如何读取www.bilibili.com网站上前10000个视频的标题，评论，视频信息，生成dataframe，然后使用外部库等方式，分析与滑板，滑雪，和飞盘内容在其中的热度，并·使用RNN对其进行情感分析，结合例子，给出RNN分析完整代码

要读取B站前10000个视频的信息，可以使用B站的API接口，具体可以参考B站开放平台的文档。以下是一份使用Python requests库获取视频信息的代码示例：

import requests
import pandas as pd

# 获取前10000个视频的aid（视频id）
url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/newlist'
params = {
    'rid': 0,       # 分区ID，0代表全部分区
    'type': 0,      # 排序方式，0代表按时间排序
    'pn': 1,        # 页码，每页最多有20个视频
    'ps': 500       # 每次请求获取的视频数量，最多为500
}
video_ids = []
for i in range(20):
    params['pn'] = i + 1
    resp = requests.get(url, params=params).json()
    video_ids += [item['aid'] for item in resp['data']['archives']]

# 获取视频信息
url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/view'
params = {'aid': ''}
video_info = []
for aid in video_ids:
    params['aid'] = aid
    resp = requests.get(url, params=params).json()
    data = resp['data']
    video_info.append({
        'title': data['title'],      # 标题
        'desc': data['desc'],        # 简介
        'view': data['stat']['view'],# 播放量
        'danmaku': data['stat']['danmaku'],# 弹幕数
        'reply': data['stat']['reply'],# 评论数
        'favorite': data['stat']['favorite'],# 收藏数
        'coin': data['stat']['coin'],# 硬币数
        'share': data['stat']['share'],# 分享数
        'like': data['stat']['like'] # 点赞数
    })

# 生成dataframe
df = pd.DataFrame(video_info)

得到dataframe之后，可以使用外部库进行分析。以Python为例，可以使用pandas和matplotlib等库进行数据处理和可视化。以下是一个简单的例子，展示滑板、滑雪和飞盘视频的播放量和弹幕数的分布情况：

import matplotlib.pyplot as plt

# 筛选包含关键词的视频
df_board = df[df['title'].str.contains('滑板')]
df_ski = df[df['title'].str.contains('滑雪')]
df_frisbee = df[df['title'].str.contains('飞盘')]

# 绘制播放量和弹幕数的分布图
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 6))
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
axes[0, 0].hist(df_board['view'], bins=20)
axes[0, 0].set_title('View distribution of skateboard videos')
axes[0, 1].hist(df_ski['view'], bins=20)
axes[0, 1].set_title('View distribution of skiing videos')
axes[0, 2].hist(df_frisbee['view'], bins=20)
axes[0, 2].set_title('View distribution of frisbee videos')
axes[1, 0].hist(df_board['danmaku'], bins=20)
axes[1, 0].set_title('Danmaku distribution of skateboard videos')
axes[1, 1].hist(df_ski['danmaku'], bins=20)
axes[1, 1].set_title('Danmaku distribution of skiing videos')
axes[1, 2].hist(df_frisbee['danmaku'], bins=20)
axes[1, 2].set_title('Danmaku distribution of frisbee videos')
plt.show()

如果想使用RNN进行情感分析，可以使用Python的Keras库。以下是一个简单的例子，展示如何使用Keras训练一个情感分析模型，并对数据集进行情感分类：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 构建数据集，假设有100条评论数据
texts = ['这个电影太好看了', '这个电影太难看了', ...]
labels = [1, 0, ...]

# 将文本转换为数字序列，并进行padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=100)

# 构建情感分析模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 32, input_length=100))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(padded_sequences, np.array(labels), validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=32)

# 对新的评论进行情感分类
new_texts = ['这个电影真的很好看', '这个电影好难懂啊', ...]
new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(new_texts)
new_padded_sequences = pad_sequences(new_sequences, maxlen=100)
predictions = model.predict(new_padded_sequences)

以上就是读取B站前10000个视频信息、分析与滑板、滑雪和飞盘内容的热度，并使用RNN进行情感分析的简单代码示例。