<jupyter_start><jupyter_text>Curso FIC - Data Science com Python - Visualização de dados  Exercício  A partir do dataset do movelens, realize comparações entre filmes com notas próximas, mas que apresentam distribuições bem diferentes. Relize essa análise para 5 filmes e comente os resultados encontrados. Apresente o describe de cada filme que foi selecinado, plotanto também o seu histograma.<jupyter_code>#Importação das bibliotecas
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#carregando os dados
dataClassific = pd.read_csv('dataset/ratings.csv', sep=',')
dataFilmes = pd.read_csv('dataset/movies.csv', sep=',')
dataClassific.head()
mediaFilmes = dataClassific.groupby('movieId')['rating'].mean()
mediaFilmes.head()
mediaFilmesNote = dataFilmes.join(mediaFilmes, on='movieId')
mediaFilmesNote.head(11)
mediaFilmesNote.sort_values('rating', ascending=False).head(16)
mediaFilmesNote<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Filme 1 - Toy Story<jupyter_code>dataClassific.query('movieId == 1')['rating'].plot(kind='hist', color='b')
plt.title('Classificação Toy Story (1995)')
plt.show()
dataClassific.query('movieId == 1')['rating'].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Filme 2 - Jumanji (1995)<jupyter_code>dataClassific.query('movieId == 2')['rating'].plot(kind='hist', color='b')
plt.title('Jumanji (1995)')
plt.show()

dataClassific.query('movieId == 2')['rating'].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Filme 3 - Grumpier Old Men (1995)<jupyter_code>dataClassific.query('movieId == 3')['rating'].plot(kind='hist', color='b')
plt.title('Grumpier Old Men (1995)')
plt.show()
dataClassific.query('movieId == 3')['rating'].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Filme 4 - GoldenEye (1995)<jupyter_code>dataClassific.query('movieId == 10')['rating'].plot(kind='hist', color='b')
plt.title('GoldenEye (1995)')
plt.show()
dataClassific.query('movieId == 10')['rating'].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Filme 5 - Heat (1995)<jupyter_code>dataClassific.query('movieId == 6')['rating'].plot(kind='hist', color='b')
plt.title('Heat (1995)')
plt.show()
dataClassific.query('movieId == 6')['rating'].describe()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.16471119133574008, 'fraction_numerical': 0.026173285198555957, 'mean_word_length': 9.077272727272728, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 25, '<?xml version=': 0, '>': 25, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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