一、背景介绍

您好，我是@马哥python说，一枚10年程序猿。

自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。

我用Python爬取并分析了众多网友的评论，并得出一系列分析结论。

二、爬虫代码

2.1 展示爬取结果

首先，看下部分爬取数据：
爬取结果
爬取字段含：视频链接、评论页码、评论作者、评论时间、IP属地、点赞数、评论内容。

2.2 爬虫代码讲解

爬虫部分不作讲解。

三、可视化代码

为了方便看效果，以下代码采用jupyter notebook进行演示。

3.1 读取数据

用read_csv读取刚才爬取的评论数据：

df = pd.read_csv('淄博烧烤_评论数据.csv')

查看前3行及数据形状：

print(df.head(3))
print(df.shape)

3.2 数据清洗

处理空值及重复值：
数据清洗

3.3 可视化

3.3.1 IP属地分析-柱形图

柱形图

结论：从柱形图来看，山东位居首位，说明淄博烧烤也受到本地人大力支持，其次是四川、广东等地讨论热度最高。

3.3.2 评论时间分析-折线图

结论：从折线图来看，4月26日左右达到讨论热度顶峰，其次是5月1号即五一劳动节假期第一天，大量网友的"进淄赶烤"也制造了新的讨论热度。

3.3.3、点赞数分布-箱线图

由于点赞数大部分为0或个位数情况，个别点赞数到达成千上万，箱线图展示效果不佳，因此，仅提取点赞数<10的数据绘制箱线图。

结论：从箱线图来看，去除超过10个点赞数评论数据之后，大部分评论集中在0-3个点赞之间，也就是只有少量评论引起网友的点赞共鸣和认可。

3.3.4 评论内容-情感分布饼图

针对中文评论数据，采用snownlp开发情感判定函数：

情感分布饼图，如下：

结论：从饼图来看，积极和消极分别占比不到一半，说明广大网友在认可淄博烧烤现象的同时，也有大量负面讨论存在，比如讨论烧烤的价格略高、住宿条件欠佳、环境污染等负面话题。

3.3.5 评论内容-词云图

由于评论内容中存在很多"啊"、“的”、"了"等无意义的干扰词，影响高频词的提取，因此，采用哈工大停用词表作为停用词词典，对干扰词进行屏蔽：

然后，绘制词云图：

结论：从词云图来看，“淄博”、“烧烤”、“山东”、“好吃”、“城市”、“好”、"物价"等正面词汇字体较大，体现出众多网友对以「淄博烧烤」为代表的后疫情时代人间烟火的美好向往。