一、导入数据库相关的包。 我们需要处理数据库，需要用到sqlite3和pandas两个数据库，使用import语句进行导入：

二、数据库的连接和读取 我们需要使用sqlite3.connect()方法来连接数据库，通过连接，我们就可以用sql的select语句来读取数据库中的数据了。注意我们这里调用的pd.rea_dql_query的方法来进行文件读取，因此最终返回的将是一个DateFrame格式，DF是一种强大的工具，可以把txt,csv,xlsx,sql等数据统一进行处理。

运行之后，我们就可以看到comment数据库中存放了40多万条豆瓣电影的评论数据。 三、根据字段（MOVIEID）统计电影的评论数量 参考使用data.value_counts()方法对Series数组中的重复元素进行统计一文，我们可以使用Series的.value_count()方法，对MOVIEID一列进行统计，查看这一列中有多少个不同的MOVIEID，并且计算不同的MOVIEID在这一列上有多少个重复值（即这部电影有多少个评论数），具体代码如下：

movie_list是一个Series，其index是MOVIEID，values是评论总数，我们可以打印movie_list来查看统计出来的电影ID名和评论数量： 四、根据条件表达式筛选评论数量大于100的电影 参考python中DataFrame数据帧的筛选：使用布尔表达式返回是否引用序这篇博文，我们可以使用布尔表达式movie_list.values()>100，来筛选出评论数量大于100的电影。

输出结果如下： 我们也可以将这几行复杂的代码封装成一个函数，并将这个函数的参数设置为评论数的最小值，便于后边的调参。

比如我们把min_comment_count设为1000，就可以看到评论过千的电影的id值了。

这样，我们就完成了数据库的连接、读取、统计、筛选等基本操作。