用Python分析张同学dy评论数据

大家好，我是辰哥~

最近抖音张同学突然火了，两个月涨粉一千多万。

今天这篇文章，我抓取了张同学的视频的评论数据，想从文本分析的角度，挖掘一下大家对张同学感兴趣的点。

张同学 10.4号开始发视频，视频的点赞量一直很高，11.17 号的视频达到了顶峰，收获 250w 个赞，之后关注量也开启了暴涨。

所以挖掘 11.17 号视频的评论，更有助于我们达成目的。

1. 抓取数据

抖音出了 web 版，抓取数据方便了很多。

抓评论

滑到网页评论区，在浏览器网络请求里过滤包含comment的请求，不断刷新评论就可以看到评论的接口。

有了接口，就可以写 Python 程序模拟请求，获取评论数据。

请求数据要设置一定间隔，避免过大请求，影响别人服务

抓取评论数据有两点需要注意：

• 有时候接口可能返回空数据，因此需要多试几次，一般过了人工滑动验证后的接口基本可用
• 不同页面之间的数据可能会重复，所以需要跳页请求

2. EDA

11.17 号的视频有 12w 条评论，我只抓取了 1w 多条。

text列是评论。

先对数据做一些探索性的分析，之前介绍过几个EDA工具，可以自动产出基础的数据统计和图表。

这次我用的是ProfileReport

# eda
profile = ProfileReport(df, title='张同学抖音评论数据', explorative=True)
profile

评论时间分布

从评论的时间分布来看，由于发布的视频的时间是17号，所有17、18号评论发布量比较多。不过再往后甚至到了 12.9 号，仍然有不少新评论产生，说明视频热度确实很高。

评论的长度分布

大多数评论的字数在 20 以内，基本不超过 40 个字，说明都是短文本。

评论者身份

参与评论的人里， 99.8% 是没有认证身份的，说明评论用户里基本都是普通用户。

3. LDA

上面的统计数据还是太粗略了。

但我们要想知道大家的感兴趣点在哪，又不可能细到把 1.2w 条评论全部看完。

所以需要对这些评论先做一次归类，相当于把数据升维，抽象。因为只有将数据升维，了解每个维度的含义和占比，才能帮助我们从全局角度掌握数据。

这里我用LDA算法对文本聚类，聚合在一起的评论可以看做属于同一个主题。

LDA算法的核心思想有两点：

• 具有一定相似性的文本会聚合在一起，形成一个主题。每个主题包含生成该主题需要的词，以及这些词的概率分布。以此可以人为推断出主题的类别。
• 每篇文章会它有在所有主题下的概率分布，以此可以推断出文章属于哪个主题。

比如，经过LDA算法聚类后，某个主题中，战争、军费这类词出现概率很高，那么我们可以将该主题归类为军事。如果有一篇文章属于军事主题的概率很高，我们就可以将该文章分为军事一类。

简单介绍完LDA的理论，下面我们来实战一下。

3.1 分词、去停用词

# 分词

emoji = {'可怜', '发呆', '晕', '灵机一动', '击掌', '送心', '泣不成声', '哈欠', '舔屏', '偷笑', '愉快', '再见', '666', '熊吉', '尬笑', '吐舌', '撇嘴', '看', '绿帽子', '捂脸', '呆无辜', '强壮', '震惊', '阴险', '绝', '给力', '打脸', '咖啡', '衰', '一起加油', '酷拽', '流泪', '黑脸', '爱心', '笑哭', '机智', '困', '微笑袋鼠', '强', '闭嘴', '来看我', '色', '憨笑', '不失礼貌的微笑', '红脸', '抠鼻', '调皮', '紫薇别走', '赞', '比心', '悠闲', '玫瑰', '抱拳', '小鼓掌', '握手', '奸笑', '害羞', '快哭了', '嘘', '惊讶', '猪头', '吐', '暗中观察', '不看', '啤酒', '呲牙', '发怒', '绝望的凝视', '大笑', '吐血', '坏笑', '凝视', '可爱', '拥抱', '擦汗', '鼓掌', '胜利', '感谢', '思考', '微笑', '疑问', '我想静静', '灵光一闪', '白眼', '泪奔', '耶'}
stopwords = [line.strip() for line in open('stop_words.txt', encoding='UTF-8').readlines()]

def fen_ci(x):
    res = []
    for x in jieba.cut(x):
        if x in stopwords or x in emoji or x in ['[', ']']:
            continue
        res.append(x)
    return ' '.join(res)

df['text_wd'] = df['text'].apply(fen_ci)

由于评论中有许多 emoji 表情， 我抽取了所以 emoji 表情对应的文本，生成 emoji 数组，用于过滤表情词。

3.2 调用LDA

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import numpy as np

def run_lda(corpus, k):
    cntvec = CountVectorizer(min_df=2, token_pattern='\w+')
    cnttf = cntvec.fit_transform(corpus)
    
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=k)
    docres = lda.fit_transform(cnttf)
    
    return cntvec, cnttf, docres, lda
    
cntvec, cnttf, docres, lda = run_lda(df['text_wd'].values, 8)

经过多次试验，将数据分成 8 类效果较好。

选取每个主题下出现概率 top20 的词：

主题的词分布

从这些词概率分布，归纳各主题的类别，主题0 ~ 主题7分别是：居然看完、知道钥匙在哪、农村生活、喂狗、拍摄手法、还用锁门？、鸡蛋放盐多、袜子放枕头下。

统计主题占比：

主题占比

红色的是主题3（喂狗），占比最大，很多人评论是：以为要做给自己吃，没想到是喂狗的。我看的时候也是这样认为的。

其他各主题占比比较均匀。

经过主题分类后，我们可以发现，张同学不仅仅是农村生活引起了大家的关注，更多的是视频中大量反常态的镜头。

最后，用树状图展示各主题及对应的具体评论。

主题下的文章

图太大，只截取了一部分。

从抓数据到分析，做得比较仓促。

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最后