用Python来揭秘吃瓜群众是如何看待罗志祥事件的

   日期:2020-05-03     浏览:106    评论:0    
核心提示:    前言 最近娱乐圈可以说得上是热闹非凡,前有霸道总裁爱小三,正宫撕逼网红女,后有阳光大男孩罗志祥,被周扬青扒的名声扫地。贵圈的爱情故事,常人是难以理解的,正如贾旭明张康这段相声所说的这样,娱乐圈的爱情总是分分合合,成为老

 

 

前言

最近娱乐圈可以说得上是热闹非凡,前有霸道总裁爱小三,正宫撕逼网红女,后有阳光大男孩罗志祥,被周扬青扒的名声扫地。贵圈的爱情故事,常人是难以理解的,正如贾旭明张康这段相声所说的这样,娱乐圈的爱情总是分分合合,成为老百姓茶余饭后的谈资,城外的人想进去,城里的人真会玩。

 

 

 


各种版本的洗白、谣言遍地乱飞,吃瓜网友们是如何看待的呢?

用数据说话,是数据工作者的意义所在,整个数据分析的过程分为三步:

  • 数据获取
  • 数据预处理
  • 数据可视化及数据分析

以下是具体步骤和代码实现:

数据获取

数据获取地址:

'http://ent.163.com/20/0423/09/FASTLQ7I00038FO9.html'

 

在爬取评论数据之前,我们需要按F12对评论数据网页进行分析,可以发现共计172页,offset从0开始,每增加一页offset增加30,可以使用get方法获取。

 

核心代码:

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.106 Safari/537.36'}
# 评论地址
url="http://comment.api.163.com/api/v1/products/a2869674571f77b5a0867c3d71db5856/threads/FASTLQ7I00038FO9/comments/newList?ibc=newspc&limit=30&showLevelThreshold=72&headLimit=1&tailLimit=2&offset={}"
# 循环爬取
df = pd.DataFrame(None)
i = 0
while True:
    ret = requests.get(url.format(str(i*30)), headers=headers)
    text = ret.text
    result = json.loads(text)
    t = result['comments'].values()
    s = json_normalize(t)
    i += 1
    if len(s) == 0:
        print("爬取结束")
        break
    else:
        df = df.append(s)
        print("第{}页爬取完毕".format(i))

df.to_csv('data.csv')

 

数据展示

 

数据预处理

数据预处理是数据可视化之前非常重要的一部分。包含数据读取、评论去重、数据格式转换等

import pandas as pd
#数据读取
df = pd.read_csv('data.csv')
# 评论去重
df=df.drop_duplicates('commentId').reset_index(drop=True)
#格式转换
df['new_time'] = df.apply(lambda x : x['createTime'].split(':',1)[0],axis=1)

 

数据分析及可视化

1.事件关注指数

 

从周扬青的微博、头条等平台的推送时间为4月23日9点,时间很准,足以说明为了这次离婚声明已准备有一段时间,绝非冲动所为。从发送内容上看,声明中开头略有调侃,后面刀刀见血,文笔也润色了不少。在事件发生后,关注指数来看,23日10点评论指数达到高峰,之后评论逐步减少。

2.网友评论词语分析

 

从词云图中我们不难看出,很多人为周扬青打抱不平,跟随九年,最后闹得如此收场。隔着屏幕,都可以感受到大众对罗志祥人品的愤怒,当然也能看着吃瓜群众的呵呵声。艺人是公众人物,一言一行都会给社会,特别青少年群体带来深远的影响。人品不仅仅是镜头下的人品,更是生活中的人品。“始于颜值,陷于才华,忠于人品”是大众对胡歌的赞誉,也是老百姓对文艺工作者的期许,这是罗志祥要改正的地方。

核心代码

import jieba.analyse
import os 
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType, ThemeType 
from pyecharts.charts import Page
from pyecharts import options as opts
def get_comment_word(df): 
    # 集合形式存储-去重
    stop_words = set()  
    print(stop_words)

    # 加载停用词
    cwd = os.getcwd() 
    stop_words_path = cwd + '/stop_words.txt'
    print(stop_words_path)

    with open(stop_words_path, 'r', encoding="ISO-8859-1") as sw:
        for line in sw.readlines():
            stop_words.add(line.strip()) 
    print(stop_words)

    # 合并评论信息
    df_comment_all = df['content'].str.cat() 

    # 使用TF-IDF算法提取关键词
    word_num = jieba.analyse.extract_tags(df_comment_all, topK=300, withWeight=True, allowPOS=())
    print(word_num)
    # 做一步筛选
    word_num_selected = []

    # 筛选掉停用词
    for i in word_num:
        if i[0] not in stop_words:
            word_num_selected.append(i) 
        else:
            pass 

    return word_num_selected

 

3.爱留言的吃瓜群众来自何处

 

从上述图表中,我们可以看到广州、深圳、上海的网友留言位列前三名,喜欢评论的人基本处于一线城市、准一线城市,一方面是由于人口聚集量比较大,另外一方面为这些城市信息流通比较快。

核心代码

from snapshot_selenium import snapshot as driver
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot
df = df.groupby(['user.location']).agg({'序号':'count'}).reset_index()
df.rename(columns={'place':'user.location'}, inplace=True)
df = df[~df['user.location'].isin(['上海','中国','来自火星','火星'])]
df = df.sort_values(['序号'],axis = 0,ascending = False)
df_gb_top = df[:15]

def bar_chart() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(list(df_gb_top['user.location']))
        .add_yaxis("写评论Top15的地区", list(df_gb_top['序号']))
        .reversal_axis()
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="排行榜"))
    )
    return c

 

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