抖音数据分析背景音乐与点赞完播率之间的关系 * 热门的音乐 ID * 热门的歌曲点赞率与完播率 * 热门的歌曲点赞率与完播率随时间变化的曲线代码

以下是使用 Python 进行抖音数据分析的一些代码示例，用于分析背景音乐和点赞完播率之间的关系，包括热门的音乐 ID、热门的歌曲点赞率与完播率、热门的歌曲点赞率与完播率随时间变化的曲线等。

1. 热门的音乐 ID

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 统计音乐 ID 出现次数
music_id_count = df['music_id'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(music_id_count.values, labels=music_id_count.index)
plt.title('Hot Music ID')
plt.show()

2. 热门的歌曲点赞率与完播率

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算点赞率和完播率
df['like_rate'] = df['like_count'] / df['play_count']
df['finish_rate'] = df['finish_count'] / df['play_count']

# 按点赞率排序并绘制柱状图
df.sort_values('like_rate', ascending=False, inplace=True)
plt.bar(df['music_id'], df['like_rate'])
plt.title('Hot Music Like Rate')
plt.show()

# 按完播率排序并绘制柱状图
df.sort_values('finish_rate', ascending=False, inplace=True)
plt.bar(df['music_id'], df['finish_rate'])
plt.title('Hot Music Finish Rate')
plt.show()

3. 热门的歌曲点赞率与完播率随时间变化的曲线

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算点赞率和完播率
df['like_rate'] = df['like_count'] / df['play_count']
df['finish_rate'] = df['finish_count'] / df['play_count']

# 按时间分组并计算平均值
grouped = df.groupby('date')[['like_rate', 'finish_rate']].mean()

# 绘制折线图
plt.plot(grouped.index, grouped['like_rate'], label='Like Rate')
plt.plot(grouped.index, grouped['finish_rate'], label='Finish Rate')
plt.title('Hot Music Like and Finish Rate over Time')
plt.legend()
plt.show()

以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际需求进行编写和调整。