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分析《令人心动的offer2》网友们都在吐槽什么?

2020-12-08 13:37:38 pythonputao

综艺,是我们劳累了一天的放松方式,也是我们饭后的谈资。看着自己喜欢的综艺,时光足够美。而《令人心动的offer 》,就是一个不错的综艺选择。有人说它让自己更自卑了,而我觉得挺有意思。

《令人心动的offer 》目前为止已经播出了两季,第一季在豆瓣为8.3分,共有5万余人评分,第二季目前评分低于第一季,评分仅7.1分。
令人心动的offer第一季
令人心动的offer第二季
本文通过爬取《令人心动的offer》第二季13万+弹幕,进行可视化分析和情感分析。

数据获取

《令人心动的offer》第二季在腾讯视频独家播出,目前已播出四期(含面试篇),本文采取分集爬取。

#-*- coding = uft-8 -*-
#@Time : 2020/11/30 21:35 
#@Author : 公众号 菜J学Python
#@File : tengxun_danmu.py

import requests
import json
import time
import pandas as pd

target_id = "6130942571%26" #面试篇的target_id
vid = "%3Dt0034o74jpr" #面试篇的vid
df = pd.DataFrame()
for page in range(15, 3214, 30): #视频时长共3214秒
 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36'}
 url = 'https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json&timestamp={0}&target_id={1}vid{2}&count=80'.format(page,target_id,vid)
 print("正在提取第" + str(page) + "页")
 html = requests.get(url,headers = headers)
 bs = json.loads(html.text,strict = False) #strict参数解决部分内容json格式解析报错
 time.sleep(1)
 #遍历获取目标字段
 for i in bs['comments']:
 content = i['content'] #弹幕
 upcount = i['upcount'] #点赞数
 user_degree =i['uservip_degree'] #会员等级
 timepoint = i['timepoint'] #发布时间
 comment_id = i['commentid'] #弹幕id
 cache = pd.DataFrame({'弹幕':[content],'会员等级':[user_degree],'发布时间':[timepoint],'弹幕点赞':[upcount],'弹幕id':[comment_id]})
 df = pd.concat([df,cache])
df.to_csv('面试篇.csv',encoding = 'utf-8')

分别爬取完成后,将四个弹幕csv文件放入一个文件夹中。
4集弹幕数据
打开面试篇csv文件,预览如下:
面试篇弹幕数据预览

数据清洗

合并弹幕数据

首先,将四个弹幕csv文件进行数据合并,采用concat方法。

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv("/菜J学Python/弹幕/腾讯/令人心动的offer/面试篇.csv")
df1["期数"] = "面试篇"
df2 = pd.read_csv("/菜J学Python/弹幕/腾讯/令人心动的offer/第1期.csv")
df2["期数"] = "第1期"
df3 = pd.read_csv("/菜J学Python/弹幕/腾讯/令人心动的offer/第2期.csv")
df3["期数"] = "第2期"
df4 = pd.read_csv("/菜J学Python/弹幕/腾讯/令人心动的offer/第3期.csv")
df4["期数"] = "第3期"
df = pd.concat([df1,df2,df3,df4])

预览下合并后的数据:

df.sample(10)

合并后数据

查看数据信息

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 133627 entries, 0 to 34923
Data columns (total 8 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype 
--- ------ -------------- ----- 
 0 Unnamed: 0 133627 non-null int64 
 1 用户名 49040 non-null object
 2 内容 133626 non-null object
 3 会员等级 133627 non-null int64 
 4 评论时间点 133627 non-null int64 
 5 评论点赞 133627 non-null int64 
 6 评论id 133627 non-null int64 
 7 期数 133627 non-null object
dtypes: int64(5), object(3)
memory usage: 9.2+ MB

发现数据存在以下几个问题:
1.字段名称可调整(个人洁癖)
2.Unnamed字段多余
3.用户名字段有缺失值,可填充
4.内容和评论时间点字段类型需要调整
5.评论id对分析无意义,可删除

重命名字段

df = df.rename(columns={'用户名':'用户昵称','内容':'弹幕内容','评论时间点':'发送时间','评论点赞':'弹幕点赞','期数':'所属期数'})

过滤字段

#选择需要分析的字段
df = df[["用户昵称","弹幕内容","会员等级","发送时间","弹幕点赞","所属期数"]]

缺失值处理

df["用户昵称"] = df["用户昵称"].fillna("无名氏")

发送时间处理

发送时间字段是秒数,需要改成时间,这里自定义一个time_change函数进行处理。

def time_change(seconds):
 m, s = divmod(seconds, 60)
 h, m = divmod(m, 60)
 ss_time = "%d:%02d:%02d" % (h, m, s)
 print(ss_time)
 return ss_time
time_change(seconds=8888)

将time_change函数应用于发送时间字段:

df["发送时间"] = df["发送时间"].apply(time_change)

设置为需要的时间格式:

df['发送时间'] = pd.to_datetime(df['发送时间'])
df['发送时间'] = df['发送时间'].apply(lambda x : x.strftime('%H:%M:%S'))

弹幕内容处理

将object数据类型更改为str:

df["弹幕内容"] = df["弹幕内容"].astype("str")

机械压缩去重:

#定义机械压缩函数
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="菜J学Python真的真的真的很菜很菜")
#调用机械压缩函数
df["弹幕内容"] = df["弹幕内容"].apply(yasuo)

特殊字符过滤:

df['弹幕内容'] = df['弹幕内容'].str.extract(r"([\u4e00-\u9fa5]+)") #提取中文内容
df = df.dropna() #纯表情弹幕直接删除

清洗后数据预览如下:
清洗后数据预览

数据分析

各期弹幕数量对比

《令人心动的offer》第二季已播出四期(含面试篇),第1期:规则升级,实习生面临高压考核弹幕数量最多,达到42422个,面试篇:实习生面试遭灵魂拷问弹幕数量最少,仅为17332个。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.globals import ThemeType 

df7 = df["所属期数"].value_counts()
print(df7.index.to_list())
print(df7.to_list())
c = (
 Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
 .add_xaxis(df7.index.to_list())
 .add_yaxis("",df7.to_list()) 
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各期弹幕数量",subtitle="数据来源:腾讯视屏 \t制图:菜J学Python",pos_left = 'left'),
 xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
 )
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='top'))
 )
c.render_notebook()

各期弹幕数量

谁是弹幕发射机

用户昵称为想太多de猫几期下来共发射弹幕227个,遥遥领先与其他弹幕党,名副其实的弹幕发射机。

df8 = df["用户昵称"].value_counts()[1:11]
df8 = df8.sort_values(ascending=True)
df8 = df8.tail(10)
print(df8.index.to_list())
print(df8.to_list())
c = (
 Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
 .add_xaxis(df8.index.to_list())
 .add_yaxis("",df8.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="弹幕发送数量TOP10",subtitle="数据来源:腾讯视频 \t制图:菜J学Python",pos_left = 'left'),
 xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
 )
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
 )
c.render_notebook()

弹幕发送数量TOP10
随机抽取想太多de猫弹幕信息,发现其对《令人心动的offer》第二季爱的深沉。弹幕内容透露出其观看视频还是相当之认真,几乎每个弹幕都获得了一定的点赞。

df[df["用户昵称"]=="想太多de猫"].sample(10)

 

弹幕发射机弹幕抽样

会员等级分布

在观看《令人心动的offer》第二季的观众中,高达74.31%的用户和J哥一样不是腾讯视频的会员,占比第二的会员等级3占比5.6%,共计7419人,占比第三的会员等级1占比5.39%,共计7153人。

df2 = df["会员等级"].astype("str").value_counts()
print(df2)
df2 = df2.sort_values(ascending=False)
regions = df2.index.to_list()
values = df2.to_list()
c = (
 Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
 .add("", list(zip(regions,values)))
 .set_global_opts(legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False),title_opts=opts.TitleOpts(title="会员等级分布",subtitle="数据来源:腾讯视频\t制图:菜J学Python",pos_top="0.5%",pos_left = 'left'))
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="等级{b}占比:{d}%",font_size=14))
 
 )
c.render_notebook()

 

会员等级分布

弹幕在讨论些什么

通过对13+弹幕制作词云图,我们发现,弹幕中出现频率较高的词汇有丁辉、律师、喜欢、加油、徐律、干饭、撒老师等。丁辉作为8个实习生里学历最低、年龄最大的成员,从一开始就被观众所热议。徐律作为第1季的带教导师,其雷厉风行又知性温柔的职业风范,早已赢得广大观众的喜爱。干饭作为最近非常热门的网络词汇,出现在热播综艺中也不足为奇。而撒老师作为这一季的offer搞笑担当和凡尔赛担当,也被广大观众所热议。

# 定义分词函数
def get_cut_words(content_series):
 # 读入停用词表
 stop_words = [] 
 with open("/菜J学Python/offer/stop_words.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:
 lines = f.readlines()
 for line in lines:
 stop_words.append(line.strip())
 # 添加关键词
 my_words = ['撒老师', '范丞丞','第一季'] 
 for i in my_words:
 jieba.add_word(i) 
 # 自定义停用词
 my_stop_words = ['好像', '真的','感觉'] 
 stop_words.extend(my_stop_words) 
 # 分词
 word_num = jieba.lcut(content_series.str.cat(sep='。'), cut_all=False)
 # 条件筛选
 word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2]
 return word_num_selected
# 绘制词云图
text1 = get_cut_words(content_series=df['弹幕内容'])
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=100,
 collocations=False,
 font_path='字酷堂清楷体.ttf',
 icon_name='fas fa-square',
 size=653,
 #palette='matplotlib.Inferno_9',
 output_name='./offer.png')
Image(filename='./offer.png') 

整体弹幕词云

大家如何评论8个实习生

我们首先看下8位实习生的照片:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在所有弹幕中,丁辉被观众提及次数远超过另外7个实习生,共计9298次,其次是詹秋怡,被观众提及2455次,刘煜成被观众提及最少,仅有526次。

df8 = df["人物提及"].value_counts()[1:11]
print(df8.index.to_list())
print(df8.to_list())
c = (
 Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
 .add_xaxis(df8.index.to_list())
 .add_yaxis("",df8.to_list()) 
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人物提及次数",subtitle="数据来源:腾讯视频 \t制图:菜J学Python",pos_left = 'left'),
 xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
 )
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='top'))
 )
c.render_notebook()

人物提及次数
分别绘制8个实习生的弹幕词云图,我们发现,还是有很多观众认可丁辉的,加油、喜欢、看好、支持等词出现频率较高;对于性格较为内向的詹秋怡,观众也非常喜欢,从漂亮、刘亦菲、好看等高频词可看出,不少人喜欢她是基于颜值;作为来自顶级学府斯坦福的王骁来说,观众呈现两边倒的局势,有人说王骁好,也有人认为他是凡尔赛;朱一暄也一样,有人觉得她很可爱,也有人讨厌她;瞿泽林则被表扬情商高、可爱;李晋晔的帅气被观众赞不绝口,甚至有很多人认为他很像第1季的人气实习生何运晨;人大毕业的王颖飞也被观众夸赞好看、漂亮;高分过司考的刘煜成被观众夸赞专业知识不错,由于在第3期中被王骁抢话,受了委屈,观众纷纷表示心疼
8个实习生弹幕词云图

情感分析

通过运用百度开源NLP对弹幕内容进行情感分值计算,我们发现,在《令人心动的offer》第二季整体情感分值高于0.5,表现积极。会员等级较高的观众越能坚持到最后,弹幕点赞量从视频播放开始呈增长趋势,在最后15分钟时骤降。情感分值则表现为视频播放首尾高,中间低。

import paddlehub as hub
#这里使用了百度开源的成熟NLP模型来预测情感倾向
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
texts = df['弹幕内容'].tolist()
input_data = {'text':texts}
res = senta.sentiment_classify(data=input_data)
df['情感分值'] = [x['positive_probs'] for x in res]
#重采样至15分钟
df.index = df['发送时间']
data = df.resample('15min').mean().reset_index()

#给数据表添加调色板
import seaborn as sns
color_map = sns.light_palette('orange', as_cmap=True) #light_palette调色板
data.style.background_gradient(color_map)

情感分值表

c = (
        Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
 .add_xaxis(data["发送时间"].to_list())
 .add_yaxis('情感倾向', list(data["情感分值"].round(2)), is_smooth=True,is_connect_nones=True,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="情感倾向",subtitle="数据来源:腾讯视频 \t制图:菜J学Python",pos_left = 'left'))
 )
c.render_notebook()

情感分值随视频播放时间的变化


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