【導語】：今天我們來聊聊周杰倫的新歌《Mojito》，Python技術部分請看第三部分，Show me data，用數據說話

6月12日0：00，周杰倫的最新單曲《Mojito》正式上線。對周杰倫歌迷來說，這一天簡直就是過年了。因為距離周杰倫上一次發歌，已經過去了半年時間；而他的上一張專輯《周杰倫的床邊故事》，已經是4年前的事情了。

這首以一種傳統的古巴雞尾酒命名的《Mojito》，前奏就充滿濃濃的古巴風情和拉丁節奏，整首歌都寫出在遇見愛情時令人神往的浪漫情調。尤其是令人驚艷的rap部分，不僅讓人感嘆我的青春回來了！

《Mojito》一經上線也是火爆全網，300多萬人提前預約，一小時內銷量破100萬，這也直接導致 QQ 音樂崩潰。

今天我們就用數據來全方位解讀一下，周杰倫的新歌《Mojito》。

1、豆瓣數據

首先我們分析整理了《Mojito》的豆瓣音樂數據，目前這首歌在豆瓣共有2萬3千余人進行評價，分數為6.9分。

數據來源：豆瓣音樂短評

https://music.douban.com/subject/35093585/comments/

數據量：498條

雖然比起周董早年音樂的分數有一定差距，但是對比起近兩年發布的《我是如此相信》《說好不哭》在豆瓣的6.3分和5.9分，這首mojito還是不錯的。

再具體看到評分數據可以發現，給出3星的人最多，占比39.02%。其次是4星，21.84%。給出5星的占比16.49%。

我們進一步把給出1-2分的歸類為負向評分，把4-5分的歸為正向評分。

分別對比負向的正向的詞云，我們可以看到：

在負向評價中，提到最多的就是"失望"、"難聽"、"編曲"。正向評價中，大多數人都表示"好聽"、"有夏天"的感覺、"喜歡"。有意思的是，無論正向負向評價都提到了充滿異域風情的《Mojito》很容易讓人聯想到當年周董的那首《迷迭香》。

2、微博數據

接下來我們分析了周杰倫中文網在微博發布的mojito mv的評論數據。

微博：周杰倫中文網JayCn發布的《Mojito》MV

https://weibo.com/1165631310/J6cxJ67HC?filter=hot&root_comment_id=0&type=comment

數據集大小（去重之后）：

• 評論數據：9976條
• 粉絲數據：9107條

分析發現，評論用戶性別方面，女生占了絕大多數，占比78.82%。

而用戶年齡方面，也是妥妥的90后的天下，占比高達74.91%。

微博評論中大家都在說些什么呢？

可以看到大多數人都表示"好聽"、"喜歡"、"很有夏天"的感覺。讓人"單曲循環"，特別"上頭"。同時經典的周氏rap，也是整首歌的靈魂，一聽就太有那味兒了！

3、教你用Python爬取QQ音樂評論數據

最后我們看到qq音樂的數據：

QQ音樂評論信息。

https://y.qq.com/n/yqq/album/0009C3rp3Kfwg0.html

數據量：20245

我們先看到結論

首先在實時評論走勢圖上可以看到，在歌發布的12日0時，評論人數最高，之后慢慢回落。

評論中也讓人感嘆"好聽"、"青春回來了"。讓歌迷們紛紛下單支持，畢竟上線一小時突破一百萬張，讓QQ 音樂軟件一度崩潰，周董的影響力還是不容小覷的。

下面我們看到具體的步驟

我們使用Python分別獲取了QQ音樂評論、豆瓣短評和微博相關的評論數據，進行了數據分析。此處我們展示QQ音樂評論分析部分。按照業務分析流程進行：

數據獲取

數據處理

數據可視化

01 數據獲取

首先打開QQ音樂，搜索Mojito。翻到評論區后，使用谷歌瀏覽器的檢查功能，切換到Network部分，點擊翻頁進行網絡抓包，很容易發現發現評論區的內容是被封裝在json中的，如下圖所示：

切換到headers處，找到請求URL地址，我們對請求地址進行精簡和測試，得到評論數據請求的URL地址：

https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg?biztype=2&topid=12924001&cmd=8pagenum=0&pagesize=25

其中參數pagenum代表頁數，通過遍歷即可獲取所有數據，代碼如下：

# 導入包 import pandas as pd import time import requests import json from fake_useragent import UserAgentdef get_qq_comment(page_num):# 存儲數據df_all = pd.DataFrame()for i in range(page_num):# 打印進度print('我正在獲取第{}頁的信息'.format(i))# 獲取URLurl = 'https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg?biztype=2&topid=12924001&cmd=8pagenum={}&pagesize=25'.format(i)# 添加headersheaders = {'user-agent': UserAgent().random}# 發起請求try:r = requests.get(url, headers=headers)except Exception as e:print(e)continue# 解析網頁json_data = json.loads(r.text)# 獲取數據comment_list = json_data['comment']['commentlist']# 昵稱nick_name = [i.get('nick') for i in comment_list]# 評論內容content = [i.get('rootcommentcontent') for i in comment_list]# 評論時間comment_time = [i.get('time') for i in comment_list]# 點贊數praise_num = [i.get('praisenum') for i in comment_list]# 存儲數據df = pd.DataFrame({'nick_name': nick_name,'content': content,'comment_time': comment_time,'praise_num': praise_num})# 追加數據df_all = df_all.append(df, ignore_index=True)# 休眠一秒time.sleep(1)return df_all# 運行函數 df = get_qq_comment(page_num=912)

通過上述程序，共獲取到截止6.13日22217條評論信息，數據集如下所示:

df.head()

02 數據讀入和數據處理

讀入數據集，并對獲取的數據集進行清洗。

# 導入所需包 import jieba import stylecloud from pyecharts.charts import Pie, Bar, Map, Line, WordCloud, Page from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import SymbolType, WarningType WarningType.ShowWarning = False# 讀入數據 df = pd.read_excel('../data/QQ音樂評論數據6.13.xlsx')# 查看重復值和空值 print(df.duplicated().sum()) print(df.isnull().sum()) # 轉換函數 def transform_time(time_second):time_array = time.localtime(time_second)otherStyleTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time_array) return otherStyleTime# 時間數據處理 df['comment_time'] = df['comment_time'].apply(lambda x: transform_time(x))# content初步處理 pattern = re.compile(r'[em](.*?)[/em]') df['content'] = df.content.str.replace(pattern, '') df.head()

03 數據可視化分析

Mojito評論時間走勢圖

# 日期數量 comment_num = df.comment_time.str.split(':').str[0].value_counts().sort_index() comment_num[:5] 2020-06-12 00 12673 2020-06-12 01 1185 2020-06-12 02 364 2020-06-12 03 146 2020-06-12 04 80 Name: comment_time, dtype: int64# 產生數據 x_line1 = [i.replace('2020-','') for i in comment_num.index.to_list()] y_line1 = comment_num.values.tolist()# 繪制面積圖 line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) line1.add_xaxis(x_line1) line1.add_yaxis('', y_line1,markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')])) line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('Mojito評論人數走勢圖'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate='30')),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=12673)) line1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3)) line1.render()

QQ音樂評論詞云圖

def get_cut_words(content_series):# 讀入停用詞表stop_words = [] with open(r"stop_words.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:lines = f.readlines()for line in lines:stop_words.append(line.strip())# 添加關鍵詞my_words = ['周杰倫', '一首歌', '好好聽', '方文山', '30多歲'] for i in my_words:jieba.add_word(i) # 自定義停用詞my_stop_words = ['歌有', '真的', '這首', '一首', '一點', '反正', '一段', '一句', '首歌', '啊啊啊', '哈哈哈', '轉發', '微博', '那段', '他會'] stop_words.extend(my_stop_words) # 分詞word_num = jieba.lcut(content_series.str.cat(sep='。'), cut_all=False)# 條件篩選word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2]return word_num_selectedtext1 = get_cut_words(content_series=df.content) text1[:5] ['致敬', '久石', '人生', '旋轉', '木馬']# 繪制詞云圖 stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=1000,collocations=False,font_path=r'?C:WindowsFontsmsyh.ttc',icon_name='fas fa-music',size=624,output_name='./詞云圖/QQ音樂評論詞云圖.png')

CDA數據分析師 出品

作者：Mika

數據：真達

后期：澤龍

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python六角星绘制_一小时销量破百万，Python告诉你周杰伦的《Mojito》到底有多火！...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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