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标题: 【爬虫+数据清洗+可视化分析】舆情分析哔哩哔哩"狂飙"的评论 [打印本页]
作者: tsx81429    时间: 2023-2-15 10:39
标题: 【爬虫+数据清洗+可视化分析】舆情分析哔哩哔哩"狂飙"的评论
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一、背景介绍

您好，我是@马哥python说，一枚10年程序猿。
2023开年这段时间，《狂飙》这部热播剧引发全民追剧，不仅全员演技在线，更是符合反黑主旋律，因此创下多个收视率记录！
基于此热门事件，我用python抓取了B站上千条评论，并进行可视化舆情分析，下面详细讲解代码。
二、爬虫代码

2.1 展示爬取结果

首先，看下部分爬取数据：

爬取字段含：视频链接、评论页码、评论作者、评论时间、IP属地、点赞数、评论内容。
2.2 爬虫代码讲解

导入需要用到的库：
  1. import requests  # 发送请求
  2. import pandas as pd  # 保存csv文件
  3. import os  # 判断文件是否存在
  4. import time
  5. from time import sleep  # 设置等待，防止反爬
  6. import random  # 生成随机数
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定义一个请求头：
  1. # 请求头
  2. headers = {
  3.     'authority': 'api.bilibili.com',
  4.     'accept': 'application/json, text/plain, */*',
  5.     'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6',
  6.     # 需定期更换cookie，否则location爬不到
  7.     'cookie': "需换成自己的cookie值",
  8.     'origin': 'https://www.bilibili.com',
  9.     'referer': 'https://www.bilibili.com/video/BV1FG4y1Z7po/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=69a50ad969074af9e79ad13b34b1a548',
  10.     'sec-ch-ua': '"Chromium";v="106", "Microsoft Edge";v="106", "Not;A=Brand";v="99"',
  11.     'sec-ch-ua-mobile': '?0',
  12.     'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
  13.     'sec-fetch-dest': 'empty',
  14.     'sec-fetch-mode': 'cors',
  15.     'sec-fetch-site': 'same-site',
  16.     'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36 Edg/106.0.1370.47'
  17. }
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请求头中的cookie是个很关键的参数，如果不设置cookie，会导致数据残缺或无法爬取到数据。
那么cookie如何获取呢？打开开发者模式，见下图：
​
由于评论时间是个十位数：
​
所以开发一个函数用于转换时间格式：
  1. def trans_date(v_timestamp):
  2.     """10位时间戳转换为时间字符串"""
  3.     timeArray = time.localtime(v_timestamp)
  4.     otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
  5.     return otherStyleTime
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向B站发送请求：
  1. response = requests.get(url, headers=headers, )  # 发送请求
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接收到返回数据了，怎么解析数据呢？看一下json数据结构：
​
0-19个评论，都存放在replies下面，replies又在data下面，所以，这样解析数据：
  1. data_list = response.json()['data']['replies']  # 解析评论数据
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这样，data_list里面就是存储的每条评论数据了。
接下来吗，就是解析出每条评论里的各个字段了。
我们以评论内容这个字段为例：
  1. comment_list = []  # 评论内容空列表
  2. # 循环爬取每一条评论数据
  3. for a in data_list:
  4.     # 评论内容
  5.     comment = a['content']['message']
  6.     comment_list.append(comment)
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其他字段同理，不再赘述。
最后，把这些列表数据保存到DataFrame里面，再to_csv保存到csv文件，持久化存储完成：
  1. # 把列表拼装为DataFrame数据
  2. df = pd.DataFrame({
  3.     '视频链接': 'https://www.bilibili.com/video/' + v_bid,
  4.     '评论页码': (i + 1),
  5.     '评论作者': user_list,
  6.     '评论时间': time_list,
  7.     'IP属地': location_list,
  8.     '点赞数': like_list,
  9.     '评论内容': comment_list,
  10. })
  11. # 把评论数据保存到csv文件
  12. df.to_csv(outfile, mode='a+', encoding='utf_8_sig', index=False, header=header)
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注意，加上encoding='utf_8_sig'，否则可能会产生乱码问题！
下面，是主函数循环爬取部分代码：（支持多个视频的循环爬取）
  1. # 随便找了几个"狂飙"相关的视频ID
  2. bid_list = ['BV1Hx4y1E7QP', 'BV1Ev4y1r737', 'BV19x4y177ni']
  3. # 评论最大爬取页（每页20条评论）
  4. max_page = 50
  5. # 循环爬取这几个视频的评论
  6. for bid in bid_list:
  7.     # 输出文件名
  8.     outfile = 'b站评论_{}.csv'.format(now)
  9.     # 转换aid
  10.     aid = bv2av(bid=bid)
  11.     # 爬取评论
  12.     get_comment(v_aid=aid, v_bid=bid)
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三、可视化代码

为了方便看效果，以下代码采用jupyter notebook进行演示。
3.1 读取数据

用read_csv读取刚才爬取的B站评论数据：
​
查看前3行及数据形状：
​
3.2 数据清洗

处理空值及重复值：
​
3.3 可视化

3.3.1 IP属地分析-柱形图

​
可得结论：TOP10地区中，评论里关注度最高为广东、山东、江苏等地区，其中，广东省的关注度最高。
3.3.2 评论时间分析-折线图

分析出评论时间的分布情况：
​
可得结论：关于"狂飙"这个话题，在抓取到的数据范围内，2月2日的评论数据量最大，网友讨论最热烈，达到了将近1200的数量峰值。
3.3.3 点赞数分布-直方图


由于点赞数大部分为0或个位数情况，个别点赞数到达成千上万，直方图展示效果不佳，因此，仅提取点赞数



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