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实战！《长津湖》为什么这么火爆？我用 Python 来分析猫眼影评

下面我们就通过爬取猫眼的电影评论，进行相关的可视化分析，看看为什么这部电影是如此的受欢迎，最后还进行了简单的票房预测，你一定不能错过哦，

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数据获取

猫眼评论爬取，还是那么老一套，直接构造 API 接口信息即可

url = "https://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/257706.json?v=yes&offset=30"

payload={}
headers = {
  'Cookie': '_lxsdk_cuid=17c188b300d13-0ecb2e1c54bec6-a7d173c-100200-17c188b300ec8; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622378; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=87266087.1633622378325.1633622378325.1633622378325.1; uuid_n_v=v1; iuuid=ECBA18D0278711EC8B0DFD12EB2962D2C4A641A554EF466B9362A58679FDD6CF; webp=true; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; featrues=[object Object]; _lxsdk=92E6A4E0278711ECAE4571A477FD49B513FE367C52044EB5A6974451969DD28A; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622806',
  'Host': 'm.maoyan.com',
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36'
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

print(response.json())

这么几行代码，我们就可以得到如下结果

获取到数据后，我们就可以解析返回的 json 数据，并保存到本地了
先写一个保存数据的函数

def save_data_pd(data_name, list_info):
    if not os.path.exists(data_name + r'_data.csv'):
        # 表头
        name = ["comment_id","approve","reply","comment_time","sureViewed","nickName",
                "gender","cityName","userLevel","user_id","score","content"]
        # 建立DataFrame对象
        file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=list_info)
        # 数据写入
        file_test.to_csv(data_name + r'_data.csv', encoding='utf-8', index=False)
    else:
        with open(data_name + r'_data.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8') as file_test:
            # 追加到文件后面
            writer = csv.writer(file_test)
            # 写入文件
            writer.writerows(list_info)

直接通过 Pandas 来保存数据，可以省去很多数据处理的事情

接下来编写解析 json 数据的函数

def get_data(json_comment):
    list_info = []
    for data in json_comment:
        approve = data["approve"]
        comment_id = data["id"]
        cityName = data["cityName"]
        content = data["content"]
        reply = data["reply"]
        # 性别：1男，2女，0未知
        if "gender" in data:
            gender = data["gender"]
        else:
            gender = 0
        nickName = data["nickName"]
        userLevel = data["userLevel"]
        score = data["score"]
        comment_time = data["startTime"]
        sureViewed = data["sureViewed"]
        user_id = data["userId"]
        list_one = [comment_id, approve, reply,  comment_time, sureViewed, nickName, gender, cityName, userLevel, 
                    user_id, score, content]
        list_info.append(list_one)
    save_data_pd("maoyan", list_info)

我们把几个主要的信息提取出来，比如用户的 nickname，评论时间，所在城市等等

最后把上面的代码整合，并构造爬取得 url 即可

def fire():
    tmp = "https://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/257706.json?v=yes&offset="

    payload={}
    headers = {
      'Cookie': '_lxsdk_cuid=17c188b300d13-0ecb2e1c54bec6-a7d173c-100200-17c188b300ec8; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622378; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=87266087.1633622378325.1633622378325.1633622378325.1; uuid_n_v=v1; iuuid=ECBA18D0278711EC8B0DFD12EB2962D2C4A641A554EF466B9362A58679FDD6CF; webp=true; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; featrues=[object Object]; _lxsdk=92E6A4E0278711ECAE4571A477FD49B513FE367C52044EB5A6974451969DD28A; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622806',
      'Host': 'm.maoyan.com',
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36'
    }
    for i in range(0, 3000, 15):
        url = tmp + str(i)
        print(url)
        response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)
        comment = response.json()
        if not comment.get("hcmts"):
            break
        hcmts = comment['hcmts']
        get_data(hcmts)
        cmts = comment['cmts']
        get_data(cmts)
        time.sleep(10)

爬取过程如下

保存到本地的数据如下

下面我们就可以进行相关的可视化分析了

可视化分析

1 数据清洗

我们首先根据 comment_id 来去除重复数据

df_new = df.drop_duplicates(['comment_id'])

对于评论内容，我们进行去除非中文的操作

def filter_str(desstr,restr=''):
    #过滤除中文以外的其他字符
    res = re.compile("[^\u4e00-\u9fa5^,^，^.^。^【^】^（^）^(^)^“^”^-^！^!^？^?^]")
    # print(desstr)
    res.sub(restr, desstr)

2 评论点赞及回复榜

我们先来看看哪些评论是被点赞最多的

approve_sort = df_new.sort_values(by=['approve'], ascending=False)

approve_sort = df_new.sort_values(by=['approve'], ascending=False)
x_data = approve_sort['nickName'].values.tolist()[:10]
y_data = approve_sort['approve'].values.tolist()[:10]

b = (Bar()
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis('',y_data)
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='评论点赞前十名'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
     .reversal_axis()
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

可以看到位于榜首的是一个叫“琦寶”的观众写的评论，点赞量高达86027

再来看看评论回复的情况

reply_sort = df_new.sort_values(by=['reply'], ascending=False)
x_data = reply_sort['nickName'].values.tolist()[:10]
y_data = reply_sort['reply'].values.tolist()[:10]

b = (Bar()
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis('',y_data)
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='评论回复前十名'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
     .reversal_axis()
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

回复量最高的同样是“琦寶”的评论，很好奇，他到底写了什么呢，快来看看

df_new[df_new['nickName'].str.contains('琦寶')]['content'].values.tolist()[0]

Output:

'印象中第一次一大家子一起来看电影，姥爷就是志愿军，他一辈子没进过电影院，开始还担心会不会不适应，感谢影院工作人员的照顾，
姥爷全程非常投入，我坐在旁边看到他偷偷抹了好几次眼泪，刚才我问电影咋样，一直念叨“好，好哇，我们那时候就是那样的，就是那样的……”\n忽然觉得历史长河与我竟如此之近，刚刚的三个小时我看到的是遥远的70年前、是教科书里的战争，更是姥爷的19岁，是真真切切的、他的青春年代！'

还真的是非常走心的评论，而且自己的家人就有经历过长津湖战役的经历，那么在影院观影的时候，肯定会有不一样的感受！

当然我们还可以爬取每条评论的reply信息，通过如下接口

https://i.maoyan.com/apollo/apolloapi/mmdb/replies/comment/1144027754.json?v=yes&offset=0

只需要替换 json 文件名称为对应的 comment_id 即可，这里就不再详细介绍了，感兴趣的朋友自行探索呀

下面我们来看一下整体评论数据的情况

3 各城市排行

来看看哪些城市的评论最多呢

result = df_new['cityName'].value_counts()[:10].sort_values()
x_data = result.index.tolist()
y_data = result.values.tolist()

b = (Bar()
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis('',y_data)
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='评论城市前十'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
     .reversal_axis()
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

一线大城市纷纷上榜，看来这些城市的爱国主义教育做得还是要好很多呀

再来看看城市的全国地图分布

result = df_new['cityName'].value_counts().sort_values()
x_data = result.index.tolist()
y_data = result.values.tolist()
city_list = [list(z) for z in zip(x_data, y_data)]

可以看到，这个评论城市的分布，也是与我国总体经济的发展情况相吻合的

4 性别分布

再来看看此类电影，对什么性别的观众更具有吸引力

attr = ["其他","男","女"]

b = (Pie()
     .add("", [list(z) for z in zip(attr, df_new.groupby("gender").gender.count().values.tolist())])
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='性别分布'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

在填写了性别的数据当中，女性竟然多一些，这还是比较出乎意料的

5 是否观看

猫眼是可以在没有观看电影的情况下进行评论的，我们来看看这个数据的情况

result = df_new["sureViewed"].value_counts()[:10].sort_values().tolist()
b = (Pie()
     .add("", [list(z) for z in zip(["未看过", "看过"], result)])
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='是否观看过'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

大部分人都是在观看了之后才评论的，这要在一定程度上保证了评论和打分的可靠性

6 评分分布

猫眼页面上是10分制，但是在接口当中是5分制

result = df_new["score"].value_counts().sort_values()
x_data = result.index.tolist()
y_data = result.values.tolist()

b = (Bar()
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis('',y_data)
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='评分分布'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
     .reversal_axis()
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

可以看到5-4.5评论占据了大部分，口碑是真的好啊

7 评论时间分布

对于评论时间，我这里直接使用了原生的 echarts 来作图

from collections import Counter 
result = df_new["comment_time"].values.tolist()
result = [i.split()[1].split(":")[0] + "点" for i in result]
result_dict = dict(Counter(result))
result_list = []
for k,v in result_dict.items():
    tmp = {}
    tmp['name'] = k
    tmp['value'] = v
    result_list.append(tmp)

children_dict = {"children": result_list}

示例地址：

https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=treemap-sunburst-transition

能够看出，在晚上的19点和20点，都是大家写评论的高峰期，一天的繁忙结束后，写个影评放松下

8 每天评论分布

接下来是每天的评论分布情况

result = df_new["comment_time"].values.tolist()
result = [i.split()[0] for i in result]
result_dict = dict(Counter(result))
b = (Pie()
     .add("", [list(z) for z in zip(result_dict.keys(), result_dict.values())])
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='每天评论数量'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

就目前来看，几乎所有的评论都集中在10月8号，难道是上班第一天，不想上班，只想摸鱼？

9 用户等级分布

来看下猫眼评论用户的等级情况，虽然不知道这个等级有啥用

result = df_new['userLevel'].value_counts()[:10].sort_values()
x_data = result.index.tolist()
y_data = result.values.tolist()

b = (Bar()
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis('',y_data)
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='用户等级'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
     .reversal_axis()
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

大家基本都是 level2，哈哈哈哈，普罗大众嘛

10 主创提及次数

我们再来看看在评论中，各位主创被提及的次数情况

name = ["吴京",
"易烊千玺",
"段奕宏",
"朱亚文",
"李晨",
"胡军",
"王宁",
"刘劲",
"卢奇",
"曹阳",
"李军",
"孙毅",
"易",
"易烊",
"千玺"
]
def actor(data, name):
    counts = {}
    comment = jieba.cut(str(data), cut_all=False)
    # 去停用词
    for word in comment:
        if word in name:
            if word == "易" or word == "千玺" :
                word = "易烊千玺"
            counts[word] = counts.get(word,0)+1
    return counts
counts = actor(','.join(df_comment.values.tolist()), name)

毫无疑问，易烊千玺高居榜首，可能妈妈粉比较多吧，不过人家演技确实也在线

11 评论词云

最后来看看评论的词云情况吧

font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF'
STOPWORDS = {"回复", "@", "我", "她", "你", "他", "了", "的", "吧", "吗", "在", "啊", "不", "也", "还", "是",
             "说", "都", "就", "没", "做", "人", "赵薇", "被", "不是", "现在", "什么", "这", "呢", "知道", "邓", "我们", "他们", "和", "有", "", "",
            "要", "就是", "但是", "而", "为", "自己", "中", "问题", "一个", "没有", "到", "这个", "并", "对"}


def wordcloud(data, name, pic=None):
    comment = jieba.cut(str(data), cut_all=False)
    words = ' '.join(comment)
    img = Image.open(pic)
    img_array = np.array(img)
    wc = WordCloud(width=2000, height=1800, background_color='white', font_path=font, mask=img_array,
                   stopwords=STOPWORDS, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    wc.generate(words)
    wc.to_file(name + '.png')

明日票房预测

这里我们使用线性回归来进行简单的票房预测，毕竟票房是一个超级复杂的事物，没有办法完全准确地进行估计

我们先通过 AKShare 库克来获取这几天《长津湖》的票房情况

movie_boxoffice_daily_df = ak.movie_boxoffice_daily(date="20211008")
print(movie_boxoffice_daily_df)
movie_boxoffice_daily_df[movie_boxoffice_daily_df['影片名称'].str.contains('长津湖')]['单日票房'].values.tolist()[0]

接下来画散点图，看下趋势情况

def scatter_base(choose, values, date) -> Scatter:
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(choose)
        .add_yaxis("%s/每天票房" % date, values)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""),
                        # datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),
                         yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} /万")
            )
                        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    )
    return c

date_list = create_assist_date("20211001", "20211008")
value_list = get_data("长津湖", date_list)
scatter_base(date_list, value_list, '长津湖').render_notebook()

可以看到，从一号开始，单日票房逐步增长，7号达到最高峰，8号开始回落

下面我们来进行数据拟合，使用 sklearn 提供的 linear_model 来进行

date_list = create_assist_date("20211001", "20211008")
value_list = get_data("长津湖", date_list)
X = np.array([1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008])
X = X.reshape(-1, 1)
y = value_list
model = pl.make_pipeline(
    sp.PolynomialFeatures(5),  # 多项式特征拓展器
    lm.LinearRegression()  # 线性回归器
)
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 求预测值y
pred_y = model.predict(X)
print(pred_y)
# 绘制多项式回归线

px = np.linspace(X.min(), X.max(), 1000)
px = px.reshape(-1, 1)
pred_py = model.predict(px)

# 绘制图像
mp.figure("每天票房数据", facecolor='lightgray')
mp.title('每天票房数据 Regression', fontsize=16)
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
mp.xlabel('x')
mp.ylabel('y')

mp.scatter(X, y, s=60, marker='o', c='dodgerblue', label='Points')
mp.plot(px, pred_py, c='orangered', label='PolyFit Line')
mp.tight_layout()
mp.legend()
mp.show()