Bungaku Shoujo" Memoire 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6.0 0.0
"Bungaku Shoujo" Movie 0.0 0.0 0.0 0.0 8.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
"Eiji" 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
5 rows × 32967 columns（3）下面这段代码定义了一个 text_cleaning 函数，用于清理动漫名称中的一些特殊字符。然后，应用该函数清理了数据集中的动漫名称，并通过 pivot_table 函数创建了一个以动漫名称为行、用户ID为列、用户评分为值的数据透视表。
def text_cleaning(text):
text = re.sub(r'"', '', text)
text = re.sub(r'.hack//', '', text)
text = re.sub(r''', '', text)
text = re.sub(r'A's', '', text)
text = re.sub(r'I'', 'I\'', text)
text = re.sub(r'&', 'and', text)
return text
data["name"] = data["name"].apply(text_cleaning)
data_pivot = data.pivot_table(index="name", columns="user_id", values="user_rating").fillna(0)
print("After Cleaning the anime names, let's see how it looks like.")
data_pivot.head()执行后会输出：
user_id 3 5 7 11 14 17 21 23 24 27 ... 73495 73499 73500 73501 73502 73503 73504 73507 73510 73515
name
0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
001 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
009 Re:Cyborg 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
009-1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
009-1: RandB 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
5 rows × 32967 columns