爬取180000条影评，分析电影《八佰》的30亿之路

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

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以下文章来源于小蚊子数据分析 ，作者小蚊子数据分析

 

最近《八佰》这部电影破30亿了，上映差不多2个月。对于沉寂了半年、影院上座率仍限定在50%的电影市场而言，这样的成绩出人意料。

从猫眼电影官网可以看到，《八佰》获得了9.2分的高口碑。一向好奇的我产生了一些疑惑，这些人到底在评论些啥？哪些地方的人评论最多？针对不同演员角色的评论内容有什么不同？

 

数据获取

猫眼电影是简单的动态网页，数据格式为json，通过解析接口的方式即可轻松获取。

def parse_page(html):
try:
        data = json.loads(html)["cmts"]  # 将str转换为json
#print(data)
        comments = []
for item in data:
            comment = {
"id": item["id"],
"nickName": item["nickName"],
"cityName": item["cityName"] if "cityName" in item else "",  # 处理cityName不存在的情况
"content": item["content"].replace("
", " ", 10),  # 处理评论内容换行的情况
"score": item["score"],
"startTime": item["startTime"]
            }
            comments.append(comment)
return comments
except Exception as e:
pass

 

数据清洗

读取影评数据

import pandas as pd
import numpy as np
data=[]
with open("comments.txt", "r",encoding="utf-8-sig") as f_input:
for line in f_input:
data.append(list(line.strip().split(",")))
data

转为DataFrame并添加列名

df = pd.DataFrame(data).iloc[:, 0:6]
df.columns = ["观众ID","观众昵称","城市","评论内容","评分","评论时间"]

删除重复记录和缺失值

df = df.drop_duplicates()
df = df.dropna()

预览并保存

df.sample(5)
df.to_csv("八佰.csv",index=False,encoding="utf_8_sig")

整体评论词云

 

对18万条影评内容进行分词，并将频率最高的500个词抽离出来制作词云图，我们发现广大观众对《八佰》这部战争题材电影表现出强烈的情感。除了好看、不错这些赞美之词以外，更多的是震撼、感人、历史、勿忘国耻等代表着强烈民族色彩的词。

评论类型分布

 

超过90%的好评率，20亿+的票房不是没有道理。

差评抽样

 

差评虽不多，但集中在对《八佰》结局的轰炸。

评论数据量TOP10城市

 

成都人对《八佰》评论热情高涨，超过北上广深等大城市。

相关演员提及

 

观众评论中提及欧豪和端午的次数最多，不知是因为演技还是颜值？

关于端午的评论

 

关于老算盘的评论

 

关于羊拐的评论

以上是 爬取180000条影评，分析电影《八佰》的30亿之路 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/531150.html

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