用Python实现《沉默的真相》3万+弹幕情感分析！简单！

以前我写过不少文本数据分析，比如《八佰》影评分析、《三十而已》热评分析等，但基本停留在可视化分析层面。本文将运用文本挖掘技术，对最近热播剧《沉默的真相》弹幕数据进行深入分析，希望对大家有一定的启发。

本文数据分析思路及步骤如下图所示，阅读本文需要10min，您可在「菜J学Python」公众号后台回复

文本挖掘获取弹幕数据进行测试。

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一、数据获取

如果您对弹幕数据采集感兴趣，可查看J哥往期原创文章「弹幕爬虫，看这一篇就够了！」，本文仅提供核心代码：

from xml.dom.minidom import parse

import xml.dom.minidom

def xml_parse(file_name):

    DOMTree = xml.dom.minidom.parse(file_name)

    collection = DOMTree.documentElement

    # 在集合中获取所有entry数据

    entrys = collection.getElementsByTagName("entry")

    print(entrys)

    result = []

    for entry in entrys:

        content = entry.getElementsByTagName('content')[0]

        print(content.childNodes[0].data)

        i = content.childNodes[0].data

        name = entry.getElementsByTagName('name')[0]

        print(name.childNodes[0].data)

        j = name.childNodes[0].data

        dd = [j,i]

        result.append(dd)

        print(result)

    return result

二、数据清洗

1.导入数据分析库

#数据处理库

import numpy as np

import pandas as pd

import glob

import re

import jieba

#可视化库

import stylecloud

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

%matplotlib inline

from pyecharts.charts import *

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.globals import ThemeType 

from IPython.display import Image

#文本挖掘库

from snownlp import SnowNLP

from gensim import corpora,models

2.合并弹幕数据

《沉默的真相》共12集，分集爬取，共生成12个csv格式的弹幕数据文件，保存在danmu文件夹中。通过glob方法遍历所有文件，读取数据并追加保存到danmu_all文件中。

csv_list = glob.glob('/菜J学Python/danmu/*.csv')

print('共发现%s个CSV文件'% len(csv_list))

print('正在处理............')

for i in csv_list:

    fr = open(i,'r').read()

    with open('danmu_all.csv','a') as f:

        f.write(fr)

print('合并完毕！')

3.重复值、缺失值等处理

#error_bad_lines参数可忽略异常行

df = pd.read_csv("./danmu_all.csv",header=None,error_bad_lines=False)

df = df.iloc[:,[1,2]] #选择用户名和弹幕内容列

df = df.drop_duplicates() #删除重复行

df = df.dropna() #删除存在缺失值的行

df.columns = ["user","danmu"] #对字段进行命名

df

清洗后数据如下所示：

4.机械压缩去重

机械压缩去重即数据句内的去重，我们发现弹幕内容存在例如"啊啊啊啊啊"这种数据，而实际做情感分析时，只需要一个“啊”即可。

#定义机械压缩去重函数

def yasuo(st):

    for i in range(1,int(len(st)/2)+1):

        for j in range(len(st)):

            if st[j:j+i] == st[j+i:j+2*i]:

                k = j + i

                while st[k:k+i] == st[k+i:k+2*i] and k=4]

df = df.dropna()

三、数据可视化

数据可视化分析部分代码本公众号往期原创文章已多次提及，本文不做赘述。从可视化图表来看，网友对《沉默的真相》还是相当认可的，尤其对白宇塑造的正义形象江阳，提及频率远高于其他角色。

1.整体弹幕词云

2.主演提及

四、文本挖掘（NLP）

1.情感分析

情感分析是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。

本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。

df['score'] = df["danmu"].apply(lambda x:SnowNLP(x).sentiments)

df.sample(10) #随机筛选10个弹幕样本数据

12

（1）整体情感倾向

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置加载的字体名

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plt.figure(figsize=(12, 6)) #设置画布大小

rate = df['score']

ax = sns.distplot(rate,

            hist_kws={'color':'green','label':'直方图'},

            kde_kws={'color':'red','label':'密度曲线'},

            bins=20) #参数color样式为salmon，bins参数设定数据片段的数量

ax.set_title("弹幕整体情感倾向  绘图：「菜J学Python」公众号")

plt.show

12345678910

（2）观众对主演的情感倾向

mapping = {'jiangyang':'白宇|江阳', 'yanliang':'廖凡|严良', 'zhangchao':'宁理|张超','lijing':'谭卓|李静', 'wengmeixiang':'李嘉欣|翁美香'}

for key, value in mapping.items():

    df[key] = df['danmu'].str.contains(value)

average_value = pd.Series({key: df.loc[df[key], 'score'].mean() for key in mapping.keys()})

print(average_value.sort_values())

12345

由各主要角色情感得分均值可知，观众对他们都表现出积极的情感。翁美香和李静的情感得分均值相对高一些，难道是男性观众偏多？江阳的情感倾向相对较低，可能是观众对作为正义化身的他惨遭各种不公而鸣不平吧。

2.主题分析

这里的主题分析主要是将弹幕情感得分划分为两类，分别为积极类（得分在0.8以上）和消极类（得分在0.3以下），然后再在各类里分别细分出5个主题，有助于挖掘出观众情感产生的原因。

首先，筛选出两大类分别进行分词。

#分词

data1 = df['danmu'][df["score"]>=0.8]

data2 = df['danmu'][df["score"]