使用Python分析网易云歌曲评论信息，通过可视化处理我发现了这些有趣的规律

大家好，我是Python进阶者。

前言

前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业，作业内容包括采集网易云音乐热评评论内容，数据量1W作业足够，然后就是做点数据分析相关的工作即可。这份大作业里边有网络爬虫，有数据分析和数据处理，还有可视化，算是一个大实验了，还需要上交实验报告。这里拿出来部分知识点，给大家分享。学生娃的作业，参考了这个文章：网易云音乐评论爬取。

数据来源

首先是数据来源，来自网易云音乐热评，代码这里就不放出来了，调用了API获取的，抓取难度就少了许多，这里不在赘述了。

分析过程

时间处理

下面的代码主要是评论时间分布，主要是针对时间列做了数据处理，常规操作，你也对照的去以日期和月份去挖掘下有意思的事情。

import pandas as pd 
from pyecharts import Line 
 
# 读取数据 
df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') 
# 根据评论ID去重 
df = df.drop_duplicates('commentid') 
df = df.dropna() 
# 获取时间 
df['time'] = [int(i.split(' ')[1].split(':')[0]) for i in df['date']] 
 
# 分组汇总 
date_message = df.groupby(['time']) 
date_com = date_message['time'].agg(['count']) 
date_com.reset_index(inplace=True) 
 
# 绘制走势图 
attr = date_com['time'] 
v1 = date_com['count'] 
line = Line("歌曲被爆抄袭后-评论的时间分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) 
line.add("", attr, v1, is_smooth=True, is_fill=True, area_color="#000", is_xaxislabel_align=True, xaxis_min="dataMin", area_opacity=0.3, mark_point=["max"], mark_point_symbol="pin", mark_point_symbolsize=55) 
line.render("歌曲被爆抄袭后-评论的时间分布.html") 

运行之后，得到的效果图如下所示：

可以看到评论的小伙伴喜欢在下午临近下班和晚上的时候进行评论。

用户评论数量

代码和上面差不多，只需要更改下数据即可。

import pandas as pd 
 
# 读取数据 
df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') 
# 根据评论ID去重 
df = df.drop_duplicates('commentid') 
df = df.dropna() 
# 分组汇总 
user_message = df.groupby(['userid']) 
user_com = user_message['userid'].agg(['count']) 
user_com.reset_index(inplace=True) 
user_com_last = user_com.sort_values('count', ascending=False)[0:10] 
print(user_com_last) 

运行之后，得到的结果如下所示：

可以看到有忠粉，狂粉，评论数据上百，恐怖如斯。

评论词云

词云这个老生常谈了，经常做，直接套用模板，改下底图即可，代码如下：

from wordcloud import WordCloud 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import random 
import jieba 
 
 
# 设置文本随机颜色 
def random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None): 
    h, s, l = random.choice([(188, 72, 53), (253, 63, 56), (12, 78, 69)]) 
    return "hsl({}, {}%, {}%)".format(h, s, l) 
 
 
# 读取信息 
df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') 
# 根据评论ID去重 
df = df.drop_duplicates('commentid') 
df = df.dropna() 
words = pd.read_csv('chineseStopWords.txt', encoding='gbk', sep='\t', names=['stopword']) 
# 分词 
text = '' 
for line in df['comment']: 
    text += ' '.join(jieba.cut(str(line), cut_all=False)) 
# 停用词 
stopwords = set('') 
stopwords.update(words['stopword']) 
backgroud_Image = plt.imread('music.jpg') 
 
wc = WordCloud( 
    background_color='white', 
    mask=backgroud_Image, 
    font_path='FZSTK.TTF', 
    max_words=2000, 
    max_font_size=250, 
    min_font_size=15, 
    color_func=random_color_func, 
    prefer_horizontal=1, 
    random_state=50, 
    stopwords=stopwords 
) 
 
wc.generate_from_text(text) 
# img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image) 
# 看看词频高的有哪些 
process_word = WordCloud.process_text(wc, text) 
sort = sorted(process_word.items(), key=lambda e: e[1], reverse=True) 
print(sort[:50]) 
plt.imshow(wc) 
plt.axis('off') 
wc.to_file("网易云音乐评论词云.jpg") 
print('生成词云成功!') 

最后生成的词云图如下所示：

用户年龄

代码和上面差不多，只需要更改下数据即可，这里直接放效果图了，如下图所示：

感觉还是年轻的粉丝居多啊!

地区分布

这个代码稍微复杂一些了，毕竟涉及到地图，代码如下：

import pandas as pd 
from pyecharts import Map 
 
 
def city_group(cityCode): 
    """ 
    城市编码 
    """ 
    city_map = { 
        '11': '北京', 
        '12': '天津', 
        '31': '上海', 
        '50': '重庆', 
        '5e': '重庆', 
        '81': '香港', 
        '82': '澳门', 
        '13': '河北', 
        '14': '山西', 
        '15': '内蒙古', 
        '21': '辽宁', 
        '22': '吉林', 
        '23': '黑龙江', 
        '32': '江苏', 
        '33': '浙江', 
        '34': '安徽', 
        '35': '福建', 
        '36': '江西', 
        '37': '山东', 
        '41': '河南', 
        '42': '湖北', 
        '43': '湖南', 
        '44': '广东', 
        '45': '广西', 
        '46': '海南', 
        '51': '四川', 
        '52': '贵州', 
        '53': '云南', 
        '54': '西藏', 
        '61': '陕西', 
        '62': '甘肃', 
        '63': '青海', 
        '64': '宁夏', 
        '65': '新疆', 
        '71': '台湾', 
        '10': '其他', 
    } 
    cityCode = str(cityCode) 
    return city_map[cityCode[:2]] 
 
 
# 读取数据 
df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') 
# 根据评论ID去重 
df = df.drop_duplicates('commentid') 
df = df.dropna() 
# 进行省份匹配 
df['location'] = df['city'].apply(city_group) 
 
# 分组汇总 
loc_message = df.groupby(['location']) 
loc_com = loc_message['location'].agg(['count']) 
loc_com.reset_index(inplace=True) 
 
# 绘制地图 
value = [i for i in loc_com['count']] 
attr = [i for i in loc_com['location']] 
print(value) 
print(attr) 
map = Map("歌曲被爆抄袭后评论用户的地区分布图", title_pos='center', title_top=0) 
map.add("", attr, value, maptype="china", is_visualmap=True, visual_text_color="#000", is_map_symbol_show=False, visual_range=[0, 60]) 
map.render('歌曲被爆抄袭后评论用户的地区分布图.html') 

最后得到的效果图如下所示：

可以看到四川、广东省的评论数量居多。

粉丝性别

代码和上面的差不多，这里不再赘述，直接上效果图了。

可以看到女粉丝占据了大头。

总结

大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要基于网易云热评数据，利用了Python中的数据处理库pandas进行数据处理和分析，并利用可视化库pyecharts给大家分享了相关图形的制作方法，并发现了一些有趣的数据分析结果。