大家好，我是启航

五一假期的的时候和家人看了张艺谋导演《悬崖之上》，觉得还不错。并且在五一档的电影中，要说最为好看的可谓是张艺谋导演《悬崖之上》了，在五一档电影中评分排名第一。

虽然总票房还差一点，但是我觉得总票房升上去只是时间问题，毕竟拍片场次那么高。

本文通过爬取《悬崖之上》豆瓣短评，进行数据可视化分析，在后台回复【悬崖】即可获得全部代码。

01

数据采集

在之前的文章我们已经对爬虫这方面讲解了很多，数据采集有过详细的介绍，有不懂的小伙伴可以后台回复：入群，我们一起交流。这里我们直接展示爬虫核心代码：

for page in range(80):
try:

params = (

('start', str(page * 20)),
('limit', '20'),
('status', 'P'),
('sort', 'new_score'),
('comments_only', '1'),
('ck', 'qN8_'),
)

r = requests.get('https://movie.douban.com/subject/32493124/comments', headers=headers, params=params, cookies=cookies)

yonghumingchengs = re.findall('<a title="(.*?)href.*?">', r.json()['html'], re.S)
youyongshus = re.findall('<span class="votes vote-count">(.*?)</span>', r.json()['html'], re.S)
pinglunshijians = re.findall('<span class="comment-time " title="(.*?)">', r.json()['html'], re.S)
pingluns = re.findall('<span class="short">(.*?)</span>', r.json()['html'], re.S)

for i in range(20):
a = a + 1
sheet.append([yonghumingchengs[i], youyongshus[i], pinglunshijians[i].split()[0].split("-")[-1],
pinglunshijians[i].split()[1].split(":")[0], pingluns[i]])
print(f"已爬取完第{page}页数据,存入{i + 1}条数据....")
except:
wb.save("全部.xlsx")
print(f"共爬取{page}页数据，存入{a}条数据....")
~~~

02

数据清洗

01

合并Excel

因为是分全部、好评、一般、差评四个部分来对影评进行爬取的，所以我们要对这四个影评文件夹进行合并。代码如下：

for i in files:
wb = openpyxl.load_workbook(i)
sheet = wb['豆瓣评论']
for i in range(2,502):

A_cell = sheet[f'A{i}']
B_cell = sheet[f'B{i}']
C_cell &#
1e34b
61; sheet[f'C{i}']
D_cell = sheet[f'D{i}']
E_cell = sheet[f'E{i}']

a = [A_cell.value,int(B_cell.value),int(C_cell.value),int(D_cell.value),E_cell.value]

sheet_1.append(a)
~~~

02

导入景点数据

用pandas读取合并后的影评数据并预览。

df = pd.read_excel('总.xlsx',names=['用户名称','点赞数','评论日期','评论时间','评论内容'])
print(df.head())

02

删除重复数据

df.drop_duplicates()

03

查看数据类型

查看字段类型和缺失值情况，符合分析需要，无需另做处理。

df.info()

03

数据可视化

01

各类评论占比

这部电影的短评数有7w+，好评竟能占到快80%，果然张艺谋导演的剧都是好剧~，建议大家抓住五一的小尾巴，去刷一下这个剧。

02

主演提及次数

这部影片一共有五个主演，没想到男一张译和女一秦海璐竟然不是被提及次数最多的，反而是刘浩存被提及次数最多，那让我们来看看大家在影评中都是怎么评价她的。

从词云图中看出，作为新晋的谋女郎，刘浩存确实实力很强，演技很好，同时影片中的角色也很好，可能是这样才导致它的被提及次数成为第一吧。

03

各类星级占比

从图中，我们可以明显的看出，打4星的观众最多，占了54%，其次是3星和5星，分别占26%和17%。这样看来，观众还是非常肯定这部影片的。

04

评论发表时间分布

从图中，我们可以看出，大部分影评发表时间在晚上和凌晨，白天发表影评的数量很少，影院可以适当增加晚上和凌晨的场次。

04. 小结

1. 本文仅供学习研究使用，提供的评论仅供参考。

2. 本人对影视的了解有限，言论粗糙，还请勿怪

如果大家对本文代码源码感兴趣，公众号（程序员启航）后台回复：悬崖，获取完整代码！

 文章到这里就结束了，感谢你的观看

说实在的，每次在后台看到一些读者的回应都觉得很欣慰，我想把我收藏的一些编程干货贡献给大家，回馈每一个读者，希望能帮到你们。

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