要说今年最出圈的词汇,《你好,李焕英》绝对算是最热的黑马之一。不鸣则已,一鸣惊人,这部优秀的作品更是让贾玲荣获
“全球票房最高女导演”
的称号。
(图片来自于“猫眼”程序)
要从感情上分析这部电影为什么能取得如此成功,想必大家已经看得很多,今天我们从数据分角度出发,
用
Python
分析一下这位春节档的最大赢家——《你好,李焕英》!
首先,我们要简单使用Python爬取豆瓣的短评数据。目前这部剧豆瓣上共有612433人进行评分,分数为8.1分,这种评分在国产剧中是很优秀的成绩了。
这里我们
使用requests并搭配xpath来爬取
豆瓣评价以及评论者的个人信息。
静待十几秒,就成功获取了500条豆瓣评论数据👇
简单筛选,我们就可以从500条数据统计出主演提及次数,并利用pyecharts制作条形图。
bar = (Bar()
.add_xaxis(x_df)
.add_yaxis('提及次数', y_df)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='《你好,李焕英》豆瓣评论中的主演提及次数')
,visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
)
bar.render_notebook()
我们通过排序可以发现,贾玲饰演的自己,张小斐饰演的李焕英是观众评论提及最多的角色。
我们还可以用pyecharts来制作map地图,来展示评论者的地域分布:
可以看到,豆瓣上给《你好,李焕英》评分的观众中,来自北京市的最多!
最后我们再利用stylecloud制作一个词云图,看看大家主要都在评论些什么?
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text),
collocations=False,
icon_name='fas fa-chart-pie',
size=600,
output_name='./评论词云图.png')
Image(filename='./评论词云图.png')
结果如下:
豆瓣评论中主要围绕的关键词有"母亲"和"女儿",以及对应的角色"贾玲"和"李焕英"。除此以外,"沈腾"、"穿越"、"反转"、"结尾"、"小品"等关键词也被多次提到。
上文就是我们用Python分析一下《你好,李焕英》这部叫好又叫座的电影了。
不过只是使用 Python 简单给你演示一下数据分析的魅力,后续我们其实还能做深入的数据挖掘。而且,
实际上数据分析除了获取数据,存储数据,还需要会对数据进行预处理,提取,然后分析,统计,报告等操作。
如果你对使用 Python 数据分析感兴趣,想要拿到一份
薪资不错的工作
,但是目前还有些许茫然,有很多不清楚的地方,
比如数据分析的学习路径是怎么样的?如何制作精美的可视化视图?如何进行股票量化等等?
我这次特地总结了一张
思维导图
给大家,点击放大看更清楚哦。
基于此,我这里将我以前学习过程中用过的
电子书(技能类、统计类、业务类),还有相关视频免费分享给大家
,省去了你们挑选视频的时间,也希望能够对你们的学习有所帮助。
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(资料仅展示部分)
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