既然要分析豆瓣电影TOP250，
那么肯定就要把相关的数据采集下来，比如排名、电影名、导演、主演等信息。
那就肯定使用一下爬虫咯，如果还不会的话，欢迎看之前的文章：
Python爬虫学习（一）概述
Python爬虫学习（二）urllib基础使用
Python爬虫学习（三）urllib进阶使用
Python爬虫学习（四）正则表达式
Python爬虫学习（五）爬取电影排行榜及其图片
Python爬虫学习（六）BeautifulSoup来袭
Python爬虫学习（七）爬取淘女郎
Python爬虫学习（八）爬取知乎关注用户
Python爬虫学习（九）Requests库初探
Python爬虫学习（十）Requests库探探
Python爬虫学习（十一）使用Request爬取猫眼电影排行
Python爬虫学习（十二）selenium来了
Python爬虫学习（十三）使用selenium爬取淘宝商品
Python爬虫学习（十四）美女写真套图（一）
Python爬虫学习（十五）美女写真套图（二）
当然，你也可以使用豆瓣提供的API接口:https://developers.douban.com/wiki/?title=movie_v2，提供的数据比较完整：
试了下，这应该是好久之前的信息了，现在调用API返回的数据有些已经没了，而且有调用次数限制，还是自己写爬虫采集信息吧，就当练练手！
若不想这么麻烦，也提供采集的数据：https://pan.baidu.com/s/1pMAUr6V
下面就开始进行小小的分析啦，
首先，导入要用到的包以及数据：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('douban.csv')
查看一下：
df.head()
df.tail()
说好的TOP250呢？这就要吐槽一下豆瓣电影TOP250了，有些链接已经没用了，竟然没有更新，比如说排名20的熔炉。
我们让其按豆瓣评分排序，并查看排名前五的电影：
df.sort_values('豆瓣评分',ascending=False).head()
而豆瓣评分超过9.5的，原来只有两部：
df[df['豆瓣评分']>9.5]
上榜次数最多的导演们：
df['导演'].value_counts()
更多分析，请参考：http://blog.csdn.net/yifei301/article/details/77529840?locationNum=3&fps=1
机智如你，肯定做的比我更好！
小弟先行一步，补片去了……
以上。
网友评论