前言
前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业，作业内容包括采集网易云音乐热评评论内容，数据量1W作业足够，然后就是做点数据分析相关的工作即可。这份大作业里边有网络爬虫，有数据分析和数据处理，还有可视化，算是一个大实验了，还需要上交实验报告。这里拿出来部分知识点，给大家分享。学生娃的作业，参考了这个文章： 网易云音乐评论爬取 。
数据来源
首先是数据来源，来自网易云音乐热评，代码这里就不放出来了，调用了API获取的，抓取难度就少了许多，这里不在赘述了。
分析过程
时间处理
下面的代码主要是评论时间分布，主要是针对时间列做了数据处理，常规操作，你也对照的去以日期和月份去挖掘下有意思的事情。
import pandas as pd
from pyecharts import Line
读取数据
df = pd.read_csv('music_comments.csv', header=None, names=['name', 'userid', 'age', 'gender', 'city', 'text', 'comment', 'commentid', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig')
根据评论ID去重
df = df.drop_duplicates('commentid')
df = df.dropna()
获取时间
df['time'] = [int(i.split(' ')[1].split(':')[0]) for i in df['date']]
分组汇总
date_message = df.groupby(['time'])
date_com = date_message['time'].agg(['count'])
date_com.reset_index(inplace=True)
绘制走势图
attr = date_com['time']
v1 = date_com['count']
line = Line("歌曲被爆抄袭后-评论的时间分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
lin
Original: https://blog.csdn.net/Python_xiaowu/article/details/122611358
Author: Python_xiaowu
Title: 使用Python分析网易云歌曲评论信息，通过可视化处理我发现了这些有趣的规律
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