
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品
作者:Mika
數(shù)據(jù):真達(dá)
【導(dǎo)讀】今天教大家用Python分析《沉默的真相》的17萬條彈幕。距離上一部國產(chǎn)良心劇《隱秘的角落》刷屏還不到2個(gè)月,“禿頭?!?、“爬山?!边€讓人記憶猶新。緊接著又一部爆款國產(chǎn)劇來了,那就是最近口碑炸裂的《沉默的真相》。
同樣是來自愛奇藝針對(duì)懸疑短劇的“迷霧劇場(chǎng)”,《沉默的真相》根據(jù)紫金陳的小說《長夜難明》改編,講述了檢察官江陽歷經(jīng)多年,付出無數(shù)代價(jià)查清案件真相的故事。
開播當(dāng)天《沉默的真相》在豆瓣開分8.8分,隨著劇集的播出,該劇口碑勢(shì)不可擋,一路走高,播出六集后,豆瓣評(píng)分沖到了9.2分,成功超越了它的前浪《隱秘的角落》。要知道,這種高開高走的趨勢(shì),在國產(chǎn)劇里是非常罕見的。
許多網(wǎng)友在最初刷劇時(shí)根本不信自己會(huì)哭,結(jié)果看到大結(jié)局才發(fā)現(xiàn),這也太好哭了吧,看到主角江陽的舍命燃燈,真的讓人哭出蘭州拉面…
那么這部《沉默的真相》到底為什么口碑能高開暴走?憑什么成為年度壓軸國?。?nbsp;今天我們就用Python來帶你解讀。
01、豆瓣 9.2分!超越前浪《隱秘的角落》
上一部被稱為年度爆款國劇的還是《隱秘的角落》,改編自紫金陳的推理小說--《壞小孩》,《隱秘的角落》一經(jīng)播出就帶著"小白船","爬山梗","禿頭梗"熱鬧了一整個(gè)夏天。
在豆瓣已有78萬余人進(jìn)行評(píng)分,最終收官8.9分,是非常驚艷的成績(jī)。
誰知僅過去2個(gè)月,又一部懸疑劇《沉默的角落》憑借著逆天的口碑火了!同樣改編自作者紫金陳的小說《長夜難明》,一開播豆瓣就達(dá)到8.8分。隨著播出分?jǐn)?shù)越來越高,如今已有20萬余人評(píng)分,高達(dá)9.2分,已經(jīng)超過了前浪《隱秘的角落》。
豆瓣總體評(píng)分分析
近一步分析觀眾評(píng)分,我們發(fā)現(xiàn):
92.8%的觀眾給出了五星滿分,這口碑在國產(chǎn)劇中已經(jīng)達(dá)到標(biāo)桿的水準(zhǔn)。
豆瓣短評(píng)詞云
然后我們?cè)倏吹蕉拱甑亩淘u(píng)詞云。
我們可以看到,觀眾在短評(píng)中討論最多的就是主角"江陽",他的堅(jiān)定和執(zhí)著真可謂可歌可泣。"演員的演技","劇情",對(duì)"原著"的還原度,都得到了廣泛的認(rèn)可與好評(píng)。
02、刷劇《沉默的真相》,17萬條彈幕都在說些什么
那么刷劇時(shí),大家都在說些什么呢?接下來我們用Python分析了《沉默的真相》前10集的視頻彈幕,共計(jì)173226條。
前十集彈幕走勢(shì)圖
從圖中可以看到,看劇時(shí)大家都特別愛發(fā)彈幕,前十集中:彈幕數(shù)量最多分別是第9集,第3集和第10集,最多一集彈幕數(shù)為18903條,彈幕最少的是第六集,彈幕數(shù)為15561條。
接著我們?cè)倏纯磩≈兄饕巧膹椖辉~云:
江陽彈幕詞云
由白宇飾演的江陽,原本年輕有為,但是為了探求真相堅(jiān)持正義,付出了自己的生命。像"正義"、"厲害"、"演技"等都在詞云中頻頻出現(xiàn)。
李靜彈幕詞云
關(guān)于譚卓飾演的李靜,在刷劇時(shí)很多人都會(huì)聯(lián)想到她在《延禧攻略》中高貴妃的角色。無論是從“高貴妃”到《我不是藥神》中的劉思慧,還是這次的李靜,譚卓的演技都讓人有目共睹。
嚴(yán)良彈幕詞云
從最初官宣影帝廖凡,就有不少觀眾表示沖著廖凡也得看《沉默的真相》,果不其然,劇集一播出,粉絲就夸他是“免檢產(chǎn)品”,妥妥的~
張超彈幕詞云
飾演張超的寧理老師是迷霧劇場(chǎng)的老朋友了,之前在《無罪之證》中他演的社會(huì)"豐田哥"人狠話不多,"反向抽煙"實(shí)在是太深入人心了。從《無證之罪》到《隱秘的角落》,再到《沉默的真相》,嚴(yán)良都換了三個(gè)人了,真是流水的嚴(yán)良,鐵打的李豐田。
03、手把手教你,如何用Python分析彈幕
我們使用Python獲取并分析愛奇藝《沉默的真相》前十集的彈幕數(shù)據(jù),整個(gè)數(shù)據(jù)分析的流程分為以下三個(gè)部分:
1. 數(shù)據(jù)獲取
關(guān)于愛奇藝的彈幕數(shù)據(jù)獲取程序之前文章中已經(jīng)做過闡述。
2. 數(shù)據(jù)讀入和預(yù)處理
首先導(dǎo)入所需包,其中pandas用于數(shù)據(jù)讀入和數(shù)據(jù)處理,os用于文件操作,jieba用于中文分詞,pyecharts和stylecolud用于數(shù)據(jù)可視化。
# 導(dǎo)入庫 import os import jieba import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, WordCloud, Page from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import SymbolType, WarningType WarningType.ShowWarning = False import stylecloud from IPython.display import Image
將爬取的數(shù)據(jù)存放在data文件夾下,使用os操作獲取需要讀取的csv文件列表并循環(huán)讀入文件。
# 讀入數(shù)據(jù) data_list = os.listdir('../data/') df_all = pd.DataFrame() for i in data_list: if i.endswith('csv'): df_one = pd.read_csv(f'../data/{i}', engine='python', encoding='utf-8', index_col=0) df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=False) print(df_all.shape)
(173226, 6)
彈幕數(shù)量一共有173226條,預(yù)覽一下數(shù)據(jù):
df_all['name'] = df_all.name.str.strip() df_all.head()
——分集的彈幕數(shù)
代碼解說:
repl_list = { '第一集 ': 1, '第二集': 2, '第三集': 3, '第四集': 4, '第五集': 5, '第六集': 6, '第七集': 7, '第八集': 8, '第九集': 9, '第十集': 10 } df_all['episodes_num'] = df_all['episodes'].map(repl_list) df_all.head()
# 產(chǎn)生數(shù)據(jù) danmu_num = df_all.episodes_num.value_counts() danmu_num = danmu_num.sort_index() x_data = ['第' + str(i) + '集' for i in danmu_num.index] y_data = danmu_num.values.tolist() # 條形圖 bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) bar1.add_xaxis(xaxis_data=x_data) bar1.add_yaxis('', y_axis=y_data) bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='前十集的彈幕數(shù)走勢(shì)圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20000, is_show=False) ) bar1.render()
x_data = ['第' + str(i) + '集' for i in danmu_num.index] y_data = danmu_num.values.tolist() # 條形圖 bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) bar1.add_xaxis(xaxis_data=x_data) bar1.add_yaxis('', y_axis=y_data) bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='前十集的彈幕數(shù)走勢(shì)圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20000, is_show=False) ) bar1.render('../html/愛奇藝彈幕數(shù)走勢(shì)圖.html')
彈幕角色-江陽 詞云圖
# 定義分詞函數(shù) def get_cut_words(content_series): # 讀入停用詞表 stop_words = [] with open(r"stop_words.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() for line in lines: stop_words.append(line.strip()) # 添加關(guān)鍵詞 my_words = ['廖凡', '嚴(yán)良', '白宇', '江陽', '譚卓', '李靜', '寧理', '張超', '黃堯', '張曉倩', '奧利給' ] for i in my_words: jieba.add_word(i) # 自定義停用詞 my_stop_words = ['真的', '這部', '這是', '一種', '那種', '啊啊啊', '哈哈哈', '哈哈哈哈', '我要'] stop_words.extend(my_stop_words) # 分詞 word_num = jieba.lcut(content_series.str.cat(sep='。'), cut_all=False) # 條件篩選 word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2] return word_num_selected
# 獲取分詞結(jié)果 text1 = get_cut_words(content_series=df_all[df_all.name=='江陽']['content']) # 繪制詞云圖 stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=1000, collocations=False, font_path=r'?C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', icon_name='fas fa-heart', size=653, output_name='彈幕角色-江陽詞云圖.png')
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