剧版"浪姐"口碑爆了！数据告诉你《三十而已》凭什么火
导读：最近《三十而已》这部剧频频霸占微博热搜，今天我们就来聊一聊。
《致命女人》堪称复仇类肥皂剧顶级配置， 《大小谎言》将家庭里的谎言、爱与暴力演绎的淋漓尽致， 《了不起的麦瑟尔夫人》则让我们看到了上个世纪女性的辛酸和成长
英剧《杀死伊芙》上演了一场正邪双方的猫鼠游戏 《我的天才女友》讲述了发生在意大利那不勒斯小城一段跨越漫长岁月的友谊 日剧《东京女子图鉴》和韩剧《请输入搜索词:WWW》也都将焦点剧集在都市女性的日常生活和职场中。
评论中提到最多的主演
豆瓣小组主演话题热度
豆瓣评论词云
用户喜欢用的弹幕角色
王漫妮弹幕词云
顾佳弹幕词云
钟晓芹弹幕词云
陈屿弹幕词云
许幻山弹幕词云
弹幕数据获取和数据读入 数据预处理 数据可视化分析
# 导入库
import os
import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, WordCloud, Page
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import SymbolType
import stylecloud
from IPython.display import Image # 用于在jupyter lab中显示本地图# 读入数据
data_list = os.listdir('../data/')
df_all = pd.DataFrame()
for i in data_list:
# 判断
if i.split('.')[-1] == 'csv':
df_one = pd.read_csv(f'../data/{i}', engine='python', encoding='utf-8', index_col=0)
df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=False)
df_all.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 271049 entries, 0 to 17637
Data columns (total 7 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 episodes 271049 non-null int64
1 comment_id 271049 non-null int64
2 oper_name 139035 non-null object
3 vip_degree 271049 non-null int64
4 content 271049 non-null object
5 time_point 271049 non-null int64
6 up_count 271049 non-null int64
dtypes: int64(5), object(2)
memory usage: 16.5+ MBdf_all.head()
# 提取数据
pattern = r'(王漫妮\s*|钟晓芹\s*|顾佳\s*|陈屿\s*|许幻山\s*|飒飒\s*|浪浪\s*):.*'
df_all['danmu_role'] = df_all['content'].str.extract(pattern)[0].str.strip()
# 定义函数
def transform_name(x):
if x=='王漫妮' or x=='顾佳' or x=='钟晓芹' or x=='陈屿' or x=='许幻山' or x=='飒飒' or x=='浪浪':
return 'VIP用户'
elif x=='NaN':
return '未知用户'
else:
return '普通用户'
df_all['danmu_level'] = df_all['danmu_role'].apply(transform_name)
df_all.head() 
弹幕发送人群等级分布
level_num = df_all['danmu_level'].value_counts()
data_pair = [list(z) for z in zip(level_num.index.tolist(), level_num.values.tolist())]
# 绘制饼图
pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
pie1.add('', data_pair, radius=['35%', '60%'])
pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='弹幕发送人群等级分布'),
legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'))
pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
pie1.set_colors(['#6FB27C', '#FFAF34'])
pie1.render() 用户最喜欢使用的弹幕角色？
role_num = df_all['danmu_role'].value_counts()
role_num.drop(['飒飒', '浪浪'], inplace=True)
# 柱形图
bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar1.add_xaxis(role_num.index.tolist())
bar1.add_yaxis("", role_num.values.tolist(), category_gap='5%')
bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="VIP用户最喜欢使用的弹幕角色"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=21027),
)
bar1.render() 弹幕角色-王漫妮 词云图
content_series1 = df_all[df_all.content.str.replace(pattern, '').str.contains('漫妮|疏影')]['content']
text1 = get_cut_words(content_series1)
# 绘制词云图
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=1000,
collocations=False,
font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',
icon_name='fas fa-heart',
size=653,
output_name='./html/弹幕角色王漫妮-词云图.png')
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