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-技术圈

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注

回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书

今

日

鸡

汤

为有云屏无限娇，凤城寒尽怕春宵。

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')