Визуальный анализ данных фильмофонда «Московское кино»

Чтобы выбрать интересные для анализа данные я обратилась к порталу открытых данных Правительства Москвы. Ближе всего мне была категория «Культуры». Заметив, что в списке имеется датасет, касающийся кино, я, не раздумывая, решила взять именно его. Тема фильмов мне особо интересна, особенно в связи с прохождением курса по истории российского кинематографа.

Итак, датасет «Фильмофонд „Московское кино“» хранил в себе информацию о количестве серий в выпущенных фильмах, их типах, форматах кадра, особых сведениях, дате выпуска, возрастных ограничениях, цветности и т. д.

Для более предметного анализа я решила обозначить интересующие меня временные границы: с 1980 по 2011 год — крайнюю обозначенную дату в таблице (в графиках для удобства подписывается по 2020 год).

Всего мной было создано 7 графиков:

1. Диаграмма корреляции № 1;
2. Линейный график;
3. Столбчатая диаграмма;
4. Многорядная столбчатая диаграмма;
5. Точечный график;
6. Диаграмма корреляции № 2;
7. Шестигранная диаграмма.

Они были выбраны мной в зависимости от цели визуализации данных: где-то требовалось проследить динамику (2), где-то обнаружить тенденции (1, 3, 4, 5), где-то продемонстрировать соотношение нескольких параметров (6, 7).

1. Цветовая палитра «rocket»;
2. Заголовки с выключкой на центру;
3. Легенда (при необходимости);
4. Повороты подписей на 45 и 90 градусов.

В процессе написания кода у меня возникали сложности, с которыми я справлялась при помощи ChatGPT.

Мои запросы: «Почему года в подписях оканчиваются на .0? Как это исправить?»; «Как ограничить кол-во студий до 10 самый популярных в коде?»; «Как изменить строчки в массиве данных в Pandas?».