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来源豆瓣电影
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ID: 序号 TIME: 时间 MOVIEID: 豆瓣电影ID RATING: 该评论打分
CONTENT: 评论内容 CREATOR: 评论者 ADD_TIME:添加时间
“结巴”中文分词
https://github.com/fxsjy/jieba
• 支持三种分词模式： • 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； • 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常
快，但是不能解决歧义； • 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召
回率，适合用于搜索引擎分词。 • 支持繁体分词 • 支持自定义词典 • MIT 授权协议
安装：
pip install jieba
pip3 install jieba
import sqlite3
import pandas as pd
import jieba
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts
import math
#导入sqlite3和pandas,jiebad 词云图
#
FILTER_WORDS = ["知道",'电影',"片子","这么",'那么','怎么','是','的','这个','那个','什么','一部','这部','没有','觉得','认为',"\n",'....']
#建立过滤词列表 需要根据实际情况来调整过滤词列表 具体内容具体判断
def get_movie_id_list(min_comment_count): #id
movie_list = comment_data["MOVIEID"].value_counts()
movie_list = movie_list[movie_list>min_comment_count]
return movie_list.index
def get_comment_kw_counts(movie_id,count): #汇总为一个函数，可以设置电影ID和要获取的评论数量
comment_list = comment_data[comment_data["MOVIEID"]==movie_id]["CONTENT"]
comment_str_all = ""
for comment in comment_list:
comment_str_all+=comment + "\n"
seg_list =list(jieba.cut(comment_str_all))
keywords_count = pd.Series(seg_list)
keywords_count = keywords_count[keywords_count.str.len()>1]
keywords_count = keywords_count[~keywords_count.str.contains("|".join(FILTER_WORDS))]
keywords_count = keywords_count.value_counts()[:count]
return keywords_count
def get_movie_name_and_score(movie_id):
movie_link = 'https://movie.douban.com/subject/{}/'.format(movie_id)
#movie_data = pd.read_excel("douban_movie_data.xlsx")
search_result = movie_data[movie_data["链接"]==movie_link].iloc[0] #表格中包含重复的数 据，按照第一个筛选
movie_name = search_result['电影名']
movie_score = search_result['评分']
return(movie_name,movie_score)
conn = sqlite3.connect("douban_comment_data.db")
comment_data = pd.read_sql_query("select*from comment;",conn)
movie_data = pd.read_excel("douban_movie_data.xlsx")
#连接数据库并读取表格 ‘select * from comment;‘是SQL语句表示从comment表格选取所有数据
#movie_list = comment_data["MOVIEID"].value_counts()
#movie_list = movie_list[movie_list>100]
#print(movie_list)
#print(movie_list.count())
#统计各个电影的评论数 筛选评论数大于100的电影
#print(get_movie_id_list(1000)
#
'''movie_id = "1292052"
comment_list = comment_data[comment_data["MOVIEID"]==movie_id]["CONTENT"]#根据ID筛选评论
#print(comment_list)
comment_str_all = ""
for comment in comment_list:
comment_str_all+=comment + "\n" #整合全部评论为一个字符串，以换行隔开
seg_list =list(jieba.cut(comment_str_all)) #获取分词后的列表
#print(seg_list)
keywords_count = pd.Series(seg_list) #转换成Pandas的Series类型数据
#print(keywords_count)
keywords_count = keywords_count[keywords_count.str.len()>1]
#利用str.len()筛选字符串长度 对于一个储存了字符串的Series数据
#可以使用.str.len()来获取各个字符串数据的长度
keywords_count = keywords_count[~keywords_count.str.contains("|".join(FILTER_WORDS))]
#利用str. contains()筛选数据 .str.contains()里填一个字符串或者正则表达式
#反向选择不包含过滤词列表中词语的数据 表示取反 列表中True的变成False 列表中False的变成True
#print("|".join(FILTER_WORDS)) #re 知道|电影|片子|这么|那么|怎么|是|的|这个|那个|什么|一部|这部|没有|觉得|认为|
keywords_count = keywords_count.value_counts()[:30] #统计各个关键词的出现次数
print(keywords_count)'''
'''movie_id = "1292052"
keywords_counts = get_comment_keywords_counts(movie_id,30)
wordcloud = WordCloud()
wordcloud.add("",keywords_counts.index,keywords_counts.values,
word_size_range=[20,100]
)
wordcloud.render()'''
'''#根据电影ID在douban_movie_data找出电影名和评分
movie_link = 'https://movie.douban.com/subject/{}/'.fromat(movie_id)
movie_data = pd.read_excel("douban_movie_data.xlsx")
search_result = movie_data[movie_data["链接"]==movie_link].iloc[0] #表格中包含重复的数 据，按照第一个筛选
movie_name = search_result['电影名']
movie_score = search_result['评分']'''
#movie_name,movie_id = get_movie_name_and_score("1292052")
#print(f'{movie_name} is {movie_id}')
#收集各个得分区域电影的TOP30关键ci
kw_list_by_score = [[]for i in range(10)] #创建两个列表，储存关键词和出现次数 每个列表都含有十个列表
kw_counts_list_by_score = [[] for i in range(10)]
movie_id_list = get_movie_id_list(300)
for movie_id in movie_id_list:
word_list = get_comment_kw_counts(movie_id,30)
movie_name,movie_score = get_movie_name_and_score(movie_id)
print(word_list)
try:
kw_list_by_score[math.floor(movie_score)].extend(word_list.index) #3.9 3.3 3
kw_counts_list_by_score[math.floor(movie_score)].extend(word_list.values)
except:
print(movie_id)
'''print(kw_counts_list_by_score)
print(kw_list_by_score)'''
for i in range(10): #每次创建一个DataFrame数据 保存该得分区间的TOP30关键词和出现总次数
if kw_list_by_score[i]:
kw30_with_counts = pd.DataFrame({
"kw":kw_list_by_score[i],
"counts":kw_counts_list_by_score[i]
})
#print(kw30_with_counts)
kw30_with_counts = kw30_with_counts.groupby("kw").sum() #重复统计
kw30_with_counts = kw30_with_counts.sort_values(by="counts",ascending=False)[:30] #排序
counts_sum = kw30_with_counts["counts"].sum() #统计关键词的总出现次数，并算出百分比 并储存为文件
kw30_with_counts["percentage"] = kw30_with_counts["counts"]/counts_sum #计算占比
kw30_with_counts.to_csv("{}_movie_keywords.csv".format(i))
来源：CSDN
作者：ZEVIN LI
链接：https://blog.csdn.net/AI_LINNGLONG/article/details/104427297