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按照点赞数排个序。
- #排序
- df1['likedCount'] = df1['likedCount'].astype('int')
- df_2 = df1.sort_values(by="likedCount",ascending=False)
- df_2.head()
再看看哪些热评是被复制粘贴搬来搬去的。
- #排序
- df_line = df.groupby(['content']).count().reset_index().sort_values(by="name",ascending=False)
- df_line.head()
第一个和第三个只是末尾有没有句号的区别,可以归为一类。这样的话,重复次数最多个这句话竟然重复了412次,额~~
看看上热评次数次数最多的是哪位大神?从他的身上我们能学到什么经验?
- df_user = df.groupby(['userId']).count().reset_index().sort_values(by="name",ascending=False)
- df_user.head()
按照 user_id 汇总一下,排序。
成功“捕获”一枚“段子手”,上热评次数高达347,我们再看看这位大神究竟都评论些什么?
- df_user_max = df.loc[(df['userId'] == 101***770)]
- df_user_max.head()
这位“失眠的陈先生”看来各种情话娴熟于手啊,下面就以他举例来看看如何成为网易云音乐评论里的热评段子手吧。
数据可视化
先看看这347条评论的赞数分布。
- #赞数分布图
- import matplotlib.pyplot as plt
- data = df_user_max['likedCount']
- #data.to_csv("df_user_max.csv", index_label="index_label",encoding='utf-8-sig')
- plt.hist(data,100,normed=True,facecolor='g',alpha=0.9)
- plt.show()
很明显,赞数并不多,大部分都在500赞之内,几百赞却能跻身热评,这也侧面说明了这些歌曲是比较小众的,看来是经常在新歌区广撒网。
我们使用len() 求出每条评论的字符串长度,再画个分布图
评论的字数集中在18—30字之间,这说明在留言时要注意字数,保险的做法是不要太长让人读不下去,也不要太短以免不够经典。
做个词云。
(编辑:我爱故事小小网_铜陵站长网)
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