Python分析《哈哈哈哈哈》47687条弹幕，看看大家都在说些啥！
图片来源：豆瓣
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本文通过爬取腾讯视频《哈哈哈哈哈》47687条弹幕，进行可视化分析和情感分析。
01
数据获取
《哈哈哈哈哈》目前已播出10期，本文爬取了第10期上下两篇弹幕。弹幕数据爬虫在往期原创文章中已详细讲解，本文不做赘述，以下给出完整代码：
#-*- coding = uft-8 -*-
#@Time : 2021/1/20 20:35
#@Author : 公众号 菜J学Python
#@File : 哈哈哈哈哈.py
import requests
import json
import time
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for page in range(15, 3973, 30):
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}
url = 'https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json×tamp={}&target_id=6384458060%26vid%3Dd0035ka5c02&count=80'.format(page)
print("正在提取第" + str(page) + "页")
html = requests.get(url,headers = headers)
bs = json.loads(html.text,strict = False) #strict参数解决部分内容json格式解析报错
time.sleep(1)
#遍历获取目标字段
for i in bs['comments']:
name = i['opername'] #昵称
content = i['content'] #弹幕
upcount = i['upcount'] #点赞数
user_degree =i['uservip_degree'] #会员等级
timepoint = i['timepoint'] #发布时间
comment_id = i['commentid'] #弹幕id
cache = pd.DataFrame({'用户名':[name],'弹幕':[content],'会员等级':[user_degree],
'发布时间':[timepoint],'弹幕点赞':[upcount],'弹幕id':[comment_id]})
df = pd.concat([df,cache])
df.to_csv('haha-1.csv',encoding = 'utf-8')
print(df.shape)
02
数据处理
1.数据读取并预览
首先，将两个弹幕csv文件进行数据合并，采用concat方法。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv("/菜J学Python/弹幕/腾讯/哈哈哈哈哈/haha-1.csv")
df1["期数"] = "10期上"
df2 = pd.read_csv("/菜J学Python/弹幕/腾讯/哈哈哈哈哈/haha-2.csv")
df2["期数"] = "10期下"
df = pd.concat([df1,df2])
df.sample(10)
抽样10条弹幕数据，预览效果如下：
2.查看数据信息
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 47687 entries, 0 to 21820
Data columns (total 8 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Unnamed: 0 47687 non-null int64
1 用户名 13433 non-null object
2 弹幕 47687 non-null object
3 会员等级 47687 non-null int64
4 发布时间 47687 non-null int64
5 弹幕点赞 47687 non-null int64
6 弹幕id 47687 non-null int64
7 期数 47687 non-null object
dtypes: int64(5), object(3)
memory usage: 3.3+ MB
发现数据存在以下几个问题：
（1）字段名称可调整
（2）Unnamed、弹幕id字段多余
（3）用户名字段有缺失值，可填充
（4）发布时间字段类型需要调整
3.数据清洗
#重命名字段
df = df.rename(columns={'用户名':'用户昵称','弹幕':'弹幕内容','发布时间':'发送时间','评论点赞':'弹幕点赞','期数':'所属期数'})
#过滤不需要的字段
df = df[["用户昵称","弹幕内容","会员等级","发送时间","弹幕点赞","所属期数"]]
#缺失值填充
df["用户昵称"] = df["用户昵称"].fillna("无名氏")
清洗后，数据预览如下：
03
数据可视化
1.弹幕在讨论些什么
通过对4万+弹幕制作词云图，我们发现，弹幕中出现频率较高的词汇有「哈哈哈、鹿晗、晨艺、虞书欣」等。这综艺的初衷，是让观众在看节目的过程中频繁大笑，由弹幕可知，效果还是很明显的。鹿晗在这一期表现亮眼，躺赢刺杀游戏，被很多观众夸赞。
#绘制词云图
text1 = get_cut_words(content_series=df['弹幕内容'])
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=200,
collocations=False,
font_path='simhei.ttf',
icon_name='fas fa-video',
size=653,
#palette='matplotlib.Inferno_9',
output_name='./haha.png')
Image(filename='./haha.png') 2.弹幕里都提到了谁
鹿晗被观众提及7329次，王晨艺3222次，张颜齐1632次。鹿晗的吸粉体质为这个综艺带来了较大的流量，而陈赫在最新一期的节目中似乎被一些观众遗忘。
df8 = df["人物提及"].value_counts()[1:11]
print(df8.index.to_list())
print(df8.to_list())
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN))
.add_xaxis(df8.index.to_list())
.add_yaxis("",df8.to_list())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人物提及次数",subtitle="数据来源：腾讯视频 \t制图：菜J学Python",pos_left = 'left'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='top'))
)
c.render_notebook()
我们分别对六位主要提及演员进行词云图绘制，发现他们的人缘是真的好，几乎看不到负面的评价。陈赫的外号还挺多：赫赫、赫哥，不做词云我还不知道呢，看来J哥要补充知识点了。
3.谁是弹幕发射机
每天都是小春日和共发射弹幕158条，遥遥领先其他弹幕党，名副其实的弹幕发射机。想太多de猫紧随其后，发射了97条弹幕，如果大家还有印象的话，他（她）还是《令人心动的offer》第2季弹幕发射机。
df8 = df["用户昵称"].value_counts()[1:11]
df8 = df8.sort_values(ascending=True)
df8 = df8.tail(10)
print(df8.index.to_list())
print(df8.to_list())
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN,width="1100px",height="500px"))
.add_xaxis(df8.index.to_list())
.add_yaxis("",df8.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="弹幕发送数量TOP10",subtitle="数据来源：腾讯视频 \t制图：菜J学Python",pos_left = 'left'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
#yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":40})#更改纵坐标字体大小
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
)
c.render_notebook()
我们来看看弹幕发射机讨论了些啥，通过弹幕点赞数降序排列，筛选出点赞数最多的10条弹幕，弹幕内容几乎全为王勉相关内容，死忠粉无疑了。
df_first = df[df["用户昵称"]=="每天都是小春日和"]
df_first.sort_values('弹幕点赞',inplace=True,ascending=False)
df_first[:10]
04
情感分析
通过运用百度开源NLP对弹幕内容进行情感分值计算，我们发现，《哈哈哈哈哈》第1季情感分值整体高于0.6，观众表现出较高的积极倾向。情感分值变化趋势则表现为视频播放开始和中期高，播放快结束时有所下滑。
import paddlehub as hub
#这里使用了百度开源的成熟NLP模型来预测情感倾向
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
texts = df['弹幕内容'].tolist()
input_data = {'text':texts}
res = senta.sentiment_classify(data=input_data)
df['情感分值'] = [x['positive_probs'] for x in res]
#重采样至15分钟
df.index = df['发送时间']
data = df.resample('15min').mean().reset_index()
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.globals import ThemeType
c = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN))
.add_xaxis(data["发送时间"].to_list())
.add_yaxis('情感倾向', list(data["情感分值"].round(2)), is_smooth=True,is_connect_nones=True,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
#.add_yaxis('弹幕点赞',list(df["弹幕点赞"].round(2)), is_smooth=True,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
#.add_yaxis('会员等级',list(df["会员等级"].round(2)), is_smooth=True,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="情感倾向",subtitle="数据来源：腾讯视频 \t制图：菜J学Python",pos_left = 'left'))
)
c.render_notebook()
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