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上映以来群嘲不断，恶评如潮，豆瓣评分仅2.7
在上映前，即便是面对铺天盖地的抄袭实锤，仍有大批电视剧的铁粉表示，“最好的朋友在身边，最爱的人在对面”是一代人的青春见证。其预售票房更是超过1亿，遥遥领先于同期上档的影片。然而与火爆票房相对应的，却是上映后的“挂羊头卖狗肉”，铁粉深感被欺骗的群嘲以及豆瓣上的低评分。
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豆瓣短评区里，观众们的状态已经出离愤怒，近乎暴走的状态。有人揭露电影挂羊头卖狗肉，电影内容和《爱情公寓》故事主线毫无关系，是山寨电影、诈骗电影、电影中的拼多多。
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为了燃解我心头之恨，笔者将会跟你一起用python爬取猫眼上万条评论数据来分析，网友对这部电影的反响是否烂到刷新国产片不要脸的下限？
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还是老规矩，整体思路将会从数据获取、数据清洗、数据可视化三部曲来进行：
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数据获取清洗
数据分析可视化
我们将用 Python 的两个模块Pandas与 pyecharts：
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Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。要使用 pandas
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真可谓电影界的“拼多多”。
我们把城市打分情况投射到地图中，可以看出：
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看过了评分，我们看一下评论生成的词云图：
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最后，作为《爱情公寓》之前的铁粉，只想评价一个字：烂。
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