爬虫实战之《流浪地球》豆瓣影评分析(三)

2023-11-07 10:40

本文主要是介绍爬虫实战之《流浪地球》豆瓣影评分析(三),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

4. 分析评论数量及评分与时间的关系

首先导入数据,进行一个初步的统计:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('doubanliulangdiqiu.csv',encoding ='GB18030')
data['评分'].value_counts()

可以看到这样的情况:
在这里插入图片描述
如果没有数据,可以去看爬虫实战之《流浪地球》豆瓣影评分析(一)的爬取过程。

先做一个饼图来分析分布情况,先把评分的值计算命名为num,然后设置字体,绘制饼图,设置小数点的位数,还有给一个标题:

import matplotlib.pyplot as plt
num = data['评分'].value_counts()
plt.rcParams['font.sans-serif'] = "Simhei"
plt.pie(num, autopct="%.2f %%",labels=num.index)
plt.title('《流浪地球》豆瓣短评评分分数分布')

最后是结果:
在这里插入图片描述

短评数量与日期的关系

因为之前爬取数据的时候,把时分秒也爬了下来,而这次只需要日期,所以要选择一下。然后用日期排序:

num = data['发表时间'].apply(lambda x: x.split(" ")[0]).value_counts()
num = num.sort_index()  # 日期排序
plt.plot(range(len(num)),num)  # 刻度与num的长度一致
plt.xticks(range(len(num)),num.index,rotation=90) 
plt.grid()  # 添加网格背景

最后效果:

这篇关于爬虫实战之《流浪地球》豆瓣影评分析(三)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/363071

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

滚雪球学Java(87):Java事务处理:JDBC的ACID属性与实战技巧!真有两下子!

咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE啦,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~ 🏆本文收录于「滚雪球学Java」专栏,专业攻坚指数级提升,助你一臂之力,带你早日登顶🚀,欢迎大家关注&&收藏!持续更新中,up!up!up!! 环境说明:Windows 10

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

MOLE 2.5 分析分子通道和孔隙

软件介绍 生物大分子通道和孔隙在生物学中发挥着重要作用,例如在分子识别和酶底物特异性方面。 我们介绍了一种名为 MOLE 2.5 的高级软件工具,该工具旨在分析分子通道和孔隙。 与其他可用软件工具的基准测试表明,MOLE 2.5 相比更快、更强大、功能更丰富。作为一项新功能,MOLE 2.5 可以估算已识别通道的物理化学性质。 软件下载 https://pan.quark.cn/s/57

衡石分析平台使用手册-单机安装及启动

单机安装及启动​ 本文讲述如何在单机环境下进行 HENGSHI SENSE 安装的操作过程。 在安装前请确认网络环境,如果是隔离环境,无法连接互联网时,请先按照 离线环境安装依赖的指导进行依赖包的安装,然后按照本文的指导继续操作。如果网络环境可以连接互联网,请直接按照本文的指导进行安装。 准备工作​ 请参考安装环境文档准备安装环境。 配置用户与安装目录。 在操作前请检查您是否有 sud

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号

Python3 BeautifulSoup爬虫 POJ自动提交

POJ 提交代码采用Base64加密方式 import http.cookiejarimport loggingimport urllib.parseimport urllib.requestimport base64from bs4 import BeautifulSoupfrom submitcode import SubmitCodeclass SubmitPoj():de

【软考】希尔排序算法分析

目录 1. c代码2. 运行截图3. 运行解析 1. c代码 #include <stdio.h>#include <stdlib.h> void shellSort(int data[], int n){// 划分的数组,例如8个数则为[4, 2, 1]int *delta;int k;// i控制delta的轮次int i;// 临时变量,换值int temp;in