人生苦短，我用Python
自从相思河畔见了你，就象那春风吹进心窝里，......（继续暴露年龄）
咳咳，楼主跑题了，上回把up主爬（qin）了个遍，这回要认认真真的来分析分析up主了。
上一篇文章中，已经将爬好的数据存入了mongo，这里我们直接调用就好了。（当然，LZ还连续爬了几天，可以简单的看一下数据变化的趋势，这里主要是静态的分析为主。）
数据清洗的部分这里略过了，主要都是数据类型的转换。
先来看看总览，以年度为单位看看各年度的播放量情况。
1.年度数据总览。
import pymongo
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print('导入成功！')
导入模块
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")
db = myclient['看电影了没']
data0725 = db['视频信息_dif'+'2019-07-25']#以7月25的数据为基础做研究
datalist0725 = list(data0725.find())
datadf0725 = pd.DataFrame(datalist0725)
df0725 = datadf0725.copy()#处理数据是尽量不要用原始数据，在副本上操作
total = df0725[['投币数_x', '弹幕数_x', '收藏_x', '评论_x', '分享_x','播放量_x','播放量_dif','上线年份']].groupby('上线年份').sum()
count = df0725[['电影名称','上线年份']].groupby('上线年份').count()
total = total.join(count)
total.columns = ['投币数', '弹幕数', '收藏', '评论', '分享','播放量','播放量_dif','视频数量']
这里分别将各指标计算一个平均值，看看各年度的平均情况。
这样分析的理由是：由于19年的视频数据目前只采集到7月份的，按照up主2天更新一次视频的频率，视频数量到年底应该与18年持平，以视频数量计算均值可以更好的做对比分析。
def per(df,cols,p):
for col in cols:
df[col +'_per'] = df[col] / df[p]
return df
cols = ['投币数', '弹幕数', '收藏', '评论', '分享','播放量','播放量_dif']
p = '视频数量'
total = per(total,cols,p)
#print(total)
注：由于LZ的数据处理后是比对了今日和昨日的数据所以原始数据的列名存在_x,_y,_dif,分别代表今日、昨日、两日对比的数据
各项指标的均值
fig,axe = plt.subplots(1,2,figsize = (12,6))
total[['投币数','弹幕数','收藏','评论','分享']].plot(kind = 'bar',ax = axe[1],stacked = True , title = '年度其他情况',rot = 0)
total['播放量'].plot(kind = 'bar',ax = axe[0],title = '年度播放量',rot = 0)
从数据上看19年的数据已经基本和18年持平，总体上视频的平均每日每部视频的播放量19年是18年的5倍。 （这里以25日和24日的数据差作为日增长并不真实，所以这个结果只能作为大致的一个参考）
图中也比较清楚的显示出19年目前数据是略优于18年的数据中间值。同时也和我们主观理解的数据相同，播放量带动其他的数据（投币数、收藏等）。
所以这里我们也来分析一下各项指标之间的相关度。通过散点矩阵先进行一个初步判断。
pic0725_1 = df0725[['分享_x', '弹幕数_x', '投币数_x', '播放量_x', '收藏_x', '评论_x']]
pd.scatter_matrix(pic0725_1,figsize=(20,12),
marker = 'o',
diagonal='kde',
alpha = 0.5,
range_padding=0.1)
pic0725_2 = df0725[['分享_dif', '弹幕数_dif', '投币数_dif', '播放量_dif', '收藏_dif', '评论_dif']]
pd.scatter_matrix(pic0725_2,figsize=(20,12),
marker = 'o',
diagonal='kde',
alpha = 0.5,
range_padding=0.1)
pic_1
pic_2
增长的播放量带来的其他数据的增长，看看是否存在较好的带动作用。
print(pic0725_1.corr())
#查看个列之间的相关性，Pearson相关系数。
#相关系数 |r| > 0.8 → 高度线性相关
相关性
说明播放量相对与其他指标（分享、投币等）的带动较为明显，但是对弹幕数的带动做不用不是特别大。 （LZ觉得可能的两个假设，A：内容槽点不多；B：内容引起的共鸣不多。不过这个要通过爬取弹幕数据来进一步分析。）
看完了一个总体概况，再来看看分年度的数据。
2.分年度数据分析
先看看各年度各视频的播放量情况，看看是否存在异常值（热门视频）。
df_2017 = df0725[df0725['上线年份'] == 2017]
df_2018 = df0725[df0725['上线年份'] == 2018]
df_2019 = df0725[df0725['上线年份'] == 2019]
#各年度数据
fig1,axe = plt.subplots(1,3,figsize = (10,6),sharey=True)
df_2017['播放量_x'].plot.box(ax = axe[0],title = '2017年各视频播放量',whis = 3)
df_2018['播放量_x'].plot.box(ax = axe[1],title = '2018年各视频播放量',whis = 3)
df_2019['播放量_x'].plot.box(ax = axe[2],title = '2019年各视频播放量',whis = 3)
各年度视频播放量-箱型图
说明每个年度都存在热门视频。（图中的圆圈）
def data_yc(df,col):
q1 = df[col].quantile(q=0.25)
q3 = df[col].quantile(q=0.75)
iqr = q3 - q1
tmax = q3 + 3*iqr
tmin = q3 - 3*iqr
return (tmax,tmin)
#异常值（热门）分析
hot_2017 = df_2017[df_2017['播放量_x'] > data_yc(df_2017,'播放量_x')[0]]
hot_2018 = df_2018[df_2018['播放量_x'] > data_yc(df_2018,'播放量_x')[0]]
hot_2019 = df_2019[df_2019['播放量_x'] > data_yc(df_2019,'播放量_x')[0]]
hot = df0725[df0725['播放量_x'] > data_yc(df0725,'播放量_x')[0]]#这里也看看全年的热门视频做一个比较
hotlst = []
hotlst.extend(hot['电影名称'].values.tolist())
hotlst.extend(hot_2017['电影名称'].values.tolist())
hotlst.extend(hot_2018['电影名称'].values.tolist())
hotlst.extend(hot_2019['电影名称'].values.tolist())
hotlst = list(set(hotlst))
#print(hotlst)
hot_df = df0725[df0725['电影名称'].isin(hotlst)]
del hot_df['_id']
hot_df = hot_df[['上线年份','播放量_x', '电影名称']].sort_values('播放量_x',ascending = False).reset_index()
del hot_df['index']
这里可以知道热门视频是：《斯图尔特：倒带人生》,《最佳出价》,《代孕者》,《峰清道夫》, 《日本之耻》,《 我，花样女王》, 《印度的女儿》, 《我的小公主》, 《没有面孔的眼睛》,《 夜行动物》, 《希特勒的男孩》。（这些电影为内容的视频）
另外，热门视频中2018年的视频，不论是从总体的播放量还是视频数量都占了主导地位。
热门视频数据
对热门视频的数据做一个可视化，这次用pyechart包
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
hot1,hot2,hot3 = hot_df.copy(),hot_df.copy(),hot_df.copy()
hot1[hot1['上线年份'] != 2019] = 0
hot2[hot2['上线年份'] != 2018] = 0
hot3[hot3['上线年份'] != 2017] = 0
xlim = hot_df['电影名称'].values.tolist()
lst1 = hot1['播放量_x'].values.tolist()
lst2 = hot2['播放量_x'].values.tolist()
lst3 = hot3['播放量_x'].values.tolist()
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(xlim)
.add_yaxis("2019", lst1, stack = '1',gap="15%")
.add_yaxis("2018", lst2, stack = '1',gap="15%")
.add_yaxis("2017", lst3, stack = '1',gap="15%")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=15)))
)
bar.render()
热门视频
分析完了热门电影之后，接下来看看新增播放量的top20。同样用pyechart做可视化。
df0725_1 = df0725[['上线年份','上线时间','电影名称','播放量_dif']].sort_values('播放量_dif',ascending = False)[:20].reset_index()
#print(df0725_1)
del df0725_1['index']
df0725_1.columns = ['year','updatetime','name','view']
view1 = df0725_1.copy()
view1[view1['year'] == 2018] = 0
view2 = df0725_1.copy()
view2[view2['year'] == 2019] = 0
xlim = df0725_1['name'].values.tolist()
lst1 = view1['view'].values.tolist()
lst2 = view2['view'].values.tolist()
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(xlim)
.add_yaxis("2019", lst1, stack = '1',gap="15%")
.add_yaxis("2018", lst2, stack = '1',gap="15%")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30)))
)
bar.render()
新增播放量视频top20
结合图表我们可以发现两个特征：
1. 最新上线的视频带来的新增播放量是最多的，随着时间推移，近期更新的视频的新增播放量明显下降。
2. 播放量最高的《印度女儿》还能够带来不小的新增播放量（跻身前三）。
当然，为了印证上面的结论，LZ试着用7月29日的数据做了同样的分析。
新增播放量视频top20（7月29日数据）
当然这里还有第三个特征：
3. 《弗兰西斯·哈》，《男人要自爱》，《波兰爱经》这三部视频都进入了top20。
昨天UP又上新了，这里留一个彩蛋（看看这个图要怎么做出来）
彩蛋
总结一下
作为一个内容分享平台B站上的品类还是非常多的，这里分析的UP主在电影这个门类中也是知名的，从这次的分析来看，制作高品质的内容非常重要，可以带来持续可观的流量。电影这个品内中，可能题材这个因素起到决定性的作用。
最后还是把完整的代码附在这里
PS：这次UP主的数据分析纬度还是较为单一，主要还是从播放量这一个单一的纬度，后面可以根据需要分析上面提到的弹幕信息以及评论信息，用户的反馈也是非常重要的一环，可以掌握用户的偏好，在选题材或者是选片上面做突破。
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