卫视实时收视率对比 | R爬虫&可视化第1季

作者：徐麟，数据分析师，就职于上海唯品会。热爱数据挖掘和分析，喜欢用R、Python玩点不一样的数据。个人公众号：数据森麟（微信ID：shujusenlin） 

前言

几经思考，终于下定决心开设这个公众号，希望在这里与大家分享一些关于数据分析&数据挖掘有意思的事情，如果对于内容有任何的意见或建议，都希望大家在评论中不吝赐教。

言归正传，在今后的几期推送中，会与大家分享一些自己用R语言爬虫+可视化实现的案例，第一期就从本人最喜欢看的电视说起，分析各省级卫视收视率。

相关Package

1. ## 爬虫相关包

2. library(RCurl)

3. library(XML)

4. library(RSelenium)

5. ## 数据读取相关包(表格和地图文件)

6. library(data.table)

7. library(maptools)

8. ## R中实现sql代码处理表格

9. library(sqldf)

10. ## 数据可视化相关包

11. library(ggplot2)    

12. library(ggthemes)

数据爬取

实时数据可以在欢娱网(http://www.csm-huan.com)中获得，该网站数据的爬取需要借助RSelenium包获得动态页面，网站的界面如下：

爬取的核心代码：

1. ele_str1 <- sprintf('//*[@id="tbody"]/tr[%d]/td[1]/a',i)

2. elem_1 <- getNodeSet(htmlParse(remDr$findEleent(using = "xpath",ele_str1)

3.          $getElementAttrbute("outerHTML")[[1]],ecoding='utf-8'),

4.         '//a[@href="javascript:vid(0);"]')

5. station <- sapply(elem_1,xmlValue)

剩下要做的就是循环得到每个电视台的数据，其中i为循环变量

地图数据读取、融合

地图数据的处理需要完成两部分工作，包括地图shp文件读取与收视率数据融合

数据读取：

1. china_map <- readShapePoly("中国地图shp格式/china_basic_map/bou2_4p.shp")

2. china_map1 <- china_map@data

3. china_map1$id <- 0:(nrow(china_map1)-1)

4. china_map1$id <- as.character(china_map1$id)

5. china_map2 <- fortify(china_map)

6. china_map3 <- left_join(china_map2, china_map1,by='id')

7. colnames(province_rate)[2] <- 'NAME'

8. china_map3$NAME <- as.character(china_map3$NAME)

收视率数据融合：

1. province_rate <- sqldf('select b.*,a.*

2.                        from tv_rate a

3.                        inner join province b on a.station = b.station')

4. province_rate$rate <- as.numeric(substr(as.character(province_rate$rate),1,6))

5. china_map4 <- left_join(china_map3,province_rate,by = 'NAME')

数据可视化-全国地图展示数据

完成了前期数据准备，就要进入到了数据可视化的阶段，我们选取了ggplot包进行数据的可视化，并且结合ggthemes包提供的一些不错的配色方案，提高展示的可读性。

首先绘制的是全国地图数据，我们用颜色的深浅表示收视率的高低，分别选取了ggthems包中theme_economist,theme_wsj,theme_map三种配色方案作图进行对比

附作图代码：

1. p <- ggplot() +

2.     geom_polygon(data=china_map4,aes(x=long,y=lat,group=group,fill=收视率百分比),col='pink')+coord_map()+

3.     scale_fill_gradient2(low='white',high='#DC143C',mid='orange',

4.     midpoint=max(province_rate$rate,na.rm = TRUE)/2)+

5.     xlim(73,137)+ylim(17,55)+

6.     geom_text(data=province_rate,aes(x=longitude,y=latitude,label=province_name),size=2.8,alpha=0.7)+

7.     ggtitle(label = sprintf('实时收视率%s',format(Sys.time(),format="%Y/%m/%d %H:%M")))+

8.     theme_map()+theme(panel.grid.major = element_blank(),

9.                       panel.grid.minor = element_blank(),

10.                       axis.ticks = element_blank(),

11.                       axis.line = element_blank(),

12.                       axis.text = element_blank(),

13.                       axis.title = element_blank(),

14.                       legend.position = 'NONE',

15.                       plot.title = element_text(hjust=0.5,size=25)

16.                      )

17. print(p)

数据可视化-分省市对比数据

与上一部分相比，加入了facet_wrap函数，实现了将各个省市轮廓进行切分，并且根据收视率的高低进行排序，提高可读性，以下分别是上午，下午，晚上三个时段的数据。

我们不难发现，不同收视段的排名靠前节目有明显不同，上午收看电视的观众更加关注股市和民生类节目，下午则更加注重养生，晚上则是娱乐节目的天下，我们可以针对于此进行更加深入的分析。

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