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环球好，我是Python进阶者。

绪论

前几天有个学生娃子找我帮衬作念点可视化的功课，功课本体包括相聚网易云音乐热评挑剔本体，数据量1W功课满盈，然后即是作念点数据分析有关的责任即可。这份大功课里边有汇集爬虫，少见据分析和数据处分，还有可视化，算是一个大现实了，还需要上交现实论述。这里拿出来部分常识点，给环球共享。学生娃的功课，参考了这个著述：网易云音乐挑剔爬取。

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数据开头

领先是数据开头，来自网易云音乐热评，代码这里就不放出来了，调用了API获得的，握取难度就少了很多，这里不在赘述了。

分析历程 本领处分

底下的代码主如果挑剔本领散播，主如果针对本领列作念了数据处分，老例操作，你也对照的去以日历和月份去挖掘下故敬爱的事情。

import 太平洋在线色碟pandas as pd from pyecharts import Line  # 读取数据 df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') # 凭证挑剔ID去重 df = df.drop_duplicates('commentid') df = df.dropna() # 获得本领 df['time'] = [int(i.split(' ')[1].split(':')[0]) for i in df['date']]  # 分组汇总 date_message = df.groupby(['time']) date_com = date_message['time'].agg(['count']) date_com.reset_index(inplace=True)  # 画图走势图 attr = date_com['time'] v1 = date_com['count'] line = Line("歌曲被爆抄袭后-挑剔的本领散播", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) line.add("", attr, v1, is_smooth=True, is_fill=True, area_color="#000", is_xaxislabel_align=True, xaxis_min="dataMin", area_opacity=0.3, mark_point=["max"], mark_point_symbol="pin", mark_point_symbolsize=55) line.render("歌曲被爆抄袭后-挑剔的本领散播.html") 

启动之后，得到的成果图如下所示：

家庭

不错看到挑剔的小伙伴心爱鄙人午足下放工和晚上的本领进行挑剔。

hga050 com 用户挑剔数目

代码和上头差未几，只需要改变下数据即可。

import pandas as pd  # 读取数据 df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') # 凭证挑剔ID去重 df = df.drop_duplicates('commentid') df = df.dropna() # 分组汇总 user_message = df.groupby(['userid']) user_com = user_message['userid'].agg(['count']) user_com.reset_index(inplace=True) user_com_last = user_com.sort_values('count', ascending=False)[0:10] print(user_com_last) 

启动之后，得到的畛域如下所示：

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不错看到有忠粉，狂粉，欧博体育官方挑剔数据上百，恐怖如此。

挑剔词云

词云这个须生常说念了，常常作念，径直套用模板，改下底图即可，代码如下：

from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import random import jieba   # 建树文本立地形态 def random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None):     h, s, l = random.choice([(188, 72, 53), (253, 63, 56), (12, 78, 69)])     return "hsl({}, {}%, {}%)".format(h, s, l)   # 读取信息 df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') # 凭证挑剔ID去重 df = df.drop_duplicates('commentid') df = df.dropna() words = pd.read_csv('chineseStopWords.txt', encoding='gbk', sep='\t', names=['stopword']) # 分词 text = '' for line in df['comment']:     text += ' '.join(jieba.cut(str(line), cut_all=False)) # 停用词 stopwords = set('') stopwords.update(words['stopword']) backgroud_Image = plt.imread('music.jpg')  wc = WordCloud(     background_color='white',     mask=backgroud_Image,     font_path='FZSTK.TTF',     max_words=2000,     max_font_size=250,     min_font_size=15,     color_func=random_color_func,     prefer_horizontal=1,     random_state=50,     stopwords=stopwords )  wc.generate_from_text(text) # img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image) # 望望词频高的有哪些 process_word = WordCloud.process_text(wc, text) sort = sorted(process_word.items(), key=lambda e: e[1], reverse=True) print(sort[:50]) plt.imshow(wc) plt.axis('off') wc.to_file("网易云音乐挑剔词云.jpg") print('生成词云成效!') 

终末生成的词云图如下所示：

用户年齿

代码和上头差未几，只需要改变下数据即可，这里径直放成果图了，如下图所示：

此外，还有三种纸币会被商家拒收，这也需要我们及时兑换以避免不便。本文将围绕这些要点进行详细叙述，让我们一起了解现金支付和移动支付的优缺点，以及老年人对移动支付的接受程度和商家拒收的三种纸币情况。

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嗅觉也曾年青的粉丝居多啊!

地区散播

这个代码略略复杂一些了，毕竟波及到舆图，代码如下：

import pandas as pd from pyecharts import Map   def city_group(cityCode):     """     城市编码     """     city_map = {         '11': '北京',         '12': '天津',         '31': '上海',         '50': '重庆',         '5e': '重庆',         '81': '香港',         '82': '澳门',         '13': '河北',         '14': '山西',         '15': '内蒙古',         '21': '辽宁',         '22': '吉林',         '23': '黑龙江',         '32': '江苏',         '33': '浙江',         '34': '安徽',         '35': '福建',         '36': '江西',         '37': '山东',         '41': '河南',         '42': '湖北',         '43': '湖南',         '44': '广东',         '45': '广西',         '46': '海南',         '51': '四川',         '52': '贵州',         '53': '云南',         '54': '西藏',         '61': '陕西',         '62': '甘肃',         '63': '青海',         '64': '宁夏',         '65': '新疆',         '71': '台湾',         '10': '其他',     }     cityCode = str(cityCode)     return city_map[cityCode[:2]]   # 读取数据 df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig') # 凭证挑剔ID去重 df = df.drop_duplicates('commentid') df = df.dropna() # 进行省份匹配 df['location'] = df['city'].apply(city_group)  # 分组汇总 loc_message = df.groupby(['location']) loc_com = loc_message['location'].agg(['count']) loc_com.reset_index(inplace=True)  # 画图舆图 value = [i for i in loc_com['count']] attr = [i for i in loc_com['location']] print(value) print(attr) map = Map("歌曲被爆抄袭后挑剔用户的地区散播图", title_pos='center', title_top=0) map.add("", attr, value, maptype="china", is_visualmap=True, visual_text_color="#000", is_map_symbol_show=False, visual_range=[0, 60]) map.render('歌曲被爆抄袭后挑剔用户的地区散播图.html') 

终末得到的成果图如下所示：

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不错看到四川、广东省的挑剔数目居多。

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代码和上头的差未几，这里不再赘述，径直上成果图了。

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不错看到女粉丝占据了大头。

回来

环球好，我是Python进阶者。这篇著述主要基于网易云热评数据，讹诈了Python中的数据处分库pandas进行数据处分和分析，并讹诈可视化库pyecharts给环球共享了有关图形的制作门径，并发现了一些敬爱敬爱的数据分析畛域。