从豆瓣读书网爬取出来的评论人数和评分有什么联系吗

从豆瓣读书网爬取出来的评论人数和评分之间存在一定的联系。一般来说，如果一本书的评论人数较多，那么这本书的评分更加可信；反之，如果一本书的评论人数较少，那么这本书的评分可能会受到个别用户的评分影响，评分的可信度会相对较低。但是需要注意的是，即使一本书的评论人数较多，也可能存在一些用户恶意评分的情况，因此需要综合考虑多个因素来评估一本书的评分可信度。

相关问题

从python爬取豆瓣读书网中的评论人数和评分怎么进行数据处理

要从豆瓣读书网中爬取评论人数和评分数据，可以使用Python的爬虫库Scrapy或BeautifulSoup来获取数据。你需要分析网站的HTML结构，找到评论人数和评分所在的标签和属性。然后可以将获取到的数据存储到本地文件或数据库中。

一旦你完成了数据的爬取，你可以使用Python的pandas库来进行数据处理和分析。你可以将数据读取到pandas的DataFrame中，然后对数据进行清洗、筛选、统计和可视化等操作。以下是一个简单的示例代码，演示如何从CSV文件中读取数据并计算出评论人数和评分的平均值：

import pandas as pd

# 读取CSV文件中的数据到DataFrame中
df = pd.read_csv('books.csv')

# 计算评论人数和评分的平均值
avg_ratings = df['rating'].mean()
avg_reviews = df['reviews'].mean()

# 打印结果
print('平均评分：{:.2f}'.format(avg_ratings))
print('平均评论人数：{:.2f}'.format(avg_reviews))

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上你可能需要进行更复杂的数据处理和分析，具体取决于你的需求和数据结构。

已经将从豆瓣读书网爬取的评分和评论人数数据存储到了MongoDB中，求出各个评分占百分比图

好的，您可以使用MongoDB的聚合框架来实现此操作。首先，您需要使用聚合管道中的`$group`操作符按评分对文档进行分组，并计算每个分组中的文档数量。然后，您需要使用`$project`操作符计算每个评分的百分比。

以下是一个可能的聚合查询示例：

db.book_ratings.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$rating",
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  {
    $project: {
      _id: 0,
      rating: "$_id",
      percent: { $multiply: [ { $divide: [ "$count", { $sum: "$count" } ] }, 100 ] }
    }
  }
])

这个查询将按评分对`book_ratings`集合中的文档进行分组，并计算每个分组中的文档数量。然后，它将使用`$project`操作符计算每个评分的百分比，将结果文档中的评分和百分比字段分别命名为`rating`和`percent`。

您可以将此查询复制并粘贴到MongoDB的shell中运行，以获取各评分占百分比的结果。