Введение
«Все лгут». Эта фраза доктора Грегори Хауса стала культовой для целого поколения зрителей. Я помню, как с замиранием сердца следила за тем, как хромой гений с тростью пишет симптомы на белой доске, пытаясь разгадать очередную медицинскую загадку. Для меня этот сериал был не просто шоу о врачах, а учебником логики, цинизма и поиска истины любой ценой. Но как и у любого пациента, у сериала есть своя история болезни — взлеты популярности, кризисные сезоны и неизбежный финал.
Кадр из сериала «Доктор Хаус»
Для своего проекта я решила сменить роль зрителя на роль диагноста. Если Хаус искал правду в анализах пациентов, то я буду искать её в данных. Я выбрала подробный датасет с платформы Kaggle, содержащий информацию о рейтингах IMDB, количестве зрителей в США, режиссерах и сценаристах каждого из 177 эпизодов.
Моя цель — провести «полное обследование» сериала длиной в 8 лет.
Мне интересно выяснить, как менялся интерес аудитории, существовала ли зависимость между рейтингами и просмотрами, и кто из сценаристов создавал самые сильные эпизоды. В этом исследовании цифры станут моими симптомами, а визуализация данных поможет поставить окончательный диагноз: был ли успех «Доктора Хауса» стабильным или это была яркая вспышка с последующим угасанием?
Визуализация
При оформлении графиков я придерживалась стилистики медицинского интерфейса, вдохновляясь визуальным рядом диагностического оборудования из сериала. Цветовая палитра построена на контрасте: глубокий черный фон и яркие неоновые акценты, напоминающие линии на кардиомониторе и снимки МРТ.
Данные я решила представить с помощью четырех видов графиков: линейные графики для отслеживания динамики зрительского интереса во времени, тепловую карту (Heatmap) для наглядной оценки рейтингов всех эпизодов по сезонам, график рассеяния для анализа корреляции между количеством зрителей и оценками критиков, а также столбчатые диаграммы для сравнения вклада разных сценаристов и режиссеров в успех проекта.
Этапы работы
Загрузка данных
Для начала работы я подготовила необходимый инструментарий: библиотеку pandas для обработки табличных данных, numpy для математических вычислений, а также matplotlib.pyplot и seaborn для построения графиков.
Затем я загрузила два основных файла из датасета: house_episodes.csv (данные о датах выхода и количестве зрителей) и house_imdb.csv (рейтинги IMDB и информация о режиссерах).
Чтобы получить полную картину, я связала две исходные таблицы в одну общую. В качестве ключа для объединения я использовала комбинацию номера сезона и номера эпизода, так как названия колонок в файлах немного отличались.
Обработка данных
В полученном после объединения датасете возникла необходимость технической корректировки для обеспечения точности дальнейшего анализа. Чтобы корректно работать с хронологией и строить графики динамики по годам, я преобразовала поле с датой выхода эпизодов из строкового типа в формат datetime. Кроме того, я провела очистку данных: удалила избыточные столбцы-дубликаты, возникшие автоматически при слиянии таблиц, и исключила строки с пропущенными значениями, чтобы гарантировать достоверность статистических выводов
Чтобы углубить анализ, я создала дополнительные категории, позволяющие сегментировать эпизоды по качеству. С помощью функции np.where() я добавила столбец Status, который делит все серии на две группы: «Masterpiece» (с рейтингом 9.0 и выше) и «Regular».
Анализ данных
Наконец, переходим к анализу. Каждая строка выполняет следующие задачи:
top_episodes определяет золотой стандарт сериала: сортирует всю таблицу по столбцу imdb_rating (рейтинг фанатов) от большего к меньшему и выводит список из 10 самых высокооцененных эпизодов за всю историю шоу;
status_counts вычисляет долю культовых эпизодов: обращается к столбцу Status, созданному мною ранее, и подсчитывает, сколько серий преодолели отметку «Шедевр» (рейтинг > 9.0), а сколько остались в категории «Обычные»;
correlation проверяет гипотезу о связи популярности и качества: выбирает два числовых показателя — us_viewers (количество зрителей в США) и imdb_rating — и вычисляет матрицу корреляции между ними;
season_viewers находит среднюю аудиторию каждого сезона: df.groupby('season') группирует данные по номеру сезона и для каждого вычисляет среднее значение в столбце us_viewers, позволяя отследить динамику угасания или роста интереса к сериалу.
Оформление данных
Теперь, когда данные подготовлены, переходим к визуализации. В оформлении я использовала высококонтрастную палитру, характерную для интерфейсов медицинского оборудования и мониторов жизнеобеспечения.
На глубоком черном фоне я выделила 4 ключевых цвета. В сочетании с белым жирным шрифтом и полупрозрачной сеткой это позволило создать строгий, стиль.
Для создания атмосферы медицинского исследования я разработала кастомную тему оформления, имитирующую интерфейс монитора пациента. С помощью plt.rcParams я переопределила базовые настройки библиотеки: установила глубокий черный фон (black) и переключила шрифты на моноширинные (monospace), чтобы цифры на графиках выглядели как показания диагностических приборов.
Цветовая палитра monitor_colors построена на контрастных неоновых оттенках: зеленый (ЭКГ) для динамики просмотров, циан (SpO2) и желтый (Resp) для корреляций, красный (ABP) для критических отклонений.
Итоговые графики
1. Динамика аудитории по сезонам
