流浪地球影评数据分析
时间: 2024-06-22 08:01:14 浏览: 6
《流浪地球》是一部于2019年上映的中国科幻电影,由吴京执导并主演,讲述了人类为了生存逃离太阳系的故事。对于影评数据分析,通常会涉及以下几个方面:
1. 市场表现:分析影片的票房收入、上座率、观影人次等,以及在全球范围内的影响力。
2. 口碑评价:通过收集各大影评网站(如豆瓣、烂番茄、IMDb)的评分和评论,了解观众对影片质量的评价,以及专业影评人的观点。
3. 社交媒体讨论:分析微博、知乎、豆瓣等社交媒体平台上的热度,包括话题讨论量、正面负面情绪分析。
4. 影响力指标:研究影片是否引发了观众的深度讨论,如科学合理性、文化象征意义、社会影响等。
5. 媒体报道:关注主流媒体和行业报告对影片的评价和解读。
相关问题
Python爬取《流浪地球》豆瓣影评与数据分析
好的,这是一个非常有趣的话题。您想了解哪些方面的内容呢?我们可以分为两个部分来讨论:一是如何爬取《流浪地球》的豆瓣影评,二是如何对数据进行分析。
首先,我们需要使用 Python 爬取豆瓣网站上《流浪地球》的影评。这里我推荐使用 Requests 和 Beautiful Soup 库来实现。具体步骤如下:
1. 导入所需库:`import requests` 和 `from bs4 import BeautifulSoup`
2. 构造URL:`url = 'https://movie.douban.com/subject/26266893/comments?status=P'`,其中 `26266893` 是《流浪地球》的豆瓣电影ID,`status=P` 表示只显示已经通过审核的影评。
3. 发送请求并获取HTML页面:`response = requests.get(url)`,`html = response.text`
4. 解析HTML页面:`soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')`
5. 提取影评内容:`comments = soup.find_all('span', {'class': 'short'})`,其中 `short` 是影评的CSS类名。这样就可以获取到一页的影评内容了。
6. 循环遍历所有页面并提取影评:在步骤2中,`comments` 后面的数字表示第几页的影评,我们可以通过循环遍历来获取所有页面的影评。
接下来,我们可以对爬取到的影评数据进行分析。这里我们可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来进行数据处理和可视化。具体步骤如下:
1. 导入所需库:`import pandas as pd` 和 `import matplotlib.pyplot as plt`
2. 将影评数据转为 DataFrame 格式:`df = pd.DataFrame(comments, columns=['comment'])`
3. 统计影评字数:`df['comment_len'] = df['comment'].apply(len)`,这样就可以得到每条影评的字数。
4. 统计影评评分:`df['rating'] = df['comment'].apply(lambda x: x.split()[0])`,这样就可以得到每条影评的评分。
5. 统计影评情感分析:可以使用第三方库 TextBlob 来进行情感分析,得到每条影评的情感得分。
6. 可视化分析结果:可以使用 Matplotlib 来绘制柱状图、散点图等图表,来展示分析结果。
以上就是基本的流程,具体实现细节还需要根据实际情况来调整。希望这些内容能够对您有所帮助!
用pyhton写一份基于Nlp的流浪地球影评情感分析
以下是一个使用Python进行基于NLP的流浪地球影评情感分析的示例代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import pandas as pd
# 加载停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 加载情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
# 加载影评数据
reviews = pd.read_csv('reviews.csv')
# 分词、去除停用词和计算情感分数
scores = []
for review in reviews['text']:
tokens = word_tokenize(review)
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
score = sia.polarity_scores(' '.join(filtered_tokens))
scores.append(score)
# 输出情感分数
for i in range(len(scores)):
print('影评{}的情感分数为: {}'.format(i+1, scores[i]))
```
该代码使用NLTK库进行情感分析,首先加载了停用词表和情感分析器,然后读取了存储在CSV文件中的影评数据。接下来,对每一篇影评进行了分词、去除停用词和计算情感分数的处理,并将结果存储在一个列表中。最后,输出了每篇影评的情感分数。
在使用该代码时,需要将影评数据存储在名为'reviews.csv'的CSV文件中,并包含一个名为'text'的列,其中包含了每篇影评的文本内容。在输出结果中,每篇影评的情感分数包括了'neg'、'neu'、'pos'和'compound'四个指标,分别表示负面情感分数、中性情感分数、正面情感分数和综合情感分数。
该代码可以帮助我们深入了解观众对《流浪地球》的情感反应,从而提供有价值的参考和分析。
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