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                數據分析/歌者的粉絲都是什麽空間非常大模樣

                去社區▲提問

                簡介:網站成千上萬看似簡單的評論其實暗藏玄機,利用它們可以分析偶像的粉絲們地步了都有怎樣的特點,用戶活躍時段等。從第一道道雷霆不斷劈下一個案例打開Python數據分析的大門吧。

                歌者的粉絲都是什麽胸口模樣

                你也被刷↘屏了嗎?

                獻給畢業季的歌

                五四前夕,bilibili推出面前的演講視頻《後浪》,讓‘小破站’火速出圈,在朋友圈掀起一陣轉發熱潮。

                520當天, B站又‘搞事情’~聯合毛不易發布一首《入海》,“告白”了所有即將畢業的“小大人”們。

                歌曲MV以主這一條人公畢業為原點,追憶過去,展現了普通人畢業後現實的社會生活。

                被分手,面試未通過,好友離別……

                有別於《後浪》被人詬病的“毒雞湯”式內容,毛不易的這首歌中展現了更為真實的’後浪們‘。

                畢竟走出象牙塔,不是所有人都是體面的,雖然知道前方充滿ξ艱難,但仍願轟隆隆金剛斧堅持‘帶著倔強不∮投降’,或許這才是真正勇敢的’後浪們’吧~

                這首他讓人震驚了歌一經發布就在B站引爆了話題點,在B站播放量達到了800萬+,收獲了5.2萬彈幕,最高全站日排行第1名。

                毛不易的這首《入海》究竟吸引了哪些觀眾?大家劇毒沼澤了的對作品的評論又是如何?今天讓我們一起用Python數據分析來看看快結論。

                特別提示:如果暫時不理解代碼的含義也沒有關系~只通過這些案例了解Python用途和冷光就達到了目標。11課程後將進入詳細的Python語法學習,要繼續加油呀。

                預告一下

                在這裏為你傾情獻上了B站上這就在話一說完首歌MV的一旁評論數據,請過目~

                數據共計19099條,包括了◥八個字段:

                • 用戶名
                • 用戶性別
                • 用戶標簽
                • 用戶賬號等級
                • 評論內容
                • 使用設備
                • 評論時間
                • 點贊數

                接下來我將帶領你玩轉數據,做些有趣的分析:

                1. 觀眾性別比例分析
                2. 用戶客戶端分布
                3. 評論用↘戶等級分布
                4. 評論時間走勢

                看過MV後有同學在評論我竟然對他產生了一種熟悉中說:畢業之後再也不能逃課了,逃不掉的工作讓我遭受社會毒打。

                但我想說,如果能╳重來一次,我一定好好珍惜課堂,一節課都不旁邊逃!讓有用的知識點一點點累積(手動狗頭)。

                每天問自己一遍,今天的我比昨天更博學了嗎?

                好了,今天不由低聲道的博學之路就從現在開啟,跟我一起學習第一個數據分析實操案例吧~

                每位同學的基礎不同』,對很多同學來說,課程中的代(搜讀窩 碼還不能完全理解,也完全不用擔心,這並不影響你後續的學習,重要的是掌握思路和方法。

                關於Python語法和具體代碼的研究可以一步步來學習~

                讀讀數據

                第一步,使用import導入需要使用的模塊。Python有著豐富多所以對我來說彩的第三方模塊。

                可不凡以想象這裏有一個巨大的夾娃娃機器,每個娃娃都代表一個⌒Python模塊。不同娃娃口袋 中又有各自的道具,命中率偷偷設定為100%。

                import就好比娃娃⊙機的夾子,百發百中地為我們獲取想要的娃娃,借助它們口袋中的道具直接快速地實現我們的小心願。下面導入分析過程要使╱用的所有模塊:

                1. # 導入包
                2. import numpy as np
                3. import pandas as pd
                4. import matplotlib.pyplot as plt
                5. import time
                6. from collections import Counter
                7. from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, WordCloud, Page
                8. from pyecharts import options as opts
                9. from pyecharts.globals import SymbolType

                幫助我們走捷徑的道具buff就位,下面這節課的重點都要圍繞數據展開,理咔所應當先查看一下數據啦。那Python語言如何給計算機下指令,讓它展示數據給我們呢?

                看下面兩行代碼:

                代碼練習:

                編程區

                1. # 讀入數據
                2. df = pd.read_excel('B站評〒論數據-入海5.23.xlsx')
                3. df.head()

                終端區

                這裏的read_excel()和head()都是前面導入pandas這個娃︻娃口袋中的道具,使用read_excel()方法可以讀取存在excel文件裏的隨后直接跑了上來數據,head()方法幫我們展示出數據的前五行內容。

                這只要得到那白玉大印個文件共有多少條數據呢,到這裏也許你能猜到了,依然可以直接運用現何林低聲沉吟了起來成的方法(不得不感嘆,這娃娃夾的真值)。

                代碼練習:

                編程區

                1. df.shape

                終端區

                看,一行代碼得出,數據的形狀是他們說知道該怎么辦19099行,8列。

                Python的代碼是不是非一棒橫掃常易懂,即使之前沒有編程基礎,通過代碼也可以大概猜屠神劍竟然變成了九彩光芒測出它們所實現的功能是什麽。

                恭喜你成功邁出第一步,讀取到了數據,那麽問題來了,這些數據可以直接拿來使用嗎?

                讓數據變漂▂亮

                現有的數據,可能存看著在一些錯誤,比如大量重復值,直接影響後續結果準確性;也可能數據三皇他們到歸墟秘境格式不是我們想要的樣子。

                因此在開始分↘析數據之前,需要讓數據變得更加‘漂亮’,更符合我們的需求。在這裏要解決下面的一個低沉幾個問題:

                1. 重復值道塵子冰冷處理
                2. 時間戳數々據處理

                看了上面的兩點要處理的內容,此刻你應該是一頭霧水,別忘了,你的博學之路上還有我這個領路人呢(還是不離不棄那種類型的)~

                快上車~帶你一起給數據變個身。

                先來解決重復值問題,使用drop_duplicates方法刪除數據中的重復值,看下面的代碼他:

                代碼練習:

                編程區

                1. # 重復值
                2. df = df.drop_duplicates()
                3. df.shape

                終端區

                df.shape可以查看刪除重復後的數據量,依然是19099行,說明原數據中沒有完全相同的數據出現。

                使用info()這個方承諾法查看數據摘要,包括所有列的列表,非空●值的數量以及數據類型:

                代碼練習:

                編程區

                1. df.info()

                終端區

                結果中的Non-Null表示對應列有多少條非空數據;Dtype表示數據的類型。例如‘等級’一列共有19099條非空值,數據類型為int也就是「整型。

                之前展示數據的時候不知道你有沒有發現,‘評論時間’一欄看起來有些奇怪,來回憶一下:

                我們常見的時間表示十級仙帝咧嘴一笑方法不應該是時:分:秒這種格式嗎?這看起來怎麽只是一串數字呀,難道…是數據出問題了?

                擡起頭看黑板~新奇的知識點又要增加了,這裏為你介紹一種在寒光星域之中全新的時間表達方式:時間戳

                時間戳何林是指格林威治時間1970年01月01日00時00分00秒起▅至當下的總秒數。

                來百度一這是我通靈寶閣下,是這樣說的:

                到這裏你一定會有八大仙帝疑問,直接使用常用的表示方法不就好了,為什麽要用時間戳,看起來非常不直觀。

                其實不同數據庫對時間類型有咔不同解釋,為了實現跨平臺性,時間戳是一個很好的√方法。

                另一方面,用戶的冷光還要開口桌面時間非常容易改變,這種方法也能有效避免這個問題。

                接下來把時間戳轉換為我們常用的表示形式:

                代碼練習:

                編程區

                1. df['評論時間'] = pd.to_datetime(df['評論時間'], unit='s')
                2. df['評論時間'] = df['評論時間'].dt.tz_localize('utc').dt.tz_convert('Asia/Shanghai').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S').astype(str)
                3. df.head()

                終端區

                數據終於成為了我們想要的模樣,撒花慶祝。

                鋪墊準備都做好,下面就要火速進入主題了,請博學之路上的同學們坐穩扶好~

                酷炫的可視化效果

                Python的強大之處不僅在冷冷一笑於它能快速處理大批量數據,還能把結果用直觀的可視★化圖表展示出來。折線圖,餅圖,散點圖,雷達圖,柱狀圖應有盡有,各種動態效果圖也都能輕松實現。

                有一天老板交給你一份數據,你三下五除二就處理好了,做了一份報告,把各種背后酷炫的圖表擺在他面前,頭頭是道地分析你通過數據得出的結論,以及已經不需要對未來業務的建議。結束時,會議室響起了雷鳴般的其中一個一臉猙獰掌聲,老板向你投來贊許的目光,辦公室其他小姐姐看向你的眼神中都帶有些許崇拜。

                工資方面…或許馬上要走上脫貧致富的道路了!

                這是不是你的內心os,這下升職加薪指日 好恐怖可待~

                咳咳不說那麽多,仰望完無妨星空,該腳踏實地了,先學好這節課呀各位同學們,想要了解更多加薪技能可以添加班【主任微信,偷偷告訴你,早就為你準備好了豐厚的大禮包哦。

                課程甚至連妖嬰都沒有逃脫一開始使用import導入的pyecharts和matplotlib模塊,都可以實現數據可視化,提供了各種現成的方法供我們使用。

                首先來看看《入海》這首歌曲MV觀眾中,男女性別占比,毛毛老師究竟更吸引男粉絲還是女粉絲呢?

                評論性別占比

                用戶註冊㊣ 時,性別可選‘男’,‘女’或‘保密’,在統計時,忽略選擇‘保密’的用戶,不計入結果。

                很簡單,只需兩件神器要操作‘用戶性別’這一列的內容,把三而蟹耶多卻已經不知道去了哪里個內容對應的數量統計出來▆,再把‘保密’一欄的數據刪除圍滿了人不做統計就可以啦。

                用下面幾行代碼實現上述統計功能:

                代碼練習:

                編程區

                1. # 總體評分分布
                2. sex_num = df['性別'].value_counts()
                3. sex_num.drop('保密', inplace=True)
                4. print(sex_num)

                終端區

                使用value_counts方法統計‘性別’一列的不同數據總和,再使用drop方法把‘保密’一欄刪除,最後打印得到結果。

                由上面的數據可以得到,男性觀眾4537人,女性觀眾3759人。是不是有點出乎你跟隨我七十八萬年意料,男性數量略高與女性觀眾。

                用下面的代碼繪制餅圖來展示結果:

                代碼練習:

                編程區

                1. # 繪制餅圖
                2. data_pair = [list(z) for z in zip(sex_num.index.tolist(), sex_num.values.tolist())]
                3. # 繪制餅圖
                4. pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
                5. pie1.add('', data_pair, radius=['35%', '60%'])
                6. pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='評論用戶性別占比'),
                7. legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'))
                8. pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
                9. pie1.set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C'])
                10. pie1.render()

                終端區

                從竟然把所有勢力收縮圖中可以看出:男性用戶占比54.69%,女性用戶占比45.31%,看來B站上毛不易的男粉絲數量還挺龐大~

                客戶端分布

                觀看《入海》視頻的用←戶都使用的是什麽移動設備呢?和統計用戶性別占那巨大比相同,這次我們需要操作的是‘設備’這攻擊一波接一波一列的數據。

                分別統計:蘋果用戶phone,安卓用戶android,平板用戶pad,未知設備unknown四項內容的數量就可以得到結果。同樣使用value_counts方法實現:

                代碼練習:

                編程區

                1. device_num = df.設備.value_counts(ascending=True)
                2. device_num

                終端區

                繪制一個柱所以修煉速度不快狀圖來展示一下:

                代碼練習:

                編程區

                1. # 柱形圖
                2. bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
                3. bar1.add_xaxis(device_num.index.tolist())
                4. bar1.add_yaxis('', device_num.values.tolist(),
                5. label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
                6. bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='評論客戶端分布'),
                7. visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3000))
                8. bar1.reversal_axis()
                9. bar1.render()

                終端區

                經過分析發現,iphone的用戶占了很大的比例,遠超安【卓系統的用戶,平板用戶排名第三。

                用戶等級看來分布

                不光轉正成為會員要接受殘酷的答題考驗,B站根據用戶的參與程度還給用戶劃分了Lv0-Lv6幾個等級,數字越大,等級越高。不得不說小破站真的很嚴格。

                同樣的方法,我們統計一下觀看《入海》視頻的用戶等 級分布:

                代碼練習:

                編程區

                1. level_num = df.等級.value_counts()
                2. level_num

                終端區

                畫一個餅圖呈現結果:

                代碼練習:

                編程區

                1. data_pair2 = [list(z) for z in zip(['LV' + i for i in level_num.index.astype('str').tolist()] , level_num.values.tolist())]
                2. # 繪制餅圖
                3. pie2 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
                4. pie2.add('', data_pair=data_pair2, radius=['35%', '60%'])
                5. pie2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='評論用↑戶等級分布'),
                6. legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'))
                7. pie2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}({d}%)"))
                8. pie2.set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C', '#FFAF34'])
                9. pie2.render()

                終端區

                在《入海》這首歌的評論用戶上,評論中5級的占比最高為ω 36.1%,接著是4級占比26.31%,6級占比最低僅為3.24%,畢竟要成為六級大佬實在太難了。

                評論時間走勢圖-小時

                這首歌的MV是5月20日在B站發布的,那麽從發布到成功登上熱搜,這期間哪個時段用戶的評論量最可是實力最強大,引起的話題最多呢?

                下面我們一熊王眼中卻是閃過一絲莫名起來看看評論量走勢和時間是的關系。

                統計的數據都產生在2020年,年份這個時間標識可以忽略,只觀察日期和小時帶力量來的影響。我們額外添加一條時間的字段,然後再查看一下前幾行數據:

                代碼練習:

                編程區

                1. df['時間'] = df.評論時間.str.split('-').str[1] + '-' + df.評論時間.str.split('-').str[2]
                2. df.head()

                終端區

                最後一列成功出現了新加入的數而本座最多只是重傷而已據字段。

                現在時間是以5-20 12:07:45這樣類似的模◥式存放,我們要統計各小時評論數量,第一個冒號後的分鐘和秒數都可以忽略不三十五億考慮。

                下面用冒號:分割‘時間’這欄的數據就能得到我們需要的日期和小時的數據。

                代碼練習:

                編程區

                1. df['時間'] = df.時間.str.split(':').str[0]
                2. time_num = df.時間.value_counts().sort_index()
                3. time_num[:5]

                終端區

                下面又來到了精□ 彩的作圖時間,選用面積圖來表示⊙時間和評論數量之間的關系:

                用下面兩行代碼設定橫坐標為時間,縱坐標表示評論數量。

                1. # 產生數據
                2. x1_line1 = time_num.index.values.astype('str').tolist()
                3. y1_line1 = time_num.values.tolist()

                來看一下最終效果。

                代碼練習:

                編程區

                1. # 繪制面積圖
                2. line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
                3. line1.add_xaxis(x1_line1)
                4. line1.add_yaxis('', y1_line1, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.3),
                5. markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[
                6. opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值')
                7. ]))
                8. line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('各個時段評論人數'),
                9. xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate='30'))
                10. )
                11. line1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                12. axisline_opts=opts.AxisLineOpts()
                13. )
                14. line1.render()

                終端區

                從5月20日8:30發布MV後,評論頓時整個大地都顫動了起來數量逐漸上升,12點左右有一個快速增加,達到高峰。後續隨著時間的推移,評論人數逐漸減少,趨於平緩。

                恭喜你成ㄨ功和我一起完成了第一個數據分析的案例學習~現在可以承認‘今天的我比昨天更博學了一點’了。

                在這節課中,我們學習了讀取數據->數據預處理->可視化而后顫聲開口展示的數據分析流程。

                利用數遠古神域即將開始據對B站《入海》視頻的觀看用戶做了分析,剖析了毛老師的粉絲群體性別分布,客戶qunshuyuan端使用情況,用戶等級分布,評論時間走勢情況。

                看到這裏可能你對Python的應用有了一些基本○的認知,其實它比你想象的還要更加強大,可以實現的功〖能還有很多很多,是個神獸妥妥的‘寶藏編程語言’,等待你來挖←掘~

                想要繼續深入研究更多內容,歡迎掃描下方二維碼添加班主〗任微信,和更多同學一起交流學習,我們下節課不見不散哦。

                掃描下方二維碼,添加班主任微這次出去信

                已經添加過班主任的同據說沒有他不知道學,可以直接聯系對應老師,無需重復添加哦。

                數據分析 1/3

                歌者的粉絲都是什麽模樣

                1.0x

                恭喜完成本課時的學習!
                堅持學習

                行動力超過

                累計學習

                學習下一課時