实战！《长津湖》为什么这么火爆？我用 Python 来分析猫眼影评

作者：周萝卜 链接：长津湖猫眼影评
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对于这个十一黄金周的电影市场，绝对是《长津湖》的天下，短短几天，票房就已经突破36亿，大有奋起直追《战狼2》的尽头。而且口碑也是相当的高，猫眼评分高达9.5，绝对的票房口碑双丰收啊

下面我们就通过爬取猫眼的电影评论，进行相关的可视化分析，看看为什么这部电影是如此的受欢迎，最后还进行了简单的票房预测，你一定不能错过哦，欢迎收藏学习，点赞支持，喜欢技术交流的可以文末技术交流群。

数据获取

猫眼评论爬取，还是那么老一套，直接构造 API 接口信息即可

url = "https://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/257706.json?v=yes&offset=30"payload={}headers = {  "Cookie": "_lxsdk_cuid=17c188b300d13-0ecb2e1c54bec6-a7d173c-100200-17c188b300ec8; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622378; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=87266087.1633622378325.1633622378325.1633622378325.1; uuid_n_v=v1; iuuid=ECBA18D0278711EC8B0DFD12EB2962D2C4A641A554EF466B9362A58679FDD6CF; webp=true; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; featrues=[object Object]; _lxsdk=92E6A4E0278711ECAE4571A477FD49B513FE367C52044EB5A6974451969DD28A; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622806",  "Host": "m.maoyan.com",  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36"}response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)print(response.json())

这么几行代码，我们就可以得到如下结果

获取到数据后，我们就可以解析返回的 json 数据，并保存到本地了
先写一个保存数据的函数

def save_data_pd(data_name, list_info):    if not os.path.exists(data_name + r"_data.csv"):        # 表头        name = ["comment_id","approve","reply","comment_time","sureViewed","nickName",                "gender","cityName","userLevel","user_id","score","content"]        # 建立DataFrame对象        file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=list_info)        # 数据写入        file_test.to_csv(data_name + r"_data.csv", encoding="utf-8", index=False)    else:        with open(data_name + r"_data.csv", "a+", newline="", encoding="utf-8") as file_test:            # 追加到文件后面            writer = csv.writer(file_test)            # 写入文件            writer.writerows(list_info)

直接通过 Pandas 来保存数据，可以省去很多数据处理的事情

接下来编写解析 json 数据的函数

def get_data(json_comment):    list_info = []    for data in json_comment:        approve = data["approve"]        comment_id = data["id"]        cityName = data["cityName"]        content = data["content"]        reply = data["reply"]        # 性别：1男，2女，0未知        if "gender" in data:            gender = data["gender"]        else:            gender = 0        nickName = data["nickName"]        userLevel = data["userLevel"]        score = data["score"]        comment_time = data["startTime"]        sureViewed = data["sureViewed"]        user_id = data["userId"]        list_one = [comment_id, approve, reply,  comment_time, sureViewed, nickName, gender, cityName, userLevel,                     user_id, score, content]        list_info.append(list_one)    save_data_pd("maoyan", list_info)

我们把几个主要的信息提取出来，比如用户的 nickname，评论时间，所在城市等等

最后把上面的代码整合，并构造爬取的 url 即可

def fire():    tmp = "https://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/257706.json?v=yes&offset="    payload={}    headers = {      "Cookie": "_lxsdk_cuid=17c188b300d13-0ecb2e1c54bec6-a7d173c-100200-17c188b300ec8; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622378; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=87266087.1633622378325.1633622378325.1633622378325.1; uuid_n_v=v1; iuuid=ECBA18D0278711EC8B0DFD12EB2962D2C4A641A554EF466B9362A58679FDD6CF; webp=true; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; ci=55%2C%E5%8D%97%E4%BA%AC; featrues=[object Object]; _lxsdk=92E6A4E0278711ECAE4571A477FD49B513FE367C52044EB5A6974451969DD28A; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1633622806",      "Host": "m.maoyan.com",      "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36"    }    for i in range(0, 3000, 15):        url = tmp + str(i)        print(url)        response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)        comment = response.json()        if not comment.get("hcmts"):            break        hcmts = comment["hcmts"]        get_data(hcmts)        cmts = comment["cmts"]        get_data(cmts)        time.sleep(10)

爬取过程如下

保存到本地的数据如下

下面我们就可以进行相关的可视化分析了

可视化分析

1 数据清洗

我们首先根据 comment_id 来去除重复数据

df_new = df.drop_duplicates(["comment_id"])

对于评论内容，我们进行去除非中文的操作

def filter_str(desstr,restr=""):    #过滤除中文以外的其他字符    res = re.compile("[^/u4e00-/u9fa5^,^，^.^。^【^】^（^）^(^)^“^”^-^！^!^？^?^]")    # print(desstr)    res.sub(restr, desstr)

2 评论点赞及回复榜

我们先来看看哪些评论是被点赞最多的

approve_sort = df_new.sort_values(by=["approve"], ascending=False)approve_sort = df_new.sort_values(by=["approve"], ascending=False)x_data = approve_sort["nickName"].values.tolist()[:10]y_data = approve_sort["approve"].values.tolist()[:10]b = (Bar()     .add_xaxis(x_data)     .add_yaxis("",y_data)     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="评论点赞前十名"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right"))     .reversal_axis())grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

可以看到位于榜首的是一个叫“琦寶”的观众写的评论，点赞量高达86027

再来看看评论回复的情况

reply_sort = df_new.sort_values(by=["reply"], ascending=False)x_data = reply_sort["nickName"].values.tolist()[:10]y_data = reply_sort["reply"].values.tolist()[:10]b = (Bar()     .add_xaxis(x_data)     .add_yaxis("",y_data)     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="评论回复前十名"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right"))     .reversal_axis())grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

回复量最高的同样是“琦寶”的评论，很好奇，他到底写了什么呢，快来看看

df_new[df_new["nickName"].str.contains("琦寶")]["content"].values.tolist()[0]

Output:

"印象中第一次一大家子一起来看电影，姥爷就是志愿军，他一辈子没进过电影院，开始还担心会不会不适应，感谢影院工作人员的照顾，姥爷全程非常投入，我坐在旁边看到他偷偷抹了好几次眼泪，刚才我问电影咋样，一直念叨“好，好哇，我们那时候就是那样的，就是那样的……”/n忽然觉得历史长河与我竟如此之近，刚刚的三个小时我看到的是遥远的70年前、是教科书里的战争，更是姥爷的19岁，是真真切切的、他的青春年代！"

还真的是非常走心的评论，而且自己的家人就有经历过长津湖战役的经历，那么在影院观影的时候，肯定会有不一样的感受！

当然我们还可以爬取每条评论的reply信息，通过如下接口

https://i.maoyan.com/apollo/apolloapi/mmdb/replies/comment/1144027754.json?v=yes&offset=0

只需要替换 json 文件名称为对应的 comment_id 即可，这里就不再详细介绍了，感兴趣的朋友自行探索呀

下面我们来看一下整体评论数据的情况

3 各城市排行

来看看哪些城市的评论最多呢

result = df_new["cityName"].value_counts()[:10].sort_values()x_data = result.index.tolist()y_data = result.values.tolist()b = (Bar()     .add_xaxis(x_data)     .add_yaxis("",y_data)     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="评论城市前十"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right"))     .reversal_axis())grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

一线大城市纷纷上榜，看来这些城市的爱国主义教育做的还是要好很多呀

再来看看城市的全国地图分布

result = df_new["cityName"].value_counts().sort_values()x_data = result.index.tolist()y_data = result.values.tolist()city_list = [list(z) for z in zip(x_data, y_data)]

可以看到，这个评论城市的分布，也是与我国总体经济的发展情况相吻合的

4 性别分布

再来看看此类电影，对什么性别的观众更具有吸引力

attr = ["其他","男","女"]b = (Pie()     .add("", [list(z) for z in zip(attr, df_new.groupby("gender").gender.count().values.tolist())])     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="性别分布"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right")))grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

在填写了性别的数据当中，女性竟然多一些，这还是比较出乎意料的

5 是否观看

猫眼是可以在没有观看电影的情况下进行评论的，我们来看看这个数据的情况

result = df_new["sureViewed"].value_counts()[:10].sort_values().tolist()b = (Pie()     .add("", [list(z) for z in zip(["未看过", "看过"], result)])     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="是否观看过"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right")))grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

大部分人都是在观看了之后才评论的，这要在一定程度上保证了评论和打分的可靠性

6 评分分布

猫眼页面上是10分制，但是在接口当中是5分制

result = df_new["score"].value_counts().sort_values()x_data = result.index.tolist()y_data = result.values.tolist()b = (Bar()     .add_xaxis(x_data)     .add_yaxis("",y_data)     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="评分分布"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right"))     .reversal_axis())grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

可以看到5-4.5评论占据了大部分，口碑是真的好啊

7 评论时间分布

对于评论时间，我这里直接使用了原生的 echarts 来作图

from collections import Counter result = df_new["comment_time"].values.tolist()result = [i.split()[1].split(":")[0] + "点" for i in result]result_dict = dict(Counter(result))result_list = []for k,v in result_dict.items():    tmp = {}    tmp["name"] = k    tmp["value"] = v    result_list.append(tmp)children_dict = {"children": result_list}

示例地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=treemap-sunburst-transition

能够看出，在晚上的19点和20点，都是大家写评论的高峰期，一天的繁忙结束后，写个影评放松下

8 每天评论分布

接下来是每天的评论分布情况

result = df_new["comment_time"].values.tolist()result = [i.split()[0] for i in result]result_dict = dict(Counter(result))b = (Pie()     .add("", [list(z) for z in zip(result_dict.keys(), result_dict.values())])     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="每天评论数量"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right")))grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

就目前来看，几乎所有的评论都集中在10月8号，难道是上班第一天，不想上班，只想摸鱼？?

9 用户等级分布

来看下猫眼评论用户的等级情况，虽然不知道这个等级有啥用?

result = df_new["userLevel"].value_counts()[:10].sort_values()x_data = result.index.tolist()y_data = result.values.tolist()b = (Bar()     .add_xaxis(x_data)     .add_yaxis("",y_data)     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title="用户等级"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position="right"))     .reversal_axis())grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))grid.render_notebook()

大家基本都是 level2，哈哈哈哈，普罗大众嘛

10 主创提及次数

我们再来看看在评论中，各位主创被提及的次数情况

name = ["吴京","易烊千玺","段奕宏","朱亚文","李晨","胡军","王宁","刘劲","卢奇","曹阳","李军","孙毅","易","易烊","千玺"]def actor(data, name):    counts = {}    comment = jieba.cut(str(data), cut_all=False)    # 去停用词    for word in comment:        if word in name:            if word 
                 

                                                                                                                    
                         GPU云服务器
                                             
                         云服务器
                                                                                                                                                 
                                      
                     
                    
                                                                                               数据分析能带来什么
                                                                                                           python为什么这么火
                                                                                                           我用python
                                                                                                           etC 币为什么火爆