纵观30年5000多部国产电视剧，豆瓣评分最低的演员原来是……-豆瓣评分最低国产剧top10前5

前言：

随着社会的发展，越来越多的电视剧出现在了电视的荧幕或是视频网站。其中有许多的精品，例如经久不衰的《西游记》《红楼梦》，亦或是近年来口碑十分不错的《琅琊榜》《白夜追凶》，然而也有一些电视剧，因为种种原因，并不是很尽如人意。

今天我们通过爬取豆瓣上近5000部有评分的国产电视剧(不包括港台剧)，对比一下剧集以及参演演员的评分情况。

01数据来源

本次我们爬取的数据来源主要分为三个部分：分别是有评分的剧集列表、剧集评分及其他信息、演员信息，对应如下三个页面：

PART1：剧集列表

PART2：剧集信息

PART3：演员信息

通过爬取以上三个页面的数据，我们可以获得完整的电视剧评分及演员信息数据，用于之后的数据对比及可视化，我们以爬取***部分的代码为例，展示整体爬取思路：

driver = webdriver.Chrome() 
driver.maximize_window()     
driver.close()  
driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])   
url = 'https://movie.douban.com/tag/#/?sort=U&range=2,10&tags=%E7%94%B5%E8%A7%86%E5%89%A7,%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E9%99%86' 
js='window.open("'+url+'")' 
driver.execute_script(js) 
driver.close()  
driver.switch_to_window(driver.window_handles[0]) 
while True: 
  try:  
    js="var q=document.documentElement.scrollTop=10000000"   
    driver.execute_script(js) 
    driver.find_element_by_class_name('more').click() 
    time.sleep(2) 
  except: 
    break  
 
name = [k.text for k in driver.find_elements_by_class_name('title')]    
score = [k.text for k in driver.find_elements_by_class_name('rate')]    
url = [k.get_attribute('href') for k in driver.find_elements_by_class_name('item')]   
pd.DataFrame({'name':name,'score':score,'url':url}).to_excel('电视剧名称.xlsx')

02剧集对比

我们在剧集对比部分主要展示两部分数据，首先是***5以及BOTTOM15的剧集评分及拍摄年代：

可以看到十分鲜明的对比，评分较高的剧集大多拍摄年份剧集都有一定的年头，并且历经时间的考验，愈发展示其独特的魅力。相反，一些评分较低的剧集，往往都是近年来拍摄的，可能这也与剧集增多有关。需要提醒的是榜单中的《寻秦记》不是古天乐版本，那是经典中的经典，至于榜单中出现的版本，大家可以有机会亲自去了解一下

正所谓没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨，我们也选取了豆瓣当中对于剧集的一些有意思的点评。通过点评，让我们了解这些评分产生的原因：

TOP篇：

许多年以后观看发现，其中造型与性格塑造***，准确把握原著，时代影响力巨大，印象极其深刻。------《西游记》
老一代影艺人是以一种虔诚的态度对待红楼梦的，87版之后，世间再无真人版红楼。------《红楼梦》
这就是我的圣经，思想启蒙之作 ------《我爱我家》
鞋儿破帽儿破身上的袈裟破你笑我他笑我一把扇儿破经典 ------《活佛济公》
绝对是国产情景喜剧无法超越的***之作!其中每个角色都是无法复制的! ------《武林外传》

BOTTOM篇：

没见到甜蜜，倒是这个演技每一秒都是暴击 ------《甜蜜暴击》
现在还是有这么多粗糙的偶像剧，玩了几十年的老套桥段还在用 ------《极光之恋》
瞟了半集被吓死了，演技跟痴呆似的= = ------《路跑甜心》
剧情奇葩，演技浮夸，特技粗糙。一剧融合了以上的所有元素，导演简直就是演艺圈的火锅店老板 ------《来自星星的继承者们》
于妈拍的那版.....其实还挺好看的! ------《新笑傲江湖》

03演员对比

我们此次根据演员参演的剧集评分，考虑演员在其中角色的重要性进行赋权，结合剧集评论数量，加权平均得到每个演员的评分情况。首先是我们评选的评分靠前的演员及其出生年份：

估计大部分年轻的读者，可能对这些名单中的演员很多都不是很熟悉，在此小编建议各位可以去看一下这些老戏骨的剧集，感受他们所散发的魅力。同时我们也专门对比了下80后、90后(包含00后)的评分，找寻其中的佼佼者：

刘昊然在评分中领跑其他的90后，考虑到其今年只有20岁出头，我们也期望他在未来能给我们带来更多经典的作品。

可能很多读者对TOP20的演员并不是很熟悉，其实大可不必，因为下面的榜单中相信大多都会是你所熟悉的：

想必看到这里，各位会找到熟悉的感觉，我们相信榜上的各位演员其实也是***潜力的演员。只要努力雕琢演技，未来一定会受到观众对其演技的认可，我们同时分别对比了一下男、女演员：

在此需要指出的是，余文乐和赵又廷上榜并不是因为其剧集评分真的偏低，主要是其参与的大陆制作剧集评分较低，并且我们此次没有统计港台剧。我们也希望榜单中的各位演员未来更加精彩的表现。

04星座分布

感谢豆瓣给我们提供了演员星座的数据，小编周围也有许多对星座十分感兴趣的朋友，不妨我们看一下星座的分布情况：

看来星座整体分布还是比较平均的，只是天秤座和天蝎座略多于其他星座，关于星座，至于你信不信，反正小编是不怎么信的

关于矩形树图的实现，可以参考以下代码：

from pyecharts import TreeMap 
star_stat = actor_data.groupby('xingzuo').agg({'name':'count'}).reset_index().sort_values('name' 
                             ,ascending=False)[0:12].reset_index() 
 
data = [{'value':star_stat['name'][i], 
        'name':star_stat['xingzuo'][i]+' '+str(star_stat['name'][i])} for i in range(star_stat.shape[0])] 
 
treemap = TreeMap("星座分布图", width=1200, height=600) 
treemap.add("星座分布", data, is_label_show=True, label_pos='inside') 
treemap.render('星座分布.html')