一、数据源

之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜:

最终数据结果,是这样的:TOP100数据

在此数据基础上,做python可视化分析。

二、数据读取

首先,读取数据源:

# 读取csv数据
df = pd.read_csv(csv)

三、数据概览

用shape查看数据形状:

# 查看数据形状
df.shape

用head查看前n行:

# 查看前5行
df.head(5)

用info查看列信息:

# 查看列信息
df.info()

用describe查看统计性分析:

# 描述性统计分析
df.describe()

描述性统计

四、数据清洗

查看是否存在空值:

# 查看空值
df.isna().any()

每列都是False,没有空值。

查看是否存在重复值:

#查看重复值
df.duplicated().any()

False代表没有重复值。

上面我们看到,点踩数都是0,没有分析意义,所以,用drop删除此列:

# 删除没用的列
df.drop('点踩数', axis=1, inplace=True)

删除之后,查看删除结果: 没有点踩数了。

五、可视化分析

5.1 相关性分析(Correlation)

数据中,有播放数、弹幕数、投币数、点赞数、分享数、收藏数等众多数据指标。

我想分析出,这些指标中,谁和综合得分的关系最大,决定性最高。

直接采用pandas自带的corr函数,得出相关性(spearman相关)矩阵: 可以看出,点赞数和综合得分的相关性最高,达到了0.66。

根据此分析结论,进一步画出点赞数和综合得分的分布散点图,验证此结论的正确性。

出结论:随着点赞数增多,综合得分呈明显上升趋势,进一步得出,二者存在正相关的关系

5.2 饼图(Pie)

综合得分划分分布区间,绘制出分布饼图。

首先,划分数据区间:

# 设置分段
bins = [1000000, 1500000,2000000, 2500000, 3000000, 10000000]
# 设置标签
labels = [
    '100w-150w',
    '150w-200w',
    '200w-250w',
    '250w-300w',
    '300w-1000w'
]
# 按分段离散化数据
segments = pd.cut(score_list, bins, labels=labels)  # 按分段切割数据
counts = pd.value_counts(segments, sort=False).values.tolist()  # 统计个数

至于区间怎么划分,可以按照对数据的大致理解,和最终可视化呈现的效果,微调划分区间。

绘制饼图: 

得出结论:综合得分在100w至150w这个区间的视频最多,有36个视频(占比36%)

5.3 箱形图(Boxplot)

箱形图,是一种分析数据分布、离散情况的数据分析方法。

首先,我尝试了把这几个数据指标,绘制在同一张图里:

 

可以发现,由于播放数远远大于其他数据指标,不在一个数量级,导致其他数据指标的box都挤到一块了,可视化效果很差,所以,我打算把每个box画到一个图里,避免这种情况的发生。

以下代码,含知识点(subplot(n_row, n_col, order) n_row代表几行,n_col代表几列,order代表第几个) 

得出结论:每个数据指标都存在极值的情况(最大值距离box很远),数据比较离散,方差较大

5.4 词云图(wordcloud)

针对视频作者,画出词云图。

代码中各个细节设置项,已添加对应注释,不再赘述。

 

和原始背景图对比:

 

这个背景图,是我找的一个动漫小人的图片,对比词云图,你会发现:

  1. 词云图和背景图的形状,大体一致(mask参数的作用)

  2. 词云图和背景图的颜色分布,大体一致(color_func参数的作用)

至此,全部分析结束。

作者:|马哥python说|,原文链接: https://www.cnblogs.com/mashukui/p/16323736.html

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