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19 KiB
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Text
library("jsonlite")
|
|
data<-fromJSON(file="C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\anime-offline-database-master\\anime-offline-database.json")
|
|
data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\anime-offline-database-master\\anime-offline-database.json")
|
|
dfAnimes <- as.data.frame(data)
|
|
library("tidyverse")
|
|
install.packages("tidyverse")
|
|
library("tidyverse")
|
|
dfAnimes
|
|
#Nettoyage des colonnes non utilisées
|
|
dfAnimes <- select(dfAnimes, data.title, data.type, data.episodes, data.status, data.animeSeason, data.tags)
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (24 épisodes) par ans
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>25) %>% longbois
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (24 épisodes) par ans
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>25) -> longbois
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (24 épisodes) par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>30) -> longbois
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>30) %>%
|
|
group_by(data.animeSeason) %>%
|
|
count()-> longbois
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>30) %>%
|
|
group_by(data.animeSeason) %>%
|
|
count(nbAnimes)-> longbois
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>30) %>%
|
|
group_by(data.animeSeason) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(n = nbAnimes) -> longbois
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(data.episodes>30) %>%
|
|
group_by(data.animeSeason) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
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|
longbois %>% ggplot(aes(data, nbAnimes)) + ggcol()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(data, nbAnimes)) + ggcols()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(data, nbAnimes)) + geom_cols()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(data, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(data.animeSeason, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(data.animeSeason$year, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(data.animeSeason$year) %>%
|
|
summarise(Lettres=mean(nchar(data.title))) -> meanLettersByYear
|
|
View(meanLettersByYear)
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|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(data.animeSeason$year) %>%
|
|
summarise(lettres=mean(nchar(data.title))) -> meanLettersByYear
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(data.animeSeason$year) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(data.animeSeason$year, lettres)) + geom_col()
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(data.animeSeason$year) %>%
|
|
mutate(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(data.animeSeason$year) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(data.animeSeason$year, lettres)) + geom_col()
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(data.animeSeason$year) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) %>%
|
|
rename(annee = data.animeSeason$year)-> medLettersByYear
|
|
#Dedoublage de la colonne saison
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|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(annee = data.animeSeason$year) %>%
|
|
mutate(saison = data.animeSeason$season) -> dfAnimes
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
View(medLettersByYear)
|
|
View(dfAnimes)
|
|
View(dfAnimes)
|
|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=mean(nchar(data.title))) -> meanLettersByYear
|
|
View(meanLettersByYear)
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(data.animeSeason$year, lettres)) + geom_col()
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
medLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
|
|
filter(data, data.animeSeason$year > 1924) -> post1924
|
|
filter(dfAnimes, dfAnimes.animeSeason$year > 1924) -> post1924
|
|
dfAnimes
|
|
filter(dfAnimes, dfAnimes$annee > 1924) -> post1924
|
|
filter(post1924,post1924$annee < 2022) -> animeCentury
|
|
animeCentury
|
|
View(dfAnimes)
|
|
View(dfAnimes)
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1925 et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(annee < 1924) %>%
|
|
filter(annee > 2021) %>%
|
|
filter(data.type == "TV") -> animeCentury
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1925 et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(annee < 1924) %>%
|
|
filter(annee > 2021) -> animeCentury
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1925 et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(annee > 1924) %>%
|
|
filter(annee < 2021) %>%
|
|
filter(data.type == "TV") -> animeCentury
|
|
View(animeCentury)
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
animeCentury %>%
|
|
filter(data.episodes>30) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1925 et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(annee > 1960) %>%
|
|
filter(annee < 2021) %>%
|
|
filter(data.type == "TV") -> animeCentury
|
|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
animeCentury %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=mean(nchar(data.title))) -> meanLettersByYear
|
|
animeCentury %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
|
|
medLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
|
|
library("jsonlite")
|
|
library("tidyverse")
|
|
data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\db_animes\\db_animes.json")
|
|
dfAnimes <- as.data.frame(data)
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1960 (pas de télé :() et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(start_season$year > 1960) %>%
|
|
filter(start_season$year < 2021) %>%
|
|
filter(media_type == "tv") -> dfAnimes
|
|
#Dedoublage de la colonne saison
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(annee = start_season$year) %>%
|
|
mutate(saison = start_season$season) -> dfAnimes
|
|
#Transformation de la colonne genre pour la rendre utilisable
|
|
getgenre <- function(i){
|
|
dfAnimes[i,13][[1]][[2]] -> res
|
|
return(res)
|
|
}
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(genres = lapply(1:4691, getgenre)) -> dfAnimes
|
|
#Nettoyage des colonnes non utilisées
|
|
dfAnimes <- select(dfAnimes, title, mean, rank, annee, saison, num_episodes, source, genres)
|
|
test <- dfAnimes
|
|
test %>%
|
|
mutate(genres = paste(genres, collapse=",")) -> test
|
|
library("jsonlite")
|
|
library("tidyverse")
|
|
data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\db_animes\\db_animes.json")
|
|
dfAnimes <- as.data.frame(data)
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1960 (pas de télé :() et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(start_season$year > 1960) %>%
|
|
filter(start_season$year < 2021) %>%
|
|
filter(media_type == "tv") -> dfAnimes
|
|
#Dedoublage de la colonne saison
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(annee = start_season$year) %>%
|
|
mutate(saison = start_season$season) -> dfAnimes
|
|
#Transformation de la colonne genre pour la rendre utilisable
|
|
getgenre <- function(i){
|
|
dfAnimes[i,13][[1]][[2]] -> res
|
|
return(res)
|
|
}
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(genres = lapply(1:4691, getgenre)) -> dfAnimes
|
|
#Nettoyage des colonnes non utilisées
|
|
dfAnimes <- select(dfAnimes, title, mean, rank, annee, saison, num_episodes, source, genres)
|
|
View(dfAnimes)
|
|
View(dfAnimes)
|
|
View(animeCentury)
|
|
View(animeCentury)
|
|
View(animeCentury)
|
|
library("jsonlite")
|
|
library("tidyverse")
|
|
data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\db_animes\\db_animes.json")
|
|
dfAnimes <- as.data.frame(data)
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1960 (pas de télé :() et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(start_season$year > 1960) %>%
|
|
filter(start_season$year < 2021) %>%
|
|
filter(media_type == "tv") -> dfAnimes
|
|
#Dedoublage de la colonne saison
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(annee = start_season$year) %>%
|
|
mutate(saison = start_season$season) -> dfAnimes
|
|
#Transformation de la colonne genre pour la rendre utilisable
|
|
getgenre <- function(i){
|
|
dfAnimes[i,13][[1]][[2]] -> res
|
|
return(res)
|
|
}
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(genres = lapply(1:4691, getgenre)) -> dfAnimes
|
|
#Nettoyage des colonnes non utilisées
|
|
dfAnimes <- select(dfAnimes, title, mean, rank, annee, saison, num_episodes, source, genres)
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>30) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=mean(nchar(data.title))) -> dfAnimes
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
|
|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=mean(nchar(title))) -> dfAnimes
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(title))) -> medLettersByYear
|
|
data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\db_animes\\db_animes.json")
|
|
dfAnimes <- as.data.frame(data)
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1960 (pas de télé :() et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(start_season$year > 1960) %>%
|
|
filter(start_season$year < 2021) %>%
|
|
filter(media_type == "tv") -> dfAnimes
|
|
#Dedoublage de la colonne saison
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(annee = start_season$year) %>%
|
|
mutate(saison = start_season$season) -> dfAnimes
|
|
#Transformation de la colonne genre pour la rendre utilisable
|
|
getgenre <- function(i){
|
|
dfAnimes[i,13][[1]][[2]] -> res
|
|
return(res)
|
|
}
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(genres = lapply(1:4691, getgenre)) -> dfAnimes
|
|
#Nettoyage des colonnes non utilisées
|
|
dfAnimes <- select(dfAnimes, title, mean, rank, annee, saison, num_episodes, source, genres)
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>30) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=mean(nchar(title))) -> meanLettersByYear
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
summarise(lettres=median(nchar(title))) -> medLettersByYear
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
|
|
medLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
|
|
#Nombre d'animes originaux par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(source="original") -> og
|
|
#Nombre d'animes originaux par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(source=="original") -> og
|
|
og %>% ggplot((aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
og %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
og %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
#Nombre d'animes originaux par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(source=="original") %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> og
|
|
og %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
|
|
#Nombre sources des animes par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(source, annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> dFSources
|
|
dFSources %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes), color = source) + geom_col()
|
|
dFSources %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes, color = source)) + geom_col()
|
|
#Nombre sources des animes par an
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(source %in% c("original", "manga", "light_novel", "game", "visual_novel", "other", "novel")) %>%
|
|
group_by(source, annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> dFSources
|
|
dFSources %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes, color = source)) + geom_col()
|
|
dFSources %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes, fill = source)) + geom_col()
|
|
install.packages(wesanderson)
|
|
install.packages("wesanderson"")
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_point()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_point()
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>30) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
library("jsonlite")
|
|
library("tidyverse")
|
|
data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\db_animes\\db_animes.json")
|
|
dfAnimes <- as.data.frame(data)
|
|
#Filtrage des animes sortis avant 1960 (pas de télé :() et après 2021 et des OVAs, films, etc
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(start_season$year > 1960) %>%
|
|
filter(start_season$year < 2021) %>%
|
|
filter(media_type == "tv") -> dfAnimes
|
|
#Dedoublage de la colonne saison
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(annee = start_season$year) %>%
|
|
mutate(saison = start_season$season) -> dfAnimes
|
|
#Transformation de la colonne genre pour la rendre utilisable
|
|
getgenre <- function(i){
|
|
dfAnimes[i,13][[1]][[2]] -> res
|
|
return(res)
|
|
}
|
|
dfAnimes %>%
|
|
mutate(genres = lapply(1:4691, getgenre)) -> dfAnimes
|
|
#Nettoyage des colonnes non utilisées
|
|
dfAnimes <- select(dfAnimes, title, mean, rank, annee, saison, num_episodes, source, genres)
|
|
#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>30) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_point()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_line()
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> allbois
|
|
#Pourcentage d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>30) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
percLongs <- longbois/allbois*100
|
|
percLongs %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_line()
|
|
left_join(longbois, allbois, by=annee) -> test
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee") -> test
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("-long", "-all")) -> test
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("_long", "_all")) %>%
|
|
mutate(pourcentage_long = nbAnimes_long/nbAnimes_all*100) dFLong
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("_long", "_all")) %>%
|
|
mutate(pourcentage_long = (nbAnimes_long/nbAnimes_all*100)) dFLong
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("_long", "_all")) %>%
|
|
mutate(pourcentage_long = (nbAnimes_long/nbAnimes_all*100)) -> dFLong
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("_long", "_all")) %>%
|
|
mutate(pourcentage_long = (nbAnimes_long/nbAnimes_all*100)) -> dFLong
|
|
dFLong %>% ggplot(aes(annee, pourcentage_long)) + geom_point() + geom_line()
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_point() + geom_line()
|
|
#Pourcentage d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>50) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_point() + geom_line()
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> allbois
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("_long", "_all")) %>%
|
|
mutate(pourcentage_long = (nbAnimes_long/nbAnimes_all*100)) -> dFLong
|
|
dFLong %>% ggplot(aes(annee, pourcentage_long)) + geom_point() + geom_line()
|
|
#Pourcentage d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
|
|
dfAnimes %>%
|
|
filter(num_episodes>50) %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> longbois
|
|
longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_point() + geom_line()
|
|
dfAnimes %>%
|
|
group_by(annee) %>%
|
|
count() %>%
|
|
rename(nbAnimes = n) -> allbois
|
|
left_join(longbois, allbois, by="annee", suffix = c("_long", "_all")) %>%
|
|
mutate(pourcentage_long = (nbAnimes_long/nbAnimes_all*100)) -> dFLong
|
|
dFLong %>% ggplot(aes(annee, pourcentage_long)) + geom_point() + geom_line()
|
|
meanLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_point()+ geom_line()
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medLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()+ geom_line()
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medLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_point()+ geom_line()
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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summarise(moy_ratings = mean(rating)) -> dFRatingsSaison
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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summarise(moy_ratings = mean(mean)) -> dFRatingsSaison
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#Rename la colonne au nom débile
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rename(dfAnimes, note = mean) -> dfAnimes
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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summarise(moy_ratings = mean(note)) -> dFRatingsSaison
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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summarise(moy_ratings = sum(note)) -> dFRatingsSaison
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#Les animes deviennent ils meilleurs avec le temps ?
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dfAnimes %>%
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group_by(annee)%>%
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summarise(moy_ratings = sum(note)) -> dFRatingsAnnee
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View(dFRatingsAnnee)
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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summarise(moy_ratings = sum(note), na.rm=TRUE) -> dFRatingsSaison
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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filter(!is_na(note))%>%
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summarise(moy_ratings = sum(note)) -> dFRatingsSaison
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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filter(!isna(note))%>%
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summarise(moy_ratings = sum(note)) -> dFRatingsSaison
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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filter(!is.na(note))%>%
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summarise(moy_ratings = sum(note)) -> dFRatingsSaison
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#En quelle saison sortent les meilleurs animes ?
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dfAnimes %>%
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group_by(saison)%>%
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filter(!is.na(note))%>%
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summarise(moy_ratings = mean(note)) -> dFRatingsSaison
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings))+geom_bar()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings))+geom_col()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings))+geom_point()
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#Les animes deviennent ils meilleurs avec le temps ?
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dfAnimes %>%
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group_by(annee)%>%
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filter(!is.na(note))%>%
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summarise(moy_ratings = mean(note)) -> dFRatingsAnnee
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings))+geom_point()+geom_line()
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dFRatingsAnnee %>% ggplot(aes(annee, moy_ratings))+geom_point()+geom_line()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings))+geom_point()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_point()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_count()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_jitter()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_bin2d()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_jitter()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_point()
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dFRatingsSaison %>% ggplot(aes(saison, moy_ratings, shape = saison, color = saison))+geom_point(size = 3)
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dFRatingsAnnee %>% ggplot(aes(annee, moy_ratings))+geom_point()+geom_line
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dFRatingsAnnee %>% ggplot(aes(annee, moy_ratings))+geom_point()+geom_line()
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dFSources %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes, fill = source)) + geom_col()
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#Nombre sources des animes par an
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dfAnimes %>%
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filter(source %in% c("original", "manga", "light_novel", "game", "visual_novel", "other", "novel")) %>%
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group_by(source, annee) %>%
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count() %>%
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rename(nbAnimes = n) -> dFSources
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dFSources %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes, fill = source)) + geom_col()
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