今天来挖挖你的QQ聊天记录

作者：王亨 ，R语言中文社区专栏作者，跟着菜鸟一起一步步学习R语言，争做R语言高手。

个人公众号：跟着菜鸟一起学R语言（微信ID：learn_R） 

今天我们用R语言来处理一下。首先来说一下我们会用到的知识：

（1）正则表达式

（2）中文分词

（3）词频统计

（4）文本可视化

（5）ggplot2绘图

如果你对这几地方有不懂得地方可以在文末根据 推荐阅读 点击查看相关文章。

一.数据处理

首先我们要讲QQ聊天记录导出成txt文件，至于怎么导，我相信大家都会，不会自行百度。导出来之后我们打开文件看看。

首先读入数据

root<-"C:/Users/henry wang/Documents/" file<-paste(root,"18考研备战群.txt",sep="") #读取数据 file.data<-scan(file,what = "",sep="\n",
         encoding = "UTF-8")

通过head(file.data)查看数据如下，可以看到前5行都是一些没有的信息，我们需要删掉。

file.data<-file.data[-1:-5]#删除文件开头的说明内容

现在我们要通过正则表达式提取聊天记录里面的时间，用户，聊天消息。

for(i in 1:length(file.data)) {  reglog <- regexpr('
          [0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]+:[0-9]+:[0-9]+',
           file.data[i])  if(reglog[1]==1)  {    time[i] <- substr(file.data[i],1,19)    user[i] <- substr(file.data[i],21,nchar(file.data[i]))  }  else  {    message[i] <- file.data[i]  } }

数据框进行合并。

#message第一行na，所以不读如第一行 data<- data.frame(
          time=time,user=user,message=message[-1]
         ) head(data)

我们可以看到数据框中有na存在，所以接下来我们要删掉这些行。

for(i in 1:dim(data)[1])  if(is.na(data[i,1]))  {    if(is.na(data[i,2]))    {      if(is.na(data[i,3]))      {        data<- data[-i,]      }    }  }head(data)#查看删掉NA之后的数据

现在我们数据处理基本完成。

二. 分析讨论话题

library(rJava) library(Rwordseg) library(dplyr) text<-as.character(data$message) text<-enc2utf8(text) #转utf-8 text<-text[Encoding(text)!='unknown']#删除无法识别的字符 #下面这几个词在分词是会被分开 insertWords(c("何凯文","泪奔","卖萌","考研"),save=TRUE)   word.message<-segmentCN(text)#分词 #删除停用词 stop_words=readLines('停词.txt') target_words <- unlist(word.message) seg_word=target_words[
       which(is.element(target_words,stop_words)==FALSE)
       ] #分词结束，现在开始统计词频 p=as.data.frame(table(unlist(seg_word)))%>%
               arrange(desc(Freq)) head(p) library(wordcloud2) wordcloud2(p)

为什么会有一个飘字。打开聊天记录我们会发现，有一个叫天天考研的管理员人用这个在刷屏。

那也许就有人会有疑问，那为什么没有过字，那是因为我们的停用词中有“过”，所以在删除停用词的时候就给删了。因此我们需要要把“飘”字删除，然后重新绘制。

seg_word=gsub(pattern="[飘]","",seg_word);   q=as.data.frame(table(unlist(seg_word)))%>%
           arrange(desc(Freq)) wordcloud2(q)

看来图片和表情才是大家聊天的主要方式，怪不得表情包那么火，有人要做表情包可以拉我一块做（偷笑）。

三. 讨论时间点

现在，我们来一起讨论在这个群里大家一般在几点比较活跃。直接给出代码。

user.time<-data$time user.time<-as.character(user.time) user.time.h<-c() for(i in 1:length(user.time)) {  user.time.h[i]<-substr(user.time[i],12,19) }
#下面这句是提取时分秒 user.time.h<- as.POSIXct(user.time.h,format="%H:%M:%S") hour <- format(user.time.h,"%H")   #统计出小时发言 hour <- as.data.frame(table(hour))   library(ggplot2) ggplot(data=hour,aes(x=hour,y=Freq,group=1))+
      geom_bar(stat = 'identity')+
      geom_line(color="red");#折线图和条形图叠加

在这里需要说明几点，如果上面substr(user.time[i],12,19)写成substr(user.time[i],12,13)在后面会出错的，因为当时间在10点到23点之间没错，但如果是0点到9点，它也会把后面的那个冒号读进去。

结果如下图：

看来大家一般在11点下午2点和晚上8点左右比较活跃。11点左右一般是快要下课了，2点左右上快要上课了，晚上8点我估计是刚刚做到图书馆准备复习吧。这些还是比较大学生的习惯。

四.分析谁是话痨

一般在任何QQ群或者讨论组里面都有几个特别活跃的人家，现在我们就来分析一下。

#统计发言频率 user.n<-as.data.frame(table(user)) user.n.20<-user.n[order(user.n[,2],decreasing=T),] user.n.20<-user.n.20[1:20,] ggplot(data=user.n.20,aes(x=user,y=Freq))+          geom_bar(stat='identity')+coord_flip() #coord_flip()的作用就是讲条形图这些这样90度的旋转。

结果这这样的：

由此可知，测控技术与仪器-六花这个人可真是话痨啊。

注：由于隐私问题，所有QQ号部分都已打码。

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