Python分析最近大火的网剧《隐秘的角落》_Python

前言

估计最近很火的连续剧《隐秘的角落》大家趁着端午假期都看过了吧？小编也跟着潮流，一口气把12集的连续剧全部看完了。看过的人肯定对朋友圈里有人发的“一起去爬山”、“小白船”、“还有机会吗”的意思心照不宣。没看过的，如果已为人父人母的，强烈要求看一下。

剧很精彩，但追剧界有句俗话说得好：“弹幕往往比剧更精彩”，为了让精彩延续下去，咱们来看看该剧弹幕的部分。电视剧是在爱奇艺独播，因此从爱奇艺上爬虫最为合适。

爬取弹幕

爱奇艺的弹幕数据是以 .z 形式的压缩文件存在的，先获取 tvid 列表，再根据 tvid 获取弹幕的压缩文件，最后对其进行解压及存储，大概就是这样一个过程。

									def get_data(tv_name,tv_id):

									 url = https://cmts.iqiyi.com/bullet/{}/{}/{}_300_{}.z

									 datas = pd.DataFrame(columns=[uid,contentsId,contents,likeCount])

									 for i in range(1,20):

									  myUrl = url.format(tv_id[-4:-2],tv_id[-2:],tv_id,i)

									  print(myUrl)

									  res = requests.get(myUrl)

									  if res.status_code == 200:

									   btArr = bytearray(res.content)

									   xml=zlib.decompress(btArr).decode(utf-8)

									   bs = BeautifulSoup(xml,"xml")

									   data = pd.DataFrame(columns=[uid,contentsId,contents,likeCount])

									   data[uid] = [i.text for i in bs.findAll(uid)]

									   data[contentsId] = [i.text for i in bs.findAll(contentId)]

									   data[contents] = [i.text for i in bs.findAll(content)]

									   data[likeCount] = [i.text for i in bs.findAll(likeCount)]

									  else:

									   break

									  datas = pd.concat([datas,data],ignore_index = True)

									 datas[tv_name]= str(tv_name)

									 return datas

共爬取得到201865 条《隐秘的角落》弹幕数据。

Python分析最近大火的网剧《隐秘的角落》

弹幕发射器

按照用户id分组并对弹幕id计数，可以得到每位用户的累计发送弹幕数。

									#累计发送弹幕数的用户

									danmu_counts = df.groupby(uid)[contentsId].count().sort_values(ascending = False).reset_index()

									danmu_counts.columns = [用户id,累计发送弹幕数]

									danmu_counts.head()

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累计发送弹幕数用户top5

第一名竟然发送了2561条弹幕，这只是一部12集的网剧啊。

难道他/她是水军？每条都发的差不多？

1 2	`df_top1` `=` `df[df[uid]` `==` `1810351987].sort_values(by="likeCount",ascending` `=` `False).reset_index()` `df_top1.head(10)`

Python分析最近大火的网剧《隐秘的角落》

然而并不是，每一条弹幕都是这位观众的有感而发，可能他/她只是在发弹幕的同时顺便看看剧吧。

这位“弹幕发射器”朋友，在每一集的弹幕量又是如何呢？

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分集&平均弹幕量

是不是通过上图可以侧面说明个别剧集的戏剧冲突更大，更能引发观众吐槽呢？

“弹幕发射器”同志，11、12集请加大输出！

这些弹幕大家都认同

抛开“弹幕发射器”同志，我们继续探究一下分集的弹幕。

看看每一集当中，哪些弹幕大家都很认同（赞）？

									df_like = df[df.groupby([tv_name])[likeCount].rank(method="first", ascending=False)==1].reset_index()[[tv_name,contents,likeCount]]

									df_like.columns = [剧集,弹幕,赞]

									df_like