内容简介:今天我要蹭个热点,我要用Python加上一些数据分析,来证明《海王》好看。《海王》一部电影带你重温《驯龙高手》《变形金刚》《星球大战》《星河战队》《铁血战士》《安德的游戏》《异形》可能还借鉴了对手的《钢铁侠》与《黑豹》剧情,再稍稍带一点《大鱼海棠》的味道,配上一丢丢温子仁式恐怖片套路,优秀的商业片,应该是DC年度最佳了。温子仁,优秀的集大成者。
今天我要蹭个热点,我要用 Python 加上一些数据分析,来证明《海王》好看。
《海王》一部电影带你重温《驯龙高手》《变形金刚》《星球大战》《星河战队》《铁血战士》《安德的游戏》《异形》可能还借鉴了对手的《钢铁侠》与《黑豹》剧情,再稍稍带一点《大鱼海棠》的味道,配上一丢丢温子仁式恐怖片套路,优秀的商业片,应该是DC年度最佳了。温子仁,优秀的集大成者。
上映4天,票房7.4亿
在做数据分析之前,我们需要先对数据做清洗,将数据处理到最佳
读取数据,读取数据的时候记住,需要把 header=None
然后增加 names
# 读取数据 def get_data(): df = pd.read_csv("haiwang.csv",sep=",",header=None,names=["nickName","cityName","content","approve","reply","startTime","avatarurl","score"],encoding="utf-8") return df 复制代码
清洗数据
drop_duplicates reset_index datetime content_length
# 清洗数据 def clean_data(): df = get_data() has_copy = any(df.duplicated()) data_duplicated = df.duplicated().value_counts() #print(data_duplicated) # 查看有多少数据是重复的 data = df.drop_duplicates(keep="first") # 删掉重复值 data = data.reset_index(drop=True) # 重置索引 data["startTime"] = pd.to_datetime(data["startTime"]) data["content_length"] = data["content"].apply(len) # print(data.isnull().any()) 判断空值 # print(data[data.isnull().values == True]) # print(data[data.nickName=="."]) return data 复制代码
数据基本情况查看
查看所有数据情况
点赞的最高数目是 2783
非常高了,但是平均值才 0.25
可见,猫眼上人们并不是很喜欢点赞 回复数最高的才 43
可以说非常低了~ 《海王》50%以上的人给了5分,肯定是很好看了~
看一下点赞最高的一些数据
幻影XL
获得了最多的点赞,可以看一下他的评论内容。恩,写的确实不错~,夸了一下导演,这个地方出现一点小的疏漏,我看到猫眼点赞最高的,我竟然没有抓取到数据,应该是给遗漏掉了,疏忽啊!
点赞排名
回复排名
# 查看数据基本情况 def analysis1(): data = clean_data() print(data.describe()) # 删除. # need_delete = data[data["nickName"]=="."] data = data[~(data['nickName']==".")] # data = data[~data['nickName'].isin(["."])] # data.drop(need_delete,axis=1,inplace=True) print(data["nickName"].describe()) print(data["cityName"].describe()) 复制代码
查看 nickName
的描述,发现竟然有个 .
需要把数据过滤掉,观影此处最多的城市是 北京
去除 .
数据的办法是 data = data[~(data['nickName']==".")]
count 57838 unique 55934 top qzuser freq 57 Name: nickName, dtype: object 看一下 qzuser
这个人发了57条都是啥?
这位老铁还真的发了很多唉,一个劲的夸这个电影,O(∩_∩)O哈哈~
看评分
5分遥遥领先,周末的票已经买好,准备去看啦~
图表的实现用的是 pychats
,官方文档在
你可以去查阅文档,看一下详细的参数设置
# 分析打分score情况 def analysis2(): data = clean_data() grouped = data.groupby(by="score")["nickName"].size() grouped = grouped.sort_values(ascending=False) index = grouped.index values = grouped.values # 柱状图 bar = Bar("柱状图",title_pos="left",width=240) bar.add("",index,values,is_label_show=True,is_legend_show=True,mark_line=["min","max"]) # Pie图 pie = Pie("饼图",title_pos="right",width=240) pie.add("",index,values,radius=[45,65],center=[70,50],is_label_show=True,legend_pos="90%",legend_orient= "vertical") grid = Grid(page_title="《海王》评分详情",width=1200,height=500) grid.add(bar,grid_right="50%") grid.add(pie, grid_left="70%") grid.render("html/score.html") print(data) print(data[data["score"]==0]) 复制代码
看评语
def analysis3(): data = clean_data() sort_data = data.sort_values(by="content_length",ascending=False) print(sort_data.head(10)["content"]) 复制代码
节选几个,可以看看,顺便我还可以学习一下语文
剧情和特效在科幻片中的精彩佳作。剧情延续着海神波塞冬用的玄铁打造的三叉戟铺开,影片中的海王的身世让力量成为了传奇,他有其它亚特兰蒂斯人不具备的亚特兰王的能力。海王在漫画中和其他很多英雄不一样的是,他并不反感杀戮,甚至有些渴望鲜血,这使得他在外型和性格上很难讨喜。温子仁对海王的性格做了一定程度上的改编,弱化了他的残忍,突出了他自卑的性格。整部《海王》表面看上去是一场王位争夺战,实际是亚瑟战胜自卑的成长史,而获得三叉戟就是他性格极为重要的转折点。
"温子仁真的厉害,在这部电影的镜头上和音效上真的是下了功夫,影片中适时响起的音效结合画面,很加分,影片大的方向来看是一部英雄成长史,有主角的披荆斩棘也有活泼温情, 擅长拍恐怖惊悚题材的他,在有些镜头的处理上能读到惊悚的味道,用最擅长的恐怖元素牢牢把握住观众的注意力,但点到为止没破坏电影的整体氛围,度把握的很不错 ,DC这次请温子仁操刀算是做对了一件事,而且海底世界的特效也相当给力,故事剧情上有几个点的设计很灵性,我觉得比毒液好看,因为毒液前面杀人的惊悚画面吓到我了,当然这部电影不是没有缺点,比如有几个地方我觉得节奏进程过快,剧情套路容易被猜中等等,但毕竟放眼整部影片来看,我给出四个字——瑕不掩瑜"
特效还可以的啦,但是剧情真的细碎,就本人而言槽点满满,起因在于海网的母亲因为生下海王而死,也没在海王小时候就派人弄死他,之后奥姆因为陆地人伏击他们决定发起战争(也有可能是奥姆的阴谋,但是海底人被各种残害是事实)结果眉拉,作为奥姆的青梅竹马就背叛奥姆了,就去找海王了,也不知道怎么一牵手,一拥抱,就擦起了爱情的火花(很多人说女主超级美,我看到了寡姐的影子,一头红发,犀利的眼神,个人感觉像寡姐的山寨)然后海王就找到了三叉戟,开启了主角光环之嘴炮无敌,拿到三叉戟,噼里啪啦的先弄死一堆海族人,然后成了海族人的王,奥姆被绿了,王位被抢。海王还说我是海洋的领主,你怕不是翻译官的头头。海族人也凄惨,打不过啊。
先说优点特效很足!特效很足!特效很足!剧情全程没有挖坑。但是不知道为什么!看得不过瘾感觉就跟一般,男女主角爱得莫名其妙,感觉亚特兰蒂斯的女人都有一个特点:喜欢陆地上的男人,不喜欢本土的。挺同情海里的男人的,自己未婚妻和陆地上的男人跑了,还生了个儿子。把老婆抢回来后不是宠爱,而是生完孩子女儿后,拿去祭献给丑陋的退化的海怪???女儿长大后上陆地又爱上了同母异父的哥哥???背叛得莫名其妙。最后男主拿到了自己的武器不是因为自己有多勇敢多牛逼,而是因为男主能和海里的动物对话???那我倒是奇怪了海里的动物怎么听得懂英语。离题了就回来,有点钻牛角尖了。要我说海神三叉戟就是个大型信号扩散器,帮助扩散命令罢了。
看一下评论时间
对于《海王》我只获取了4天的数据,看一下大家都在什么时间进行评论吧,晚上10点以后写评论的比较多,估计是大家看完电影,回家没啥事情才开始写评论吧~~
def analysis4(): data = clean_data() # 获取时间 # 添加小时 data["hour"] = data["startTime"].dt.hour data["startTime"] = data["startTime"].dt.date need_date = data[["startTime","hour"]] def get_hour_size(data): hour_data = data.groupby(by="hour")["hour"].size().reset_index(name="count") return hour_data data = need_date.groupby(by="startTime").apply(get_hour_size) data_reshape = data.pivot_table(index="startTime",columns="hour",values="count") bar = Bar("分时评论分析",width =1200,height=600,title_pos ="center") data_reshape.fillna(0,inplace=True) print(data_reshape) for index,row in data_reshape.T.iterrows(): print(data_reshape.index) v1 = list(row.values) bar.add(str(index)+"时",row.index,v1,is_legend_show=True,legend_pos="80%",legend_text_size=8) bar.render("html/1.html") 复制代码
粉丝分布
# 处理地名数据,解决坐标文件中找不到地名的问题 def handle(cities): # 获取坐标文件中所有地名 data = None with open( 'city_coordinates.json文件地址', mode='r', encoding='utf-8') as f: data = json.loads(f.read()) # 将str转换为json # 循环判断处理 data_new = data.copy() # 拷贝所有地名数据 for city in set(cities): # 使用set去重 # 处理地名为空的数据 if city == '': while city in cities: cities.remove(city) count = 0 for k in data.keys(): count += 1 if k == city: break if k.startswith(city): # print(k, city) data_new[city] = data[k] break if k.startswith(city[0:-1]) and len(city) >= 3: data_new[city] = data[k] break # 处理不存在的地名 if count == len(data): while city in cities: cities.remove(city) # 写入覆盖坐标文件 with open( 'city_coordinates.json文件地址', mode='w', encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(data_new, ensure_ascii=False)) # 将json转换为str def analysis6(): data = clean_data() cities = list(data[~data["cityName"].isnull()]["cityName"].values) handle(cities) style = Style( title_color='#fff', title_pos='center', width=1200, height=600, background_color='#404a59' ) new_cities = Counter(cities).most_common() geo = Geo("《海王》粉丝分布","数据来源:CSDN-梦想橡皮擦",**style.init_style) attr, value = geo.cast(new_cities) geo.add('', attr, value, visual_range=[0, 3500],visual_text_color='#fff', symbol_size=15,is_visualmap=True, is_piecewise=True, visual_split_number=10) geo.render('粉丝位置分布-GEO.html') 复制代码
词云图
import jieba.analyse def analysis7(): data = clean_data() contents = list(data["content"].values) try: jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') tags = jieba.analyse.extract_tags(str(contents), topK=100, withWeight=True) name = [] value = [] for v, n in tags: # 权重是小数,为了凑整,乘了一万 name.append( v) value.append( int(n * 10000)) wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620) wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100]) wordcloud.render() except: print("错误") 复制代码
全是好评啊,特效好看,剧情好看,全程无尿点,DC,海王,温子仁,女主。 本周末电影院走起。
以上所述就是小编给大家介绍的《上映4天,票房7.4亿的《海王》,用Python分析数据看大片!》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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