用数据来对比下《哪吒》和《姜子牙》，差距逐渐加大

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

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以下文章来源于数据分析与统计学之美，作者 不正经的kimol君

前言

 

随着国内疫情得到有效控制，每个地区的电影院都陆陆续续的开放了，而很多本应该在春节档上映的电影因为疫情撤档，现在也重新上映了。

想必和不少小伙伴一样，我一直对《姜子牙》满怀期待。于是，国庆第2天我便杀入影院。而关于《姜子牙》的评价呈现了两极分化，而它也经常被拿来和去年上映的《哪吒》对比。关于电影本身，我不做过多评价，主要是从数据的角度出发，把《姜子牙》和《哪吒》进行一个对比分析。

 

一、票房对比分析

为了使得数据统一，我选取上映的前9日的票房数据（将持续更新）：

 

注：票房数据来源于网络，不保证完全准确。将其存于本地excel表格中，命名为“票房数据.xlsx”。

2.票房走势分析

利用pandas库对票房数据进行分析，并绘制折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 票房分析
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 用来正常显示中文标签    
data = pd.read_excel("票房数据.xlsx",index_col=0)
data.plot(style=".-.")
plt.title("票房数据")
plt.ylabel("票房(亿元)")
plt.xlabel("上映时间")
plt.savefig("票房数据.png")

结果如下：

 

从图可以看出（仅代表个人观点）：

  • 1 首映当日《姜子牙》票房明显高于《哪吒》。这大概是源于观众的期待，这也说明前期的宣传工作做到位了；

  • 2 从走势来看，《姜子牙》呈现出明显下滑。这大概是因为上映后口碑上出现了两级分化，电影本身没有到达观众原本的期待；

  • 3 从走势来看，《哪吒》后续走势强劲有力。这大概是因为上映后《哪吒》作为国产动漫的代表口口相传，吸引了越来越多的观众。

二、评价对比分析

这一部分主要是对观众的影评进行分析，评价数据来源于某瓣。

1.爬取影评

在网站简单搜索之后可以发现一个电影短评的接口：

https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new_score

其中，26794435表示电影的编号l；start参数表示评论起始位置；limit表示每次请求的评论数。

1.1获取评论页面

def get_comment(mid,page):
"""
    获得评论页面的HTML
"""
    start = (page-1)*20
    url = "https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%d&limit=20&status=P&sort=new_score"%(mid,start)
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0",
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2",
"Connection": "keep-alive",
"Upgrade-Insecure-Requests": "1"}
    cookies = {}
    res = requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)
    html = res.text
return html
## 注意：请求需要带上登陆后的cookies，否则将只能获取10页的评论。

1.2 解析页面中的评论

def parse_comment(html):
"""
    解析HTML中的评论
"""
    comment = re.findall("<span class="short">(.*?)</span>",html)
return comment

1.3 定义爬取函数

def crawl_comment(mid,N,name):
"""
    爬取指定页数的评论，并保存在本地
"""
    comments = []
for p in range(1,N+1):
        html = get_comment(mid,p)
        comment = parse_comment(html)
        comments.extend(comment)
print("《%s》第%d页评论爬取完成(%d条)"%(name,p,len(comment)))
        time.sleep(random.uniform(3,5))
    with open("%s.txt"%name,"w") as f:
        f.write(json.dumps(comments))
## 注意：time.sleep()很重要，否则请求过于频繁将触发安全机制，导致403

1.4 完整代码

import re
import time
import json
import random
import requests
# 定义相关函数
def get_comment(mid,page):
"""
    获得评论页面的HTML
"""
    start = (page-1)*20
    url = "https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%d&limit=20&status=P&sort=new_score"%(mid,start)
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0",
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2",
"Connection": "keep-alive",
"Upgrade-Insecure-Requests": "1"}
    cookies = {}
    res = requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)
    html = res.text
return html
def parse_comment(html):
"""
    解析HTML中的评论
"""
    comment = re.findall("<span class="short">(.*?)</span>",html)
return comment
def crawl_comment(mid,N,name):
"""
    爬取指定页数的评论，并保存在本地
"""
    comments = []
for p in range(1,N+1):
        html = get_comment(mid,p)
        comment = parse_comment(html)
        comments.extend(comment)
print("《%s》第%d页评论爬取完成(%d条)"%(name,p,len(comment)))
        time.sleep(random.uniform(3,5))
    with open("%s.txt"%name,"w") as f:
        f.write(json.dumps(comments))
# 爬取姜子牙评论
crawl_comment("25907124",25,"姜子牙")
# 爬取哪吒评论
crawl_comment("26794435",25,"哪吒")

2.词云分析

利用python的jieba库和wordcloud库对评论进行分析，绘制出词云。其中相应库的安装如下：

pip install jieba
pip install wordcloud

2.1 完整代码

先利用jieba对评论进行分词处理，再利用wordcloud对词频进行统计并绘制出词云。

import json
import jieba
from wordcloud import WordCloud
# 定义相关函数
def create_wordcloud(comments,name):
"""
    根据评论列表创建词云
"""
    content = "".join(comments)
    wl = jieba.cut(content,cut_all=True)
    wl_space_split = "".join(wl)
    wc = WordCloud("simhei.ttf",
                   background_color="white", # 背景颜色
                   width=1000,
                   height=600,).generate(wl_space_split)
    wc.to_file("%s.png"%name)
# 词云数据分析
with open("姜子牙.txt","r") as f:
    comments_jiang = json.loads(f.read())
    create_wordcloud(comments_jiang,"姜子牙评论")
with open("哪吒.txt","r") as f:
    comments_ne = json.loads(f.read())
    create_wordcloud(comments_ne,"哪吒评论")

2.2 结果展示

《姜子牙》评论词云：

 

可以看出：在关于《姜子牙》的评论中，往往会伴随着与《哪吒》的比较。同时，其中的剧情、故事也是大家比较关注的一个问题。

《哪吒》评论词云：

 

可以看出：在关于《哪吒》的评论中，大家往往涉及到了国产、动画等关键词，而这也与大家对《哪吒》的主流定位不谋而合。

以上是 用数据来对比下《哪吒》和《姜子牙》，差距逐渐加大 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/530012.html

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