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導(dǎo)讀：今天教大家用Python分析《演員請就位2》的彈幕數(shù)據(jù)。

作者：Mika，數(shù)據(jù)：真達? ，后期：Mika

來源：CDA數(shù)據(jù)分析師（ID: cdacdacda）

最近開播的國綜里面，熱度最高的一定是《演員請就位》了。從第一季起這部綜藝就話題不斷，金句頻出，前有李誠儒老師的“如坐針氈，如芒刺背，如鯁在喉”；這一季，李誠儒老師再出金句，“味同嚼蠟，味如雞肋，如此乏味”一度刷爆網(wǎng)絡(luò)。

《演員請就位2》導(dǎo)師方面，除了上一季的陳凱歌、趙薇、郭敬明，還有這季加入的爾冬升導(dǎo)演，陣容上就十分有看點。參加的演員方面也有胡杏兒、黃奕、婁藝瀟等熟悉的身影。

《演員2》一開播就熱搜話題不斷，無論是李誠儒老師、爾冬升導(dǎo)演的犀利點評，郭敬明給演技小白何昶希發(fā)S卡都能引起大量的討論。

我們今天就用Python分析了《演員2》的視頻彈幕，看看大家都在吐槽些什么。

01?豆瓣6.5分《演員2》為啥令人失望？

《演員請就位》目前為止已經(jīng)播出了兩季，第一季在豆瓣為6.8分，共有4萬余人評分。

而目前正在播出的第二季，已有1萬9千多人評分，分數(shù)為6.5分，比上一季還低了0.3分。

1. 分數(shù)占比

我們用Python分析了豆瓣的500條熱評數(shù)據(jù)，從評分分布可以看到：

分數(shù)占比方面，37%的人給出1星，20.8%的人給出2星。給出5星好評的僅有5%。

2. 豆瓣短評

那么短評中都在說些什么呢？

從評價詞云圖中可見，話題主要集中在郭敬明、爾冬升、陳凱歌、李誠儒幾位嘉賓上。這也是《演員2》被詬病的一點，嘉賓導(dǎo)師比參賽的演員更出圈，更有話題。此外，"節(jié)目""演技""點評"等也是短評中常出現(xiàn)的。

3. 導(dǎo)演提及

幾位嘉賓導(dǎo)師中，誰被提到的次數(shù)最多呢？

進一步分析可見，郭敬明占據(jù)著最高的話題度，其次是爾冬升和陳凱歌。

4. 導(dǎo)演評價

在對導(dǎo)演和主持嘉賓的評價也十分有意思，對郭敬明的差評達到60.66%，超過的半數(shù)，好評僅為14.22%。這與爾冬升的評價差距很大，后者的差評僅為28.83%，好評度也是最高的，達到了29.73%。而有趣的是，作為主持人的大鵬差評度居然比郭敬明還高，達到了67.27%。

02?分析45萬條彈幕數(shù)據(jù)，看看大家都在吐槽什么

我們使用Python獲取并分析了《演員請就位2》的騰訊彈幕數(shù)據(jù)，分析了目前播放的前五期。

彈幕數(shù)據(jù)獲取
數(shù)據(jù)讀入和數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)可視化

公眾號后臺對話框，回復(fù)關(guān)鍵字源代碼獲取本文完整數(shù)據(jù)及代碼。

1. 數(shù)據(jù)讀入

首先導(dǎo)入所需庫。

#?導(dǎo)入庫
import?os??
import?jieba
import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd?

from?pyecharts.charts?import?Bar,?Pie,?Line,?WordCloud,?Page
from?pyecharts?import?options?as?opts?
from?pyecharts.globals?import?SymbolType,?WarningType
WarningType.ShowWarning?=?False

import?stylecloud
from?IPython.display?import?Image?#?用于在jupyter?lab中顯示本地圖

使用pandas循環(huán)讀取數(shù)據(jù)。

#?讀入數(shù)據(jù)
data_list?=?os.listdir('../data/')

df_all?=?pd.DataFrame()

for?i?in?data_list:
#?????print(i)?
????df_one?=?pd.read_csv(f'../data/{i}',?engine='python',?encoding='utf-8',?index_col=0)?
????df_all?=?df_all.append(df_one,?ignore_index=False)

df_all.info()?

<class?'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index:?449762?entries,?0?to?44317
Data?columns?(total?7?columns):
?#???Column??????Non-Null?Count???Dtype?
---??------??????--------------???-----?
?0???episodes????449762?non-null??object
?1???comment_id??449762?non-null??int64?
?2???oper_name???183066?non-null??object
?3???vip_degree??449762?non-null??int64?
?4???content?????449762?non-null??object
?5???time_point??449762?non-null??int64?
?6???up_count????449762?non-null??int64?
dtypes:?int64(4),?object(3)
memory?usage:?27.5+?MB

共獲取了前五期449762條彈幕數(shù)據(jù)。字段主要包括：期數(shù)、評論id、用戶名、vip等級、評論內(nèi)容、評論時間點和點贊數(shù)，數(shù)據(jù)預(yù)覽如下：

df_all.head()?

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

#?刪除彈幕角色
df_all['content']?=?df_all['content'].str.replace('(.*?:)',?'')
df_all.head()?

3. 數(shù)據(jù)可視化

彈幕走勢圖

先看到視頻彈幕走勢圖，從數(shù)量上可以看到，彈幕數(shù)量前三的分別是：第一期上、第三期上、第五期上。而第一期下和第五期下的彈幕較少。

df_epinum?=?df_all['episodes'].value_counts().reset_index()
df_epinum['num']?=?[1,?5,?3,?7,?6,?8,?4,?9,?2,?10]
df_epinum?=?df_epinum.sort_values('num')?
df_epinum

x_data?=?df_epinum['index'].tolist()
y_data?=?df_epinum['episodes'].tolist()

#?條形圖
bar1?=?Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px',?height='750px'))
bar1.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
bar1.add_yaxis('',?y_axis=y_data)
bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='前五期的彈幕數(shù)走勢圖'),?
?????????????????????visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=60000,?is_show=False)?
????????????????????)
bar1.render()?