from ibis.interactive import *- 1
-
This import imports
ibis.examplesasex.
Analyze IMDB data using Ibis
Let’s use the Ibis examples module and the DuckDB backend to find some movies to watch.
Adapted from Phillip in the Cloud’s livestream using the same data.
Imports
For this example, we’ll just use Ibis.
Fetch the example data
We can use the ibis.examples module to fetch the IMDB data. Ibis automatically caches the data on disk so subsequent runs don’t require fetching from cloud storage on each call to fetch.
name_basics = ex.imdb_name_basics.fetch()
name_basics┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primaryName ┃ birthYear ┃ deathYear ┃ primaryProfession ┃ knownForTitles ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ string │ ├───────────┼─────────────────┼───────────┼───────────┼────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤ │ nm0000001 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ actor,miscellaneous,producer │ tt0072308,tt0050419,tt0053137,tt0027125 │ │ nm0000002 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ actress,soundtrack,archive_footage │ tt0037382,tt0075213,tt0117057,tt0038355 │ │ nm0000003 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ actress,music_department,producer │ tt0057345,tt0049189,tt0056404,tt0054452 │ │ nm0000004 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ actor,writer,music_department │ tt0072562,tt0077975,tt0080455,tt0078723 │ │ nm0000005 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ writer,director,actor │ tt0050986,tt0083922,tt0050976,tt0069467 │ │ nm0000006 │ Ingrid Bergman │ 1915 │ 1982 │ actress,producer,soundtrack │ tt0034583,tt0036855,tt0038109,tt0038787 │ │ nm0000007 │ Humphrey Bogart │ 1899 │ 1957 │ actor,producer,miscellaneous │ tt0034583,tt0042593,tt0043265,tt0037382 │ │ nm0000008 │ Marlon Brando │ 1924 │ 2004 │ actor,director,writer │ tt0078788,tt0068646,tt0047296,tt0070849 │ │ nm0000009 │ Richard Burton │ 1925 │ 1984 │ actor,producer,director │ tt0061184,tt0087803,tt0059749,tt0057877 │ │ nm0000010 │ James Cagney │ 1899 │ 1986 │ actor,director,producer │ tt0029870,tt0031867,tt0042041,tt0035575 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └───────────┴─────────────────┴───────────┴───────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
To ensure column names are Pythonic, we can rename as snake_case.
name_basics.rename("snake_case")┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ string │ ├───────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤ │ nm0000001 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ actor,miscellaneous,producer │ tt0072308,tt0050419,tt0053137,tt0027125 │ │ nm0000002 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ actress,soundtrack,archive_footage │ tt0037382,tt0075213,tt0117057,tt0038355 │ │ nm0000003 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ actress,music_department,producer │ tt0057345,tt0049189,tt0056404,tt0054452 │ │ nm0000004 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ actor,writer,music_department │ tt0072562,tt0077975,tt0080455,tt0078723 │ │ nm0000005 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ writer,director,actor │ tt0050986,tt0083922,tt0050976,tt0069467 │ │ nm0000006 │ Ingrid Bergman │ 1915 │ 1982 │ actress,producer,soundtrack │ tt0034583,tt0036855,tt0038109,tt0038787 │ │ nm0000007 │ Humphrey Bogart │ 1899 │ 1957 │ actor,producer,miscellaneous │ tt0034583,tt0042593,tt0043265,tt0037382 │ │ nm0000008 │ Marlon Brando │ 1924 │ 2004 │ actor,director,writer │ tt0078788,tt0068646,tt0047296,tt0070849 │ │ nm0000009 │ Richard Burton │ 1925 │ 1984 │ actor,producer,director │ tt0061184,tt0087803,tt0059749,tt0057877 │ │ nm0000010 │ James Cagney │ 1899 │ 1986 │ actor,director,producer │ tt0029870,tt0031867,tt0042041,tt0035575 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └───────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
Let’s grab all of the relevant IMDB tables and rename columns.
name_basics = ex.imdb_name_basics.fetch().rename("snake_case")
title_akas = ex.imdb_title_akas.fetch().rename("snake_case")
title_basics = ex.imdb_title_basics.fetch().rename("snake_case")
title_crew = ex.imdb_title_crew.fetch().rename("snake_case")
title_episode = ex.imdb_title_episode.fetch().rename("snake_case")
title_principals = ex.imdb_title_principals.fetch().rename("snake_case")
title_ratings = ex.imdb_title_ratings.fetch().rename("snake_case")Preview the data
We’ll print out the first few rows of each table to get an idea of what is contained in each.
name_basics.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ string │ ├───────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤ │ nm0000001 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ actor,miscellaneous,producer │ tt0072308,tt0050419,tt0053137,tt0027125 │ │ nm0000002 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ actress,soundtrack,archive_footage │ tt0037382,tt0075213,tt0117057,tt0038355 │ │ nm0000003 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ actress,music_department,producer │ tt0057345,tt0049189,tt0056404,tt0054452 │ │ nm0000004 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ actor,writer,music_department │ tt0072562,tt0077975,tt0080455,tt0078723 │ │ nm0000005 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ writer,director,actor │ tt0050986,tt0083922,tt0050976,tt0069467 │ └───────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
title_akas.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ title_id ┃ ordering ┃ title ┃ region ┃ language ┃ types ┃ attributes ┃ is_original_title ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ int64 │ string │ string │ string │ string │ string │ int64 │ ├───────────┼──────────┼───────────────────────────┼────────┼──────────┼─────────────┼───────────────┼───────────────────┤ │ tt0000001 │ 1 │ Carmencita │ NULL │ NULL │ original │ NULL │ 1 │ │ tt0000001 │ 2 │ Carmencita │ DE │ NULL │ NULL │ literal title │ 0 │ │ tt0000001 │ 3 │ Carmencita │ US │ NULL │ imdbDisplay │ NULL │ 0 │ │ tt0000001 │ 4 │ Carmencita - spanyol tánc │ HU │ NULL │ imdbDisplay │ NULL │ 0 │ │ tt0000001 │ 5 │ Καρμενσίτα │ GR │ NULL │ imdbDisplay │ NULL │ 0 │ └───────────┴──────────┴───────────────────────────┴────────┴──────────┴─────────────┴───────────────┴───────────────────┘
title_basics.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ title_type ┃ primary_title ┃ original_title ┃ is_adult ┃ start_year ┃ end_year ┃ runtime_minutes ┃ genres ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ int64 │ string │ ├───────────┼────────────┼────────────────────────┼────────────────────────┼──────────┼────────────┼──────────┼─────────────────┼──────────────────────────┤ │ tt0000001 │ short │ Carmencita │ Carmencita │ 0 │ 1894 │ NULL │ 1 │ Documentary,Short │ │ tt0000002 │ short │ Le clown et ses chiens │ Le clown et ses chiens │ 0 │ 1892 │ NULL │ 5 │ Animation,Short │ │ tt0000003 │ short │ Pauvre Pierrot │ Pauvre Pierrot │ 0 │ 1892 │ NULL │ 4 │ Animation,Comedy,Romance │ │ tt0000004 │ short │ Un bon bock │ Un bon bock │ 0 │ 1892 │ NULL │ 12 │ Animation,Short │ │ tt0000005 │ short │ Blacksmith Scene │ Blacksmith Scene │ 0 │ 1893 │ NULL │ 1 │ Comedy,Short │ └───────────┴────────────┴────────────────────────┴────────────────────────┴──────────┴────────────┴──────────┴─────────────────┴──────────────────────────┘
title_crew.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ directors ┃ writers ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ string │ ├───────────┼───────────┼─────────┤ │ tt0000001 │ nm0005690 │ NULL │ │ tt0000002 │ nm0721526 │ NULL │ │ tt0000003 │ nm0721526 │ NULL │ │ tt0000004 │ nm0721526 │ NULL │ │ tt0000005 │ nm0005690 │ NULL │ └───────────┴───────────┴─────────┘
title_episode.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ parent_tconst ┃ season_number ┃ episode_number ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ int64 │ int64 │ ├───────────┼───────────────┼───────────────┼────────────────┤ │ tt0041951 │ tt0041038 │ 1 │ 9 │ │ tt0042816 │ tt0989125 │ 1 │ 17 │ │ tt0042889 │ tt0989125 │ NULL │ NULL │ │ tt0043426 │ tt0040051 │ 3 │ 42 │ │ tt0043631 │ tt0989125 │ 2 │ 16 │ └───────────┴───────────────┴───────────────┴────────────────┘
title_principals.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ ordering ┃ nconst ┃ category ┃ job ┃ characters ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ int64 │ string │ string │ string │ string │ ├───────────┼──────────┼───────────┼─────────────────┼─────────────────────────┼────────────┤ │ tt0000001 │ 1 │ nm1588970 │ self │ NULL │ ["Self"] │ │ tt0000001 │ 2 │ nm0005690 │ director │ NULL │ NULL │ │ tt0000001 │ 3 │ nm0005690 │ producer │ producer │ NULL │ │ tt0000001 │ 4 │ nm0374658 │ cinematographer │ director of photography │ NULL │ │ tt0000002 │ 1 │ nm0721526 │ director │ NULL │ NULL │ └───────────┴──────────┴───────────┴─────────────────┴─────────────────────────┴────────────┘
title_ratings.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━┩ │ string │ float64 │ int64 │ ├───────────┼────────────────┼───────────┤ │ tt0000001 │ 5.7 │ 2036 │ │ tt0000002 │ 5.7 │ 272 │ │ tt0000003 │ 6.5 │ 1985 │ │ tt0000004 │ 5.4 │ 178 │ │ tt0000005 │ 6.2 │ 2745 │ └───────────┴────────────────┴───────────┘
Basic data exploration
Let’s check how many records are in each table. It’s just Python, so we can construct a dictionary and iterate through it in a for loop.
tables = {
"name_basics": name_basics,
"title_akas": title_akas,
"title_basics": title_basics,
"title_crew": title_crew,
"title_episode": title_episode,
"title_principals": title_principals,
"title_ratings": title_ratings,
}
max_name_len = max(map(len, tables.keys())) + 1print("Length of tables:")
for t in tables:
print(f"\t{t.ljust(max_name_len)}: {tables[t].count().to_pandas():,}")Length of tables:
name_basics : 13,359,981
title_akas : 40,591,770
title_basics : 10,814,709
title_crew : 9,995,917
title_episode : 8,124,470
title_principals : 84,654,684
title_ratings : 1,416,620Clean data
Looking at the data, the nconst and tconst columns seem to be unique identifiers. Let’s confirm and adjust them accordingly.
name_basics.head()┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ string │ ├───────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤ │ nm0000001 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ actor,miscellaneous,producer │ tt0072308,tt0050419,tt0053137,tt0027125 │ │ nm0000002 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ actress,soundtrack,archive_footage │ tt0037382,tt0075213,tt0117057,tt0038355 │ │ nm0000003 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ actress,music_department,producer │ tt0057345,tt0049189,tt0056404,tt0054452 │ │ nm0000004 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ actor,writer,music_department │ tt0072562,tt0077975,tt0080455,tt0078723 │ │ nm0000005 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ writer,director,actor │ tt0050986,tt0083922,tt0050976,tt0069467 │ └───────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
Check the number of unique nconst values.
name_basics.nconst.nunique()13359981
Confirm it’s equal to the number of rows.
name_basics.nconst.nunique() == name_basics.count()True
Mutate the table to convert nconst to an integer.
t = name_basics.mutate(nconst=_.nconst.replace("nm", "").cast("int"))
t.head()┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ int64 │ int64 │ string │ string │ ├────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤ │ 1 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ actor,miscellaneous,producer │ tt0072308,tt0050419,tt0053137,tt0027125 │ │ 2 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ actress,soundtrack,archive_footage │ tt0037382,tt0075213,tt0117057,tt0038355 │ │ 3 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ actress,music_department,producer │ tt0057345,tt0049189,tt0056404,tt0054452 │ │ 4 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ actor,writer,music_department │ tt0072562,tt0077975,tt0080455,tt0078723 │ │ 5 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ writer,director,actor │ tt0050986,tt0083922,tt0050976,tt0069467 │ └────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
Let’s also turn primary_profession into an array of strings instead of a single comma-separated string.
t = t.mutate(primary_profession=_.primary_profession.split(","))
t┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ int64 │ int64 │ array<string> │ string │ ├────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼─────────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤ │ 1 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ ['actor', 'miscellaneous', ... +1] │ tt0072308,tt0050419,tt0053137,tt0027125 │ │ 2 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ ['actress', 'soundtrack', ... +1] │ tt0037382,tt0075213,tt0117057,tt0038355 │ │ 3 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ ['actress', 'music_department', ... +1] │ tt0057345,tt0049189,tt0056404,tt0054452 │ │ 4 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ ['actor', 'writer', ... +1] │ tt0072562,tt0077975,tt0080455,tt0078723 │ │ 5 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ ['writer', 'director', ... +1] │ tt0050986,tt0083922,tt0050976,tt0069467 │ │ 6 │ Ingrid Bergman │ 1915 │ 1982 │ ['actress', 'producer', ... +1] │ tt0034583,tt0036855,tt0038109,tt0038787 │ │ 7 │ Humphrey Bogart │ 1899 │ 1957 │ ['actor', 'producer', ... +1] │ tt0034583,tt0042593,tt0043265,tt0037382 │ │ 8 │ Marlon Brando │ 1924 │ 2004 │ ['actor', 'director', ... +1] │ tt0078788,tt0068646,tt0047296,tt0070849 │ │ 9 │ Richard Burton │ 1925 │ 1984 │ ['actor', 'producer', ... +1] │ tt0061184,tt0087803,tt0059749,tt0057877 │ │ 10 │ James Cagney │ 1899 │ 1986 │ ['actor', 'director', ... +1] │ tt0029870,tt0031867,tt0042041,tt0035575 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
And, combining the two concepts, convert known_for_titles into an array of integers corresponding to tconst identifiers.
t = t.mutate(
known_for_titles=_.known_for_titles.split(",").map(
lambda tconst: tconst.replace("tt", "").cast("int")
)
)
t┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ int64 │ int64 │ array<string> │ array<int64> │ ├────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼─────────────────────────────────────────┼────────────────────────┤ │ 1 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ ['actor', 'miscellaneous', ... +1] │ [72308, 50419, ... +2] │ │ 2 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ ['actress', 'soundtrack', ... +1] │ [37382, 75213, ... +2] │ │ 3 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ ['actress', 'music_department', ... +1] │ [57345, 49189, ... +2] │ │ 4 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ ['actor', 'writer', ... +1] │ [72562, 77975, ... +2] │ │ 5 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ ['writer', 'director', ... +1] │ [50986, 83922, ... +2] │ │ 6 │ Ingrid Bergman │ 1915 │ 1982 │ ['actress', 'producer', ... +1] │ [34583, 36855, ... +2] │ │ 7 │ Humphrey Bogart │ 1899 │ 1957 │ ['actor', 'producer', ... +1] │ [34583, 42593, ... +2] │ │ 8 │ Marlon Brando │ 1924 │ 2004 │ ['actor', 'director', ... +1] │ [78788, 68646, ... +2] │ │ 9 │ Richard Burton │ 1925 │ 1984 │ ['actor', 'producer', ... +1] │ [61184, 87803, ... +2] │ │ 10 │ James Cagney │ 1899 │ 1986 │ ['actor', 'director', ... +1] │ [29870, 31867, ... +2] │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────────────────────────┴────────────────────────┘
DRY-ing up the code
We can define functions to convert nconst and tconst to integers.
def nconst_to_int(nconst):
return nconst.replace("nm", "").cast("int")
def tconst_to_int(tconst):
return tconst.replace("tt", "").cast("int")Then combine the previous data cleansing in a single mutate call.
name_basics = name_basics.mutate(
nconst=nconst_to_int(_.nconst),
primary_profession=_.primary_profession.split(","),
known_for_titles=_.known_for_titles.split(",").map(tconst_to_int),
)
name_basics┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ nconst ┃ primary_name ┃ birth_year ┃ death_year ┃ primary_profession ┃ known_for_titles ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ int64 │ int64 │ array<string> │ array<int64> │ ├────────┼─────────────────┼────────────┼────────────┼─────────────────────────────────────────┼────────────────────────┤ │ 1 │ Fred Astaire │ 1899 │ 1987 │ ['actor', 'miscellaneous', ... +1] │ [72308, 50419, ... +2] │ │ 2 │ Lauren Bacall │ 1924 │ 2014 │ ['actress', 'soundtrack', ... +1] │ [37382, 75213, ... +2] │ │ 3 │ Brigitte Bardot │ 1934 │ NULL │ ['actress', 'music_department', ... +1] │ [57345, 49189, ... +2] │ │ 4 │ John Belushi │ 1949 │ 1982 │ ['actor', 'writer', ... +1] │ [72562, 77975, ... +2] │ │ 5 │ Ingmar Bergman │ 1918 │ 2007 │ ['writer', 'director', ... +1] │ [50986, 83922, ... +2] │ │ 6 │ Ingrid Bergman │ 1915 │ 1982 │ ['actress', 'producer', ... +1] │ [34583, 36855, ... +2] │ │ 7 │ Humphrey Bogart │ 1899 │ 1957 │ ['actor', 'producer', ... +1] │ [34583, 42593, ... +2] │ │ 8 │ Marlon Brando │ 1924 │ 2004 │ ['actor', 'director', ... +1] │ [78788, 68646, ... +2] │ │ 9 │ Richard Burton │ 1925 │ 1984 │ ['actor', 'producer', ... +1] │ [61184, 87803, ... +2] │ │ 10 │ James Cagney │ 1899 │ 1986 │ ['actor', 'director', ... +1] │ [29870, 31867, ... +2] │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └────────┴─────────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────────────────────────┴────────────────────────┘
We can use ibis.to_sql to see the SQL this generates.
ibis.to_sql(name_basics)SELECT
CAST(REPLACE("t0"."nconst", 'nm', '') AS BIGINT) AS "nconst",
"t0"."primaryName" AS "primary_name",
"t0"."birthYear" AS "birth_year",
"t0"."deathYear" AS "death_year",
STR_SPLIT("t0"."primaryProfession", ',') AS "primary_profession",
LIST_APPLY(
STR_SPLIT("t0"."knownForTitles", ','),
__ibis_param_tconst__ -> CAST(REPLACE(__ibis_param_tconst__, 'tt', '') AS BIGINT)
) AS "known_for_titles"
FROM "imdb_name_basics" AS "t0"Clean the rest of the tables. We’ll convert nconst and tconst columns consistently to allow for easy joining.
title_akas = title_akas.mutate(title_id=tconst_to_int(_.title_id)).rename(
tconst="title_id"
)
title_basics = title_basics.mutate(tconst=tconst_to_int(_.tconst))
title_crew = title_crew.mutate(
tconst=tconst_to_int(_.tconst),
directors=_.directors.split(",").map(nconst_to_int),
writers=_.writers.split(",").map(nconst_to_int),
)
title_episode = title_episode.mutate(
tconst=tconst_to_int(_.tconst), parent_tconst=tconst_to_int(_.parent_tconst)
)
title_principals = title_principals.mutate(
tconst=tconst_to_int(_.tconst), nconst=nconst_to_int(_.nconst)
)
title_ratings = title_ratings.mutate(tconst=tconst_to_int(_.tconst))Finding good (and bad) movies to watch
Join the IMDB rankings with information about the movies.
joined = title_basics.join(title_ratings, "tconst")
joined┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ title_type ┃ primary_title ┃ original_title ┃ is_adult ┃ start_year ┃ end_year ┃ runtime_minutes ┃ genres ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ ├────────┼────────────┼─────────────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────┼──────────┼────────────┼──────────┼─────────────────┼──────────────────────────┼────────────────┼───────────┤ │ 1 │ short │ Carmencita │ Carmencita │ 0 │ 1894 │ NULL │ 1 │ Documentary,Short │ 5.7 │ 2036 │ │ 2 │ short │ Le clown et ses chiens │ Le clown et ses chiens │ 0 │ 1892 │ NULL │ 5 │ Animation,Short │ 5.7 │ 272 │ │ 3 │ short │ Pauvre Pierrot │ Pauvre Pierrot │ 0 │ 1892 │ NULL │ 4 │ Animation,Comedy,Romance │ 6.5 │ 1985 │ │ 5 │ short │ Blacksmith Scene │ Blacksmith Scene │ 0 │ 1893 │ NULL │ 1 │ Comedy,Short │ 6.2 │ 2745 │ │ 6 │ short │ Chinese Opium Den │ Chinese Opium Den │ 0 │ 1894 │ NULL │ 1 │ Short │ 5.0 │ 183 │ │ 7 │ short │ Corbett and Courtney Before the Kinetograph │ Corbett and Courtney Before the Kinetograph │ 0 │ 1894 │ NULL │ 1 │ Short,Sport │ 5.4 │ 852 │ │ 8 │ short │ Edison Kinetoscopic Record of a Sneeze │ Edison Kinetoscopic Record of a Sneeze │ 0 │ 1894 │ NULL │ 1 │ Documentary,Short │ 5.4 │ 2181 │ │ 9 │ movie │ Miss Jerry │ Miss Jerry │ 0 │ 1894 │ NULL │ 45 │ Romance │ 5.3 │ 209 │ │ 10 │ short │ Leaving the Factory │ La sortie de l'usine Lumière à Lyon │ 0 │ 1895 │ NULL │ 1 │ Documentary,Short │ 6.8 │ 7506 │ │ 11 │ short │ Akrobatisches Potpourri │ Akrobatisches Potpourri │ 0 │ 1895 │ NULL │ 1 │ Documentary,Short │ 5.2 │ 385 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └────────┴────────────┴─────────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────┴──────────┴────────────┴──────────┴─────────────────┴──────────────────────────┴────────────────┴───────────┘
joined.title_type.value_counts().order_by(_.title_type_count.desc())┏━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ title_type ┃ title_type_count ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ string │ int64 │ ├──────────────┼──────────────────┤ │ tvEpisode │ 706019 │ │ movie │ 306726 │ │ short │ 156909 │ │ tvSeries │ 94209 │ │ video │ 52785 │ │ tvMovie │ 52535 │ │ tvMiniSeries │ 16859 │ │ videoGame │ 16077 │ │ tvSpecial │ 12212 │ │ tvShort │ 2289 │ └──────────────┴──────────────────┘
Filter down to movies.
joined = joined.filter(_.title_type == "movie")
joined┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ title_type ┃ primary_title ┃ original_title ┃ is_adult ┃ start_year ┃ end_year ┃ runtime_minutes ┃ genres ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ string │ string │ int64 │ int64 │ string │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ ├────────┼────────────┼───────────────────────────┼───────────────────────────┼──────────┼────────────┼──────────┼─────────────────┼─────────────────┼────────────────┼───────────┤ │ 251661 │ movie │ One Day in August │ Dekapentavgoustos │ 0 │ 2001 │ NULL │ 106 │ Drama │ 6.6 │ 1193 │ │ 251666 │ movie │ Dhanya Te Santaji Dhanaji │ Dhanya Te Santaji Dhanaji │ 0 │ 1968 │ NULL │ NULL │ NULL │ 6.0 │ 8 │ │ 251667 │ movie │ The Dinner Party │ The Dinner Party │ 0 │ 1995 │ NULL │ NULL │ Drama │ 8.1 │ 18 │ │ 251671 │ movie │ Domoy! │ Domoy! │ 0 │ 1983 │ NULL │ 94 │ Drama │ 5.9 │ 14 │ │ 251677 │ movie │ Cuban Blood │ Dreaming of Julia │ 0 │ 2003 │ NULL │ 109 │ Comedy,Drama │ 5.8 │ 577 │ │ 251679 │ movie │ The Age of Violence │ La edad de la violencia │ 0 │ 1964 │ NULL │ 90 │ Crime,Drama │ 5.9 │ 45 │ │ 251681 │ movie │ The Empath │ The Empath │ 0 │ 2002 │ NULL │ NULL │ NULL │ 6.4 │ 20 │ │ 251683 │ movie │ En la Hacienda de la Flor │ En la Hacienda de la Flor │ 0 │ 1948 │ NULL │ NULL │ Drama │ 6.5 │ 12 │ │ 251690 │ movie │ Ethirum Puthirum │ Ethirum Puthirum │ 0 │ 2001 │ NULL │ NULL │ Action │ 5.3 │ 31 │ │ 251696 │ movie │ Fast Sofa │ Fast Sofa │ 0 │ 2001 │ NULL │ 109 │ Adventure,Drama │ 4.6 │ 959 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └────────┴────────────┴───────────────────────────┴───────────────────────────┴──────────┴────────────┴──────────┴─────────────────┴─────────────────┴────────────────┴───────────┘
Reorder the columns and drop some.
joined = joined.select(
"tconst",
"primary_title",
"average_rating",
"num_votes",
"genres",
"runtime_minutes",
)
joined┏━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ primary_title ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ genres ┃ runtime_minutes ┃ ┡━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ string │ int64 │ ├────────┼──────────────────────────────┼────────────────┼───────────┼─────────────────────────┼─────────────────┤ │ 2101 │ Cleopatra │ 5.1 │ 619 │ Drama,History │ 100 │ │ 2130 │ Dante's Inferno │ 7.0 │ 3408 │ Adventure,Drama,Fantasy │ 71 │ │ 2153 │ The Great Circus Catastrophe │ 6.0 │ 81 │ Drama │ 45 │ │ 2199 │ From the Manger to the Cross │ 5.8 │ 635 │ Biography,Drama │ 71 │ │ 2305 │ Life of Villa │ 7.6 │ 29 │ Documentary,War │ NULL │ │ 2395 │ Le nègre blanc │ 4.8 │ 14 │ NULL │ NULL │ │ 2405 │ Oliver Twist │ 5.0 │ 41 │ Drama │ NULL │ │ 2406 │ Oliver Twist │ 4.6 │ 26 │ Drama │ NULL │ │ 2423 │ Passion │ 6.6 │ 996 │ Biography,Drama,Romance │ 113 │ │ 2445 │ Quo Vadis? │ 6.1 │ 438 │ Drama,History │ 120 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └────────┴──────────────────────────────┴────────────────┴───────────┴─────────────────────────┴─────────────────┘
Sort by the average rating.
joined = joined.order_by([_.average_rating.desc(), _.num_votes.desc()])
joined┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ primary_title ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ genres ┃ runtime_minutes ┃ ┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ string │ int64 │ ├──────────┼────────────────────────────────────────────┼────────────────┼───────────┼───────────────────────────────┼─────────────────┤ │ 30177820 │ A Maiden's Tale │ 10.0 │ 181 │ Drama,Romance │ 59 │ │ 30209484 │ The Dark Web │ 10.0 │ 135 │ Crime,Thriller │ 110 │ │ 21139706 │ Prince Oak Oakleyski and News Interviewers │ 10.0 │ 59 │ Documentary,News,Reality-TV │ 60 │ │ 21065098 │ Prince Oak Oakleyski Starring Supremacy │ 10.0 │ 31 │ NULL │ 60 │ │ 10925174 │ Petersburg's tram │ 10.0 │ 28 │ Documentary,History │ 74 │ │ 9052412 │ Magnificus │ 10.0 │ 28 │ Biography,Documentary,History │ 70 │ │ 30981554 │ Non Solo Barzellette │ 10.0 │ 23 │ Comedy │ NULL │ │ 9303810 │ La Nueve, Heroes en el olvido │ 10.0 │ 22 │ Documentary │ NULL │ │ 21236128 │ We Are Art Through the Eyes of Annalaura │ 10.0 │ 16 │ Documentary │ 69 │ │ 13458442 │ Vegan on a Jet Plane: Bali │ 10.0 │ 14 │ Documentary │ 50 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └──────────┴────────────────────────────────────────────┴────────────────┴───────────┴───────────────────────────────┴─────────────────┘
A lot of 10/10 movies I haven’t heard of … let’s filter to movies with at least N votes.
N = 50000
joined = joined.filter(_.num_votes > N)
joined┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ primary_title ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ genres ┃ runtime_minutes ┃ ┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ string │ int64 │ ├──────────┼───────────────────────────────────────────────────┼────────────────┼───────────┼─────────────────────────┼─────────────────┤ │ 111161 │ The Shawshank Redemption │ 9.3 │ 2873242 │ Drama │ 142 │ │ 68646 │ The Godfather │ 9.2 │ 2001286 │ Crime,Drama │ 175 │ │ 468569 │ The Dark Knight │ 9.0 │ 2855626 │ Action,Crime,Drama │ 152 │ │ 167260 │ The Lord of the Rings: The Return of the King │ 9.0 │ 1968792 │ Action,Adventure,Drama │ 201 │ │ 108052 │ Schindler's List │ 9.0 │ 1443212 │ Biography,Drama,History │ 195 │ │ 71562 │ The Godfather Part II │ 9.0 │ 1357703 │ Crime,Drama │ 202 │ │ 50083 │ 12 Angry Men │ 9.0 │ 859397 │ Crime,Drama │ 96 │ │ 23849204 │ 12th Fail │ 9.0 │ 105676 │ Biography,Drama │ 147 │ │ 110912 │ Pulp Fiction │ 8.9 │ 2207397 │ Crime,Drama │ 154 │ │ 120737 │ The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring │ 8.9 │ 1996832 │ Action,Adventure,Drama │ 178 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └──────────┴───────────────────────────────────────────────────┴────────────────┴───────────┴─────────────────────────┴─────────────────┘
What if you’re in the mood for a bad movie?
joined = joined.order_by([_.average_rating.asc(), _.num_votes.desc()])
joined┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ primary_title ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ genres ┃ runtime_minutes ┃ ┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ string │ int64 │ ├──────────┼─────────────────────────────────────┼────────────────┼───────────┼──────────────────────────┼─────────────────┤ │ 5988370 │ Reis │ 1.0 │ 74052 │ Biography,Drama │ 108 │ │ 7886848 │ Sadak 2 │ 1.2 │ 96671 │ Action,Drama │ 133 │ │ 1702443 │ Justin Bieber: Never Say Never │ 1.7 │ 76428 │ Documentary,Music │ 105 │ │ 10888594 │ Radhe │ 1.9 │ 179825 │ Action,Crime,Thriller │ 109 │ │ 1213644 │ Disaster Movie │ 1.9 │ 94399 │ Comedy,Sci-Fi │ 87 │ │ 7668842 │ Enes Batur: Imagination or Reality? │ 2.0 │ 55981 │ Comedy │ 110 │ │ 362165 │ Son of the Mask │ 2.3 │ 59171 │ Comedy,Family,Fantasy │ 94 │ │ 799949 │ Epic Movie │ 2.4 │ 109367 │ Adventure,Comedy,Fantasy │ 86 │ │ 185183 │ Battlefield Earth │ 2.5 │ 82933 │ Action,Adventure,Sci-Fi │ 117 │ │ 1098327 │ Dragonball Evolution │ 2.5 │ 79144 │ Action,Adventure,Fantasy │ 85 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └──────────┴─────────────────────────────────────┴────────────────┴───────────┴──────────────────────────┴─────────────────┘
And specifically a bad comedy?
joined = joined.filter(_.genres.contains("Comedy"))
joined┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ tconst ┃ primary_title ┃ average_rating ┃ num_votes ┃ genres ┃ runtime_minutes ┃ ┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ int64 │ string │ float64 │ int64 │ string │ int64 │ ├──────────┼─────────────────────────────────────┼────────────────┼───────────┼──────────────────────────┼─────────────────┤ │ 1213644 │ Disaster Movie │ 1.9 │ 94399 │ Comedy,Sci-Fi │ 87 │ │ 7668842 │ Enes Batur: Imagination or Reality? │ 2.0 │ 55981 │ Comedy │ 110 │ │ 362165 │ Son of the Mask │ 2.3 │ 59171 │ Comedy,Family,Fantasy │ 94 │ │ 799949 │ Epic Movie │ 2.4 │ 109367 │ Adventure,Comedy,Fantasy │ 86 │ │ 10350922 │ Laxmii │ 2.5 │ 58686 │ Action,Comedy,Horror │ 141 │ │ 299930 │ Gigli │ 2.6 │ 50648 │ Comedy,Crime,Romance │ 121 │ │ 1073498 │ Meet the Spartans │ 2.8 │ 111394 │ Comedy,Fantasy │ 87 │ │ 466342 │ Date Movie │ 2.8 │ 62115 │ Comedy,Romance │ 83 │ │ 5697572 │ Cats │ 2.8 │ 55718 │ Comedy,Drama,Family │ 110 │ │ 810913 │ Jack and Jill │ 3.3 │ 90079 │ Comedy │ 91 │ │ … │ … │ … │ … │ … │ … │ └──────────┴─────────────────────────────────────┴────────────────┴───────────┴──────────────────────────┴─────────────────┘
Perfect!
Next Steps
We only used two of the IMDB tables. What else can we do with the rest of the data? Play around and let us know!