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  • 用 Python 分析电影《我和我的家乡》

今年的国庆档电影市场的表现还是比较强势的,两名主力《我和我的家乡》和《姜子牙》起到了很好的带头作用。

《姜子牙》首日破 2 亿,一举刷新由《哪吒之魔童降世》保持的中国影市动画电影首日票房纪录,但因其后续口碑下滑,目前已被《我和我的家乡》在口碑和票房上实现了全面的超越,如不出意外,《我和我的家乡》将会是今年国庆档的最大赢家。

从上图中我们可以看出《我和我的家乡》在猫眼上目前有 29.6 万人评分,总体评分 9.3,可以说是一个相当不错的成绩了,本文我们爬取该片的猫眼电影评论,一起分析下这部影片评论区的内容。

爬取

首先,我们来爬取猫眼电影评论数据,因 PC 端只能看到猫眼上的几条评论,所以我们要借助 APP 接口来爬取,接口格式为:http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/movieid.json?_v_=yes&offset=15&startTime=xxx,两个参数说明如下:

  • movieid:网站中每部影片的唯一 id
  • startTime:当前页面中第一条评论的时间,每页共有 15 条评论

爬取的主要实现代码如下:


		
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# 获取页面内容
def get_page(url):
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit'
                      '/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1',
        'accept': '*/*'
    }
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        return r.text
    except requests.HTTPError as e:
        print(e)
    except requests.RequestException as e:
        print(e)
    except:
        print("出错了")

# 解析接口返回数据
def parse_data(html):
    json_data = json.loads(html)['cmts']
    comments = []
    # 解析数据并存入数组
    try:
        for item in json_data:
            comment = []
            comment.append(item['nickName']) # 昵称
            comment.append(item['cityName'] if 'cityName' in item else '') # 城市
            comment.append(item['content'].strip().replace('\n', '')) # 内容
            comment.append(item['score']) # 星级
            comment.append(item['startTime'])
            comment.append(item['time']) # 日期
            comment.append(item['approve']) # 赞数
            comment.append(item['reply']) # 回复数
            if 'gender' in item:
                comment.append(item['gender'])  # 性别
            comments.append(comment)
        return comments
    except Exception as e:
        print(comment)
        print(e)

# 保存数据,写入 csv
def save_data(comments):
    filename = 'comments.csv'
    dataObject = pd.DataFrame(comments)
    dataObject.to_csv(filename, mode='a', index=False, sep=',', header=False, encoding='utf_8_sig')

本文我们爬取了 2w 条左右评论数据,并将爬取的数据保存到了 csv 文件中。

数据分析

评分星级

首先,我们看一下爬取数据中每个评分星级的比例情况,主要实现代码如下:


		
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# 评分星级
rates = []
for s in df.iloc[:, 3]:
    rates.append(s)
sx = ["五星", "四星", "三星", "二星", "一星"]
sy = [
    str(rates.count(5.0) + rates.count(4.5)),
    str(rates.count(4.0) + rates.count(3.5)),
    str(rates.count(3.0) + rates.count(2.5)),
    str(rates.count(2.0) + rates.count(1.5)),
    str(rates.count(1.0) + rates.count(0.5))
]
(
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK, width='700px', height='400px'))
    .add("", list(zip(sx, sy)), radius=["40%", "70%"])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评分星级比例", subtitle="数据来源:猫眼电影", pos_left = "left"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%", font_size=12))
).render_notebook()

效果如下:

从图中我们可以看出:有接近 9 成的人给了该片 5 星,1、2、3 星总共占比只有 5% 左右,说明该片的质量得到了大部分人的认可。

性别比例

我们接着看评论人中的性别情况,主要实现代码如下:


		
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# 性别比例
rates = []
for s in df.iloc[:, 8]:
    if s != 1 and s != 2:
        s = 3
    rates.append(s)
gx = ["男", "女", "未知"]
gy = [
    rates.count(1),
    rates.count(2),
    rates.count(3)
]
(
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK, width="700px", height="400px"))
    .add("", list(zip(gx, gy)))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="性别比例", subtitle="数据来源:猫眼电影", pos_left = "left"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%", font_size=12))
).render_notebook()

效果如下:

通过上图我们可以发现:大部分人是比较注重自己的隐私的,没有显示自己的性别,通过性别可见的数据,我们可以发现男人和女人在评论区的活跃程度比较接近,女人略高一些。

位置分布

我们再接着看评论人位置分布情况,先看下评论数量前 100 名的位置坐标情况,主要代码实现如下:


		
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cities = []
for city in df.iloc[:, 1]:
    if city != "":
        cities.append(city)
data = Counter(cities).most_common(100)
gx1 = []
gy1 = []
for c in data:
    gx1.append(c[0])
    gy1.append(c[1])
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="400px", theme=ThemeType.DARK, bg_color="#404a59"))
(
    geo.add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"))
    .add("评论数量", list(zip(gx1, gy1)))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
       toolbox_opts=opts.ToolboxOpts,
       title_opts=opts.TitleOpts(title="位置分布地理坐标", subtitle="数据来源:猫眼电影", pos_left = "left"),
       visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500, is_piecewise=True)
    )
).render_notebook()

效果如下:

下面再通过柱状图来展示一下评论数量前 15 名的城市,主要代码实现如下:


		
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data_top15 = Counter(cities).most_common(15)
gx2 = []
gy2 = []
for c in data_top15:
    gx2.append(c[0])
    gy2.append(c[1])
(
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK, width="700px", height="400px"))
    .add_xaxis(gx2)
    .add_yaxis("", gy2)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="城市来源 TOP15", subtitle="数据来源:猫眼电影", pos_left = "center")
    )
).render_notebook()

效果如下:

通过以上两图,我们可以直观的看出哪些城市的人在该片下的评论数量多少,进而可以相应的了解到其对该片的感兴趣程度。

时评数量

我们接着看 24 小时中的评论数量,主要代码实现如下:


		
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times = df.iloc[:, 5]
hours = []
for t in times:
    hours.append(str(t[11:13]))
hdata = sorted(Counter(hours).most_common())
hx = []
hy = []
for c in hdata:
    hx.append(c[0])
    hy.append(c[1])
(
    Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK, width="700px", height="400px"))
    .add_xaxis(hx)
    .add_yaxis("", hy, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="24小时评论数量", subtitle="数据来源:猫眼电影", pos_left = "center")
    )
).render_notebook()

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