はじめに
kaggleで興味深いネタがあったので調べてみました。
最近はテレビよりnetfrixなどの動画サービスを見ている人が増えていると言われています。好きなタイミングで好きな番組が見られるのは魅力ですよね。
この動画サービスですが、国ごとにちょっと特色がありそうです。今回は探索的データ解析（EDA）を行い、その特色をつかんでみたいと思います。
探索的データ解析そのものについてはこちらのサイトがより詳しいので興味がある方はご覧ください。
ライブラリのインポート
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib
CSVファイルの読み込み
kaggleのサイトよりダウンロードします。
data=pd.read_csv("netflix_titles.csv")
data.head()
国ごとに番組数を比較
data['country'].value_counts()
実行結果：
United States 2555
India 923
United Kingdom 397
Japan 226
South Korea 183
…
やはり米国が圧倒的ですが、日本も上位に入っているのはちょっとうれしいです。
番組の種類を確認
sns.countplot(x='type',data=data)
世界的な傾向として映画が多そうです。数からして米国のデータが強く反映されているのでしょう。
#数の確認
data['type'].value_counts()
実行結果：
Movie 5377
TV Show 2410
Name: type, dtype: int64
日本の分析
jp=data[data.country=='Japan']
jp
実行結果：
show_id type title director cast country date_added release_year rating duration listed_in description
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7740 s7741 TV Show Your lie in April NaN Natsuki Hanae, Risa Taneda, Ayane Sakura, Ryot... Japan March 1, 2016 2014 TV-14 1 Season Anime Series, International TV Shows, Romantic... After his mother's death, a piano prodigy's wi...
分かりにくくて申し訳ないのですが、TV番号も意外と多いです。というかやはり日本はアニメが多そうです。グラフで比較してみます。
sns.countplot(x='type',data=jp)
米国との比較
もう少しカテゴリーを詳しく見てみます。
def JPUsa(x,y):
plt.figure(figsize=(25,15))
plt.subplot(211)
usa_cat = x.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=usa_cat.head(5),color='blue')
plt.subplot(212)
jp_cat = y.groupby(['listed_in'])['show_id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)
sns.barplot(x='listed_in',y='count',data=jp_cat.head(5),color='blue')
plt.show()
JPUsa(usa,jp)
実行結果：
上が米国で下が日本ですが、米国はドキュメンタリーやコメディーが中心に対して、日本はアニメが圧倒的でした。
何となく日本人が持つイメージと合致していそうです。
続く
日米の比較をもう少し続けつつ、年代などでももう少し探索を続けたいと思います。