来源 | 志斌的python笔记

头图 | 下载于视觉中国

五月过半，观众对五一档上映电影的评价也逐渐沉淀下来，要说观影体验和口碑，当属张艺谋导演的《悬崖之上》了。《悬崖之上》作为一部谍战主题的电影，引人入胜的剧情加上主演们全员在线的演技，顺理成章地在同时期上映的电影种获得了评分排名第一。

本文通过Python爬取豆瓣上对于《悬崖之上》的短评，然后进行数据可视化分析，看看七万条短评里，网友都聊了些什么。

数据采集

在之前的文章我们已经对豆瓣短评的数据采集有过详细的介绍，有不懂的小伙伴可以看看这篇文章我用python分析《你好，李焕英》豆瓣30万+评论，终于找到了它大卖的原因。这里我们直接展示爬虫核心代码：

for page in range(80):try:params = (('start', str(page * 20)),('limit', '20'),('status', 'P'),('sort', 'new_score'),('comments_only', '1'),('ck', 'qN8_'),)r = requests.get('https://movie.douban.com/subject/32493124/comments', headers=headers, params=params, cookies=cookies)yonghumingchengs = re.findall('<a title="(.*?)href.*?">', r.json()['html'], re.S)youyongshus = re.findall('<span class="votes vote-count">(.*?)</span>', r.json()['html'], re.S)pinglunshijians = re.findall('<span class="comment-time " title="(.*?)">', r.json()['html'], re.S)pingluns = re.findall('<span class="short">(.*?)</span>', r.json()['html'], re.S)for i in range(20):a = a + 1sheet.append([yonghumingchengs[i], youyongshus[i], pinglunshijians[i].split()[0].split("-")[-1],pinglunshijians[i].split()[1].split(":")[0], pingluns[i]])print(f"已爬取完第{page}页数据,存入{i + 1}条数据....")except:wb.save("全部.xlsx")print(f"共爬取{page}页数据，存入{a}条数据....")~~~

数据清洗

1.合并Excel

因为是分全部、好评、一般、差评四个部分来对影评进行爬取的，所以我们要对这四个影评文件夹进行合并。代码如下：

for i in files:wb = openpyxl.load_workbook(i)sheet = wb['豆瓣评论']for i in range(2,502):A_cell = sheet[f'A{i}']B_cell = sheet[f'B{i}']C_cell = sheet[f'C{i}']D_cell = sheet[f'D{i}']E_cell = sheet[f'E{i}']a = [A_cell.value,int(B_cell.value),int(C_cell.value),int(D_cell.value),E_cell.value]sheet_1.append(a)~~~

2.导入评论数据

用pandas读取合并后的影评数据并预览。

df = pd.read_excel('总.xlsx',names=['用户名称','点赞数','评论日期','评论时间','评论内容'])
print(df.head())

3.删除重复数据

df.drop_duplicates()

4.查看数据类型

查看字段类型和缺失值情况，符合分析需要，无需另做处理。

df.info()

数据可视化

1.各类评论占比

这部电影的短评数有7w+，好评竟能占到快80%，果然张艺谋导演的剧都是好剧~，建议大家抓住五一的小尾巴，去刷一下这个剧。

2.主演提及次数

这部影片一共有五个主演，没想到男一张译和女一秦海璐竟然不是被提及次数最多的，反而是刘浩存被提及次数最多，那让我们来看看大家在影评中都是怎么评价她的。

从词云图中看出，作为新晋的谋女郎，刘浩存确实实力很强，演技很好，同时影片中的角色也很好，可能是这样才导致它的被提及次数成为第一吧。

3.各类星级占比

从图中，我们可以明显的看出，打4星的观众最多，占了54%，其次是3星和5星，分别占26%和17%。这样看来，观众还是非常肯定这部影片的。

4.评论发表时间分布

从图中，我们可以看出，大部分影评发表时间在晚上和凌晨，白天发表影评的数量很少，影院可以适当增加晚上和凌晨的场次。

更多精彩推荐  美国燃油“动脉”被黑客切断，网络安全走向哪里？专访山石网科热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类
IBM 能靠 2nm 芯片翻身吗？用 Python 实现隐身，我可以 | 文末福利AI 3D 传感器市场竞争白热化，中国掌握自主可控核心技术时不我待！小心！你家的 IoT 设备可能已成为僵尸网络“肉鸡”
点分享点收藏点点赞点在看