python大数据B站网站用户数据情感分析-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python大数据B站网站用户数据情感分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章目录

0 前言+ 1 B站整体视频数据分析+
1.1 数据预处理+ 1.2 数据可视化+ 1.3 分析结果
2 单一视频分析+
2.1 数据预处理+ 2.2 数据清洗+ 2.3 数据可视化
3 文本挖掘（NLP）+
3.1 情感分析
4 最后

0 前言

这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

1 对B站整体视频进行数据分析+ 2 对B站的具体视频进行弹幕情感分析

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1 B站整体视频数据分析

分析方向：首先从总体情况进行分析，之后分析综合排名top100的视频类别。

总体情况部分包括：

各分区播放量情况。+ 各区三连（硬币、收藏、点赞）情况。+ 弹幕、评论、转发情况。+ 绘制综合词云图，查看关键词汇。

综合排名top100部分包括： 5. top100类别占比。 6. top100播放量情况。 7. 硬币、收藏、点赞平均人数分布。 8. 各分区平均评论、弹幕、转发量情况。

1.1 数据预处理

这里主要是进行查看数据信息、空值、重复值以及数据类型，但由于数据很完整这里不再做过多操作。

对数据进行拆分、聚合，方便之后各项分析，由于“区类别”列中的“全站”是各分类中排名靠前的视频，会出现重复数据，因此对其进行去除。

df.info()
df.isnull().count()
df.nunique().count()
df.dtypes
#剔除全区排名
df_nall=df.loc[df['区类别']!='全站']
df_nall['区类别'].value_counts()
#按分数进行排序asc
df_top100 = df_nall.sort_values(by='分数',ascending=False)[:100]
df_type = df_nall.drop(['作者','视频编号','标签名称','视频名称','排名'],axis=1)
gp_type = df_type.groupby('区类别').sum().astype('int')
type_all = gp_type.index.tolist()

1.2 数据可视化

各分区播放情况

play = [round(i/100000000,2) for i in gp_type['播放次数'].tolist()]

# bar = (Bar()
#             .add_xaxis(type_all)
#             .add_yaxis("", play)
#             .set_global_opts(
#             title_opts=opts.TitleOpts(title="各分区播放量情况"),
#             yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="次/亿"),
#             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="分区",axislabel_opts={"rotate":45})
#         )
#     )
# bar.render_notebook()

pie = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(type_all, 
                              play)],
        radius=["40%", "75%"],
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各分区播放量情况  单位：亿次"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(
            orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"
        ),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render_notebook()

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播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类。其中动画类和鬼畜类，这两个是B站的特色。第三、四位是音乐类和科技类。

各区三连量情况可视化

coin_all = [round(i/1000000,2) for i in gp_type['硬币数'].tolist()]
like_all = [round(i/1000000,2) for i in gp_type['点赞数'].tolist()]
favourite_all = [round(i/1000000,2) for i in gp_type['喜欢人数'].tolist()]
def bar_base() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(type_all)
        .add_yaxis("硬币", coin_all)
        .add_yaxis("点赞", like_all)
        .add_yaxis("收藏", favourite_all)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各分区三连情况"),
                        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="次/百万"),
                        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="分区",
                                                 axislabel_opts={"rotate":45}))
    )
    return c
        
bar_base().render_notebook()

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虽然生活类投币和点赞数依然是不可撼动的，但是收藏数却排在动画之后，科技类收藏升至第四位。

弹幕、评论、三联情况

danmaku_all = [round(i/100000,2) for i in gp_type['弹幕数'].tolist()]
reply_all = [round(i/100000,2) for i in gp_type['评论数'].tolist()]
share_all = [round(i/100000,2) for i in gp_type['转发数'].tolist()]

line = (
        Line()
        .add_xaxis(type_all)
        .add_yaxis("弹幕", danmaku_all,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .add_yaxis("评论", reply_all,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .add_yaxis("转发", share_all,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="弹幕、评论、转发情况"),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人数 单位：十万"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="时间(日)",axislabel_opts={"rotate":45})
            )
        )
line.render_notebook()

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B站搜索词云图

tag_list=','.join(df_nall['标签名称']).split(',')
tags_count=pd.Series(tag_list).value_counts()

wordcloud = (
    WordCloud()
    .add("",
         [list(z) for z in zip(tags_count.index,tags_count)], 
         word_size_range=[10, 100])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="热门标签"))
)
wordcloud.render_notebook()

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硬币、收藏、点赞平均人数分布

gp_triple_quality = df_top100.groupby('区类别')[['硬币数','喜欢人数','点赞数',]].mean().astype('int')
gp_index = gp_triple_quality.index.tolist()
gp_coin = gp_triple_quality['硬币数'].values.tolist()
gp_favorite = gp_triple_quality['喜欢人数'].values.tolist()
gp_like = gp_triple_quality['点赞数'].values.tolist()
max_num = max(gp_triple_quality.values.reshape(-1))

def radar_base() -> Radar:
    c = (
        Radar()
        .add_schema(
            schema=[
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[0], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[1], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[2], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[3], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[4], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[5], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[6], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[7], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[8], max_=600000),]
 
        )
        .add("硬币数", [gp_coin],color='#40e0d0')
        .add("喜欢人数", [gp_favorite],color='#1e90ff')
        .add("点赞数", [gp_like],color='#b8860b')
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3,type_='dotted'),)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="硬币、收藏、点赞平均人数分布"))
    )
    return c
radar_base().render_notebook()

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生活区的平均投币和点赞量依然高于动画区。投币、点赞、收藏最高的分区分别是：生活、影视、时尚。除了时尚区外，其他分区的收藏量均低于投币和点赞，且时尚区的收藏量是远高其点赞和投币量。

1.3 分析结果

从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟然是生活类节目。

对比总体各分类播放情况，top100各类占比基本保持不变。生活类的平均投币和点赞量依然高于动画类。投币、点赞、收藏最高的分区分别是：生活、影视、时尚。除了时尚区外，其他分区的收藏量均低于投币和点赞，且时尚区的收藏量是远高其点赞和投币量。

2 单一视频分析

2.1 数据预处理

B站爬虫代码Demo


import requests,csv,time
import sys
from bs4 import BeautifulSoup as BS


'''获取网页内容'''
def request_get_comment(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)',
               'Cookie': 'LIVE_BUVID=AUTO7215383727315695; stardustvideo=1; rpdid=kwxwwoiokwdoskqkmlspw; '
                         'fts=1540348439; sid=alz55zmj; CURRENT_FNVAL=16; _uuid=08E6859E-EB68-A6B3-5394-65272461BC6E49706infoc; '
                         'im_notify_type_64915445=0; UM_distinctid=1673553ca94c37-0491294d1a7e36-36664c08-144000-1673553ca956ac; '
                         'DedeUserID=64915445; DedeUserID__ckMd5=cc0f686b911c9f2d; SESSDATA=7af19f78%2C1545711896%2Cb812f4b1; '
                         'bili_jct=dc9a675a0d53e8761351d4fb763922d5; BANGUMI_SS_5852_REC=103088; '
                         'buvid3=AE1D37C0-553C-445A-9979-70927B6C493785514infoc; finger=edc6ecda; CURRENT_QUALITY=80; '
                         'bp_t_offset_64915445=199482032395569793; _dfcaptcha=44f6fd1eadc58f99515d2981faadba86'}

    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    soup = BS(response.text.encode(response.encoding).decode('utf8'),'lxml')
    result = soup.find_all('d')
    if len(result) == 0:
        return result
    all_list = []
    for item in result:
        barrage_list = item.get('p').split(",")
        barrage_list.append(item.string)
        barrage_list[4] = time.ctime(eval(barrage_list[4]))
        all_list.append(barrage_list)
    return all_list

'''将秒转化为固定格式："时：分：秒"'''
def sec_to_str(second):
    second = eval(second)
    m,s = divmod(second,60)
    h,m = divmod(m,60)
    dtEventTime = "%02d:%02d:%02d" % (h,m,s)
    return dtEventTime


'''主函数'''
def main():
    sys.setrecursionlimit(1000000)
    url_list = []
    cid_list = [16980576,16980597,16548432,16483358,16740879,17031320,
           17599975,18226264,17894824,18231028,18491877,18780374]

    tableheader = ['弹幕出现时间', '弹幕格式', '弹幕字体', '弹幕颜色', '弹幕时间戳',
                        '弹幕池','用户ID','rowID','弹幕信息']

    '''最新弹幕文件'''
    for i in range(12):
        url = "https://comment.bilibili.com/%d.xml" % cid_list[i]
        url_list.append(url)
        file_name = "now{}.csv".format(i + 1)
        with open(file_name,'w',newline='',errors='ignore') as fd:
            comment = request_get_comment(url)
            writer = csv.writer(fd)
            # writer.writerow(tableheader)
            if comment:
                for row in comment:
                    print(row)
                    #writer.writerow(row)
            del comment

    '''按照集数，取出弹幕链接，进行爬虫，获取弹幕记录，并保存到csv文件'''

    for i in range(12):
        file_name = "d{}.csv".format(i+1)
        for j in range(1,13):
            for date in range(2):
                barrage_url = first_barrage_url.format(cid_list[i],"%02d" % j,"%02d" % (1 + date * 14))
                with open(file_name,'a',newline='',errors='ignore') as fd :
                    writer = csv.writer(fd)
                    writer.writerow(tableheader)
                    final_list = request_get_comment(barrage_url)

                    if final_list:
                        for row in final_list:
                            writer.writerow(row)
                    del (final_list)


if __name__ == "__main__":
    main()

2.2 数据清洗

导入数据分析库

#数据处理库

import numpy as np

import pandas as pd

import glob

import re

import jieba

#可视化库

import stylecloud

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

%matplotlib inline

from pyecharts.charts import *

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.globals import ThemeType 

from IPython.display import Image

#文本挖掘库

from snownlp import SnowNLP

from gensim import corpora,models

合并弹幕数据

csv_list = glob.glob('/danmu/*.csv')

print('共发现%s个CSV文件'% len(csv_list))

print('正在处理............')

for i in csv_list:

    fr = open(i,'r').read()

    with open('danmu_all.csv','a') as f:

        f.write(fr)

print('合并完毕！')

重复值、缺失值等处理

#error_bad_lines参数可忽略异常行

df = pd.read_csv("./danmu_all.csv",header=None,error_bad_lines=False)

df = df.iloc[:,[1,2]] #选择用户名和弹幕内容列

df = df.drop_duplicates() #删除重复行

df = df.dropna() #删除存在缺失值的行

df.columns = ["user","danmu"] #对字段进行命名

清洗后数据如下所示：

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数据去重

机械压缩去重即数据句内的去重，我们发现弹幕内容存在例如"啊啊啊啊啊"这种数据，而实际做情感分析时，只需要一个“啊”即可。

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#定义机械压缩去重函数

def yasuo(st):

    for i in range(1,int(len(st)/2)+1):

        for j in range(len(st)):

            if st[j:j+i] == st[j+i:j+2*i]:

                k = j + i

                while st[k:k+i] == st[k+i:k+2*i] and k<len(st): 

                    k = k + i

                st = st[:j] + st[k:]   

    return st

yasuo(st="啊啊啊啊啊啊啊")

应用以上函数，对弹幕内容进行句内去重。

df["danmu"] = df["danmu"].apply(yasuo)

特殊字符过滤

另外，我们还发现有些弹幕内容包含表情包、特殊符号等，这些脏数据也会对情感分析产生一定影响。

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特殊字符直接通过正则表达式过滤，匹配出中文内容即可。

df['danmu'] = df['danmu'].str.extract(r"([\u4e00-\u9fa5]+)")

df = df.dropna()  #纯表情直接删除

另外，过短的弹幕内容一般很难看出情感倾向，可以将其一并过滤。

df = df[df["danmu"].apply(len)>=4]

df = df.dropna()

2.3 数据可视化

数据可视化分析部分代码本公众号往期原创文章已多次提及，本文不做赘述。从可视化图表来看，网友对《沉默的真相》还是相当认可的，尤其对白宇塑造的正义形象江阳，提及频率远高于其他角色。

整体弹幕词云

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主演提及

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3 文本挖掘（NLP）

3.1 情感分析

情感分析是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。

本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。

df['score'] = df["danmu"].apply(lambda x:SnowNLP(x).sentiments)

df.sample(10) #随机筛选10个弹幕样本数据

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整体情感倾向

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置加载的字体名

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plt.figure(figsize=(12, 6)) #设置画布大小

rate = df['score']

ax = sns.distplot(rate,

            hist_kws={'color':'green','label':'直方图'},

            kde_kws={'color':'red','label':'密度曲线'},

            bins=20) #参数color样式为salmon，bins参数设定数据片段的数量

ax.set_title("弹幕整体情感倾向  绘图：「菜J学Python」公众号")

plt.show

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观众对主演的情感倾向

mapping = {'jiangyang':'白宇|江阳', 'yanliang':'廖凡|严良', 'zhangchao':'宁理|张超','lijing':'谭卓|李静', 'wengmeixiang':'李嘉欣|翁美香'}

for key, value in mapping.items():

    df[key] = df['danmu'].str.contains(value)

average_value = pd.Series({key: df.loc[df[key], 'score'].mean() for key in mapping.keys()})

print(average_value.sort_values())

由各主要角色情感得分均值可知，观众对他们都表现出积极的情感。翁美香和李静的情感得分均值相对高一些，难道是男性观众偏多？江阳的情感倾向相对较低，可能是观众对作为正义化身的他惨遭各种不公而鸣不平吧。

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主题分析

这里的主题分析主要是将弹幕情感得分划分为两类，分别为积极类（得分在0.8以上）和消极类（得分在0.3以下），然后再在各类里分别细分出5个主题，有助于挖掘出观众情感产生的原因。

首先，筛选出两大类分别进行分词。

#分词

data1 = df['danmu'][df["score"]>=0.8]

data2 = df['danmu'][df["score"]<0.3]

word_cut = lambda x:' '.join(jieba.cut(x)) #以空格隔开

data1 = data1.apply(word_cut)

data2 = data2.apply(word_cut)

print(data1)

print('----------------------')

print(data2)

123456789

首先，筛选出两大类分别进行分词。

#去除停用词

stop = pd.read_csv("/菜J学Python/stop_words.txt",encoding='utf-8',header=None,sep='tipdm')

stop = [' ',''] + list(stop[0])

#print(stop)

pos = pd.DataFrame(data1)

neg = pd.DataFrame(data2)

pos["danmu_1"] = pos["danmu"].apply(lambda s:s.split(' '))

pos["danmu_pos"] = pos["danmu_1"].apply(lambda x:[i for i in x if i.encode('utf-8') not in stop])

#print(pos["danmu_pos"])

neg["danmu_1"] = neg["danmu"].apply(lambda s:s.split(' '))

neg["danmu_neg"] = neg["danmu_1"].apply(lambda x:[i for i in x if i.encode('utf-8') not in stop])

其次，对积极类弹幕进行主题分析。

#正面主题分析

pos_dict = corpora.Dictionary(pos["danmu_pos"]) #建立词典

#print(pos_dict)

pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(i) for i in pos["danmu_pos"]] #建立语料库

pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus,num_topics=5,id2word=pos_dict) #LDA模型训练

print("正面主题分析：")

for i in range(5):

    print('topic',i+1)

    print(pos_lda.print_topic(i)) #输出每个主题

    print('-'*50)

结果如下：

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最后，对消极类弹幕进行主题分析。

#负面主题分析

neg_dict = corpora.Dictionary(neg["danmu_neg"]) #建立词典

#print(neg_dict)

neg_corpus = [neg_dict.doc2bow(i) for i in neg["danmu_neg"]] #建立语料库

neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus,num_topics=5,id2word=neg_dict) #LDA模型训练

print("负面面主题分析：")

for j in range(5):

    print('topic',j+1)

    print(neg_lda.print_topic(j)) #输出每个主题

    print('-'*50)