五月天线上演唱会：用Python解读，分析这里有你的青春吗？

【导语】：今天我们来聊聊五月天这场刷屏朋友圈的线上演唱会，Python技术部分请看第四部分。

Show me data，用数据说话！

在五月的最后一天，五月天实现了他们2020年的“五月之约”。5月31日 一场席卷朋友圈的线上演唱会如约上演。

空荡的体育馆，数万根银光棒，一个乐队独自在开狂欢的party ，感觉最近真的被蛋黄长裙洗脑了，深陷Jony J 魔咒。

好，让我们言归正传。五月天实现了5月的约定，歌迷满足了娱乐填补内心空虚的需求，要不真的要去摆地摊了，所以这场演唱也是瞬间火遍了全网，朋友圈刷屏的都是“五月天线上演唱会”。

虽然只有短短一个小时，没有安可的喊声，但是现场的效果还是非常好的。五月天唱着青春、梦想，唱着自己的人生经历，而身处人生各个阶段、怀着各种心情的歌迷，似乎都能找到共鸣，得到激励。

那么五月天的线上演唱会里，有你的青春吗？下面让我们用数据说话。

01、豆瓣9.4分，这场线上演唱会到底多好看？

 首先让我们看到豆瓣上的数据：

截止到目前为止，五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价，目前豆瓣评分为9.4分，是非常高的成绩了。

豆瓣评分分布

进一步分析可以看到，评论中有68.4%的人给出了满分5星，其次24.2%的人给出了4星。

豆瓣评论词云图

豆瓣评论中大家都在说些什么呢？可以看到"太短"是大家的统一呼声，这样的演唱会一个小时实在是太短了，还有歌迷感叹到 “五月天的演唱会就像我的青春，猝不及防结束了。”与此同时"青春"、"感动"、"永远"等也是常出现的高频词。

02、喜欢五月天的都是哪些人？

那么喜欢五月天的都是哪些人呢？最后让我们看到五月天微博的粉丝画像，我们一共收集整理的微博评论和粉丝数据在去重后，分别是4288条和4213条。

微博粉丝性别占比

首先在性别占比方面，五月天的粉丝中女歌迷是主力，占到了79.84%，男歌迷占比20.16%。

微博粉丝地区分布

在粉丝分布方面，广东省是最多的位居榜首，其次身处海外的歌迷也不少，位居第二。北京、浙江、江苏分别位居三四五名。

微博粉丝年龄分布

粉丝的年龄分布方面，不用想,90后妥妥的占到了绝大多数，占比高达71.11%。其次是00后，占比12.74，80后位居第三7.88%。粉丝中也不乏一些10后，占比4.81%。

03、线上开唱1小时，3500万人在线同步观看

我们整理分析了QQ音乐上五月天的评论数据，去重之后得到7126条样本。下面先看到结论：

 评论实时走势图

 

可以看到，在整体评论的实时走势图来看：关于五月天的评论留言在5月31日线上演唱会当天达到顶峰，之后逐步回落，趋于平稳。

整体评论词云

那么评论中大家都在说些什么呢？

看到整体评论的词云图，我们发现在当中"喜欢"、"希望"、"感动"都是出现频率特别高的词；还有就是"青春"这个词也多次出现，的确，尤其对于90后来说，五月天就是我们这一代人的青春记忆。

同时关于本次线上演唱会也是讨论的焦点，比如"直播"、"现场"、"回放"等都被大家提及。与此同时，《知足》、《倔强》等歌也在评论中多次出现，这些也是最让人产生共鸣的歌曲。

评论中关注成员对比

那么五月天的成员中，大家关注度最高的是哪位成员呢？没错，在这方面，阿信是毫无悬念的第一位。其他几位成员冠佑、怪兽、石头和玛莎的关注度就差不多了，平分秋色。

阿信评论词云图

关于阿信的评论大家都在说些什么？看到词云图，最主要的就是"喜欢"、"希望"、表达歌迷对阿信的喜爱和美好祝愿的，其次还提到其他几个乐队成员，有意思的是提"前女友"的也特别多。

评论关注歌曲对比

五月天的金曲实在是太多太多了，哪些歌曲是最受大家关注的呢？

通过分析整理可以看到，提到最多的就是《突然好想你》了，然后就是《知足》《倔强》。除此之外，还有《我不愿让你一个人》《星空》《盛夏光年》等等，全都是耳熟能详的名曲。

04、教你用Python分析，QQ音乐评论数据 

我们使用Python分别获取了QQ音乐五月天/TME live评论数据、豆瓣短评数据和微博乐高中国的评论和粉丝数据，进行了数据分析。此处展示QQ音乐评论分析部分关键代码，整体的分析流程如下：

1. 评论数据获取
2. 数据预处理
3. 数据可视化分析

01 数据获取

首先，我们获取五月天/TME live的评论数据，地址如下：

https://y.qq.com/n/yqq/mv/v/k0034mj6ty2.html

通过分析网页可以发现，评论的数据是通过js进行动态加载的，使用chrome浏览器简单的抓包分析，得到真实的数据传输接口，通过精简网址并修改其中的pageSize参数即可得到所有的数据。

 代码如下：

# 导入包
import pandas as pd 
import time  
import requests
import json
from faker import Factory 

def get_qq_comment(page_num):
    """
    功能：传入页面数，获取QQ音乐评论数据。
    """
    # 存储数据
    df_all = pd.DataFrame()

    for i in range(page_num):
        # 打印进度
        print('我正在获取第{}页的信息'.format(i))

        # 获取URL
        url = 'https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg?g_tk_new_20200303=1516279237&g_tk=470981629&loginUin=2315561922&hostUin=0&format=json&inCharset=utf8&outCharset=GB2312&notice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0&cid=205360772&reqtype=2&biztype=5&topid=k0034mj6ty2&cmd=8&needmusiccrit=0&pagenum={}&pagesize=25&domain=qq.com&ct=24&cv=10101010'.format(i)

        # 添加headers
        headers = {
            'user-agent': Factory.create().user_agent()
        }

        # 发起请求
        r = requests.get(url, headers=headers) 

        # 解析网页
        json_data = json.loads(r.text)

        # 获取数据
        comment_list = json_data['comment']['commentlist']
        # 暱称
        nick_name = [i.get('nick') for i in comment_list]
        # 评论内容
        content =  [i.get('rootcommentcontent') for i in comment_list]
        # 评论时间
        comment_time = [i.get('time') for i in comment_list]

        # 存储数据
        df = pd.DataFrame({
            'nick_name': nick_name,
            'content': content,
            'comment_time': comment_time
        })

        # 追加数据
        df_all = df_all.append(df, ignore_index=True)

        # 休眠一秒
        time.sleep(1) 

    return df_all

if __name__ == '__main__':
    # 运行函数
    df = get_qq_comment(page_num=286)

通过以上程序，获取到7127条评论数据。获取数据格式如下所示：

df.head()

02 读入数据和数据预处理

此处我们主要对以上获取的数据集进行整理和清洗。工作包含：

1. 检查重复值和空值
2. comment_time：将时间戳转换成标准的时间格式
3. content：替换错误值

# 导入所需包
import numpy as np
import re
import jieba

# 读入数据
df = pd.read_excel('../data/五月天QQ评论数据6.05.xlsx')

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 转换函数
def transform_time(time_second):
    time_array = time.localtime(time_second)
    otherStyleTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time_array) 
    return otherStyleTime

# 时间数据处理
df['comment_time'] = df['comment_time'].apply(lambda x: transform_time(x))

# content初步处理
pattern = re.compile('\[em\](.*?)\[/em\]')
df['content'] = df.content.str.replace(pattern, '')
df.head() 

03 数据可视化分析

接下来我们使用数据可视化库pyecharts进行以下的数据可视化分析，词云工具使用stylecloud库。

# 导入库
from pyecharts.charts import Pie, Bar, Map, Line, WordCloud, Page
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import SymbolType
import stylecloud

五月天QQ音乐评论日期走势图

# 日期数量
df['comment_time'] = pd.to_datetime(df['comment_time'])

day_num = df.comment_time.astype('str').str.split(':').str[0].value_counts().sort_index()

# 产生数据
x1_line1 = [i.split('2020-')[1] for i in day_num.index.values.tolist()]
y1_line1 = day_num.values.tolist()

# 绘制面积图
line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
line1.add_xaxis(x1_line1)
line1.add_yaxis('', y1_line1,
                markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[
                    opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                    opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')
                ])) 
line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('五月天QQ音乐评论日期走势图'), 
                      xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate='90')),
                      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2000)
                     ) 
line1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), 
                      linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3))
line1.render() 

QQ音乐评论中关注歌手对比

# 计数
axin = df.content.str.contains('阿信|陈信宏').sum()  
guaishou = df.content.str.contains('温尚翊|阿翊|怪兽|团长').sum()  
shitou = df.content.str.contains('石锦航|石头').sum()  
masha = df.content.str.contains('蔡升晏|玛莎').sum()  
guanyou = df.content.str.contains('刘冠佑|冠佑|刘谚明|刘浩明').sum()  

actor_list = ['阿信', '怪兽', '石头', '玛莎', '冠佑']
actor_num = [int(axin), int(guaishou), int(shitou), int(masha), int(guanyou)]

# 条形图
bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar1.add_xaxis(actor_list)
bar1.add_yaxis('', actor_num)
bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='QQ音乐评论中关注歌手对比'), 
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150),
                    ) 
bar1.render() 

QQ音乐评论中关注歌曲对比

# 歌曲名称
music_list = ['一颗苹果', '盛夏光年', '孙悟空', '星空', '我不愿让你一个人',
'派对动物', '离开地球表面', '突然好想你', '爱情的模样', '恋爱ing',
'知足', '诺亚方舟', '倔强']

music_num = [int(df.content.str.contains(pattern).sum()) for pattern in music_list]

# 创建df
df_music = pd.DataFrame({
    'music_name': music_list,
    'music_num': music_num
}).sort_values('music_num', ascending=True) 

# 条形图
bar2 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar2.add_xaxis(df_music.music_name.values.tolist())
bar2.add_yaxis('', df_music.music_num.values.tolist()) 
bar2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='QQ音乐评论中关注歌曲对比'), 
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=307),
                    )
bar2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
bar2.reversal_axis()
bar2.render() 

QQ评论整体词云图

stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text_all),  # text需要是str类型
                          max_words=1000,
                          collocations=False,
                          font_path=r'‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',
                          icon_name='fas fa-comments',
                          size=768,
                          output_name='QQ音乐评论整体词云图.png'
                         )

作者：泽龙、Mika

数据：真达  

后期：泽龙

 

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