往期精彩，爬取10亿票房的《西虹市首富》热评，一起来解读吧！

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本文章来自腾讯云作者：Python进阶者

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前言

纵观近几年的国产电影市场，“开心麻花“似乎已经成为了票房的保证。从《夏洛特烦恼》、《羞羞的铁拳》到最新上映的《西虹市首富》都引爆了票房。本期我们会根据从猫眼电影网爬取到的上万条评论为你解读《西虹市首富》是否值得一看。

数据爬取

此次数据爬取我们参考了之前其他文章中对于猫眼数据的爬取方法，调用其接口，每次取出部分数据并进行去重，最终得到上万条评论，代码如下：

tomato = pd.DataFrame(columns=['date','score','city','comment','nick'])for i in range(0, 1000):j = random.randint(1,1000)print(str(i)+' '+str(j))try:time.sleep(2) url= 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1212592.json?_v_=yes&offset=' + str(j)html = requests.get(url=url).contentdata = json.loads(html.decode('utf-8'))['cmts']for item in data:tomato = tomato.append({'date':item['time'].split(' ')[0],'city':item['cityName'], 'score':item['score'],'comment':item['content'], 'nick':item['nick']},ignore_index=True)tomato.to_csv('西虹市首富4.csv',index=False)                           except:continue

数据分析

我们看一下所得到的数据：

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数据中我们可以得到用户的昵称，方便后面进行去重。后面的部分主要围绕评分、城市、评论展开。

首先看一下，评论分布热力图：

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京津翼、江浙沪、珠三角等在各种榜单长期霸榜单的区域，在热力图中，依然占据着重要地位。同时，我们看到东三省和四川、重庆所在区域也有着十分高的热度，这也与沈腾自身东北人&四川女婿的身份不谋而合（以上纯属巧合，切勿较真）。

下面我们要看的是主要城市的评论数量与打分情况：。
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打出最高分4.77分的正是沈腾家乡的省会城市哈尔滨（沈腾出生于黑龙江齐齐哈尔），看来沈腾在黑龙江还是被广大父老乡亲所认可的。最低分和次低分来自于合肥和郑州，今后的开心麻花可以考虑引入加强在中部地区的宣传。

我们按照打分从高到底对城市进行排序：

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在评论数量最多的二十个城市中，评分前七名的城市中东北独占四席，而分数相对较低的城市中武汉、合肥、郑州都属于中部地区，可见不同地区的观众对影评的认可程度有着一定差异。

我们把城市打分情况投射到地图中：（红色表示打分较高，蓝色表示较低）
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进一步，我们把城市划分为评分较高和较低两部分

较高区域：

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较低区域：

可以看到对于“西红柿”，南北方观众的评价存在一定差异，这与每年春晚各个地区收视率似乎有一些吻合知乎。沈腾本身也是春晚的常客，电影中自然会带一些“春晚小品味”，这似乎可以一定程度上解释我们得到的结果。

看过了评分，我们看一下评论生成的词云图，以下分别是原图和据此绘制的词云图：

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不知道大家的想法如何，至少在我看到了这样的词云，搞笑、笑点、值得、开心、不错，甚至是哈哈都会激起我强烈的看片欲望。同时，沈腾也被大家反复提起多次，可以预见其在片中有着非常不错的表演，也会一定程度上激发大家看片的欲望。

部分代码展示

热力图：

tomato_com = pd.read_excel('西虹市首富.xlsx')
grouped=tomato_com.groupby(['city'])
grouped_pct=grouped['score'] #tip_pct列
city_com = grouped_pct.agg(['mean','count'])
city_com.reset_index(inplace=True)
city_com['mean'] = round(city_com['mean'],2)data=[(city_com['city'][i],city_com['count'][i]) for i in range(0, city_com.shape[0])]geo = Geo('《西虹市首富》全国热力图', title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')attr, value = geo.cast(data)geo.add("", attr, value, type="heatmap", visual_range=[0, 200],visual_text_color="#fff", symbol_size=10, is_visualmap=True,is_roam=False)geo.render('西虹市首富全国热力图.html')

折线图+柱形图组合：

city_main = city_com.sort_values('count',ascending=False)[0:20]attr = city_main['city']v1=city_main['count']v2=city_main['mean']line = Line("主要城市评分")line.add("城市", attr, v2, is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxis_min=4.2, mark_point=['min','max'],xaxis_interval =0,line_color='lightblue', line_width=4,mark_point_textcolor='black',mark_point_color='lightblue', is_splitline_show=False)  bar = Bar("主要城市评论数")bar.add("城市", attr, v1, is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxis_min=4.2, xaxis_interval =0,is_splitline_show=False)overlap = Overlap()# 默认不新增 x y 轴，并且 x y 轴的索引都为 0
overlap.add(bar)overlap.add(line, yaxis_index=1, is_add_yaxis=True)overlap.render('主要城市评论数_平均分.html')

词云：

tomato_str =  ' '.join(tomato_com['comment'])words_list = []word_generator = jieba.cut_for_search(tomato_str) for word in word_generator:words_list.append(word)words_list = [k for k in words_list if len(k)>1]back_color = imread('西红柿.jpg')  # 解析该图片wc = WordCloud(background_color='white',  # 背景颜色max_words=200,  # 最大词数mask=back_color,  # 以该参数值作图绘制词云，这个参数不为空时，width和height会被忽略max_font_size=300,  # 显示字体的最大值stopwords=STOPWORDS.add('苟利国'),  # 使用内置的屏蔽词，再添加'苟利国'font_path="C:/Windows/Fonts/STFANGSO.ttf", random_state=42,  # 为每个词返回一个PIL颜色# width=1000,  # 图片的宽# height=860  #图片的长)tomato_count = Counter(words_list)wc.generate_from_frequencies(tomato_count)# 基于彩色图像生成相应彩色image_colors = ImageColorGenerator(back_color)# 绘制词云plt.figure()plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))plt.axis('off')