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本文来自「楼+ 之数据分析与挖掘实战 」第 4 期学员 —— Yueyec 的作业。他爬取了B站上所有的番剧信息，发现了很多有趣的数据～
我惊呆了
关键信息：最高播放量 / 最强up主 / 用户追番数据 / 云追番？
起源
「数据分析」从「数据挖掘」开始，Yueyec 同学选择了 BeautifulSoup 来爬取B站的番剧信息。部分代码如下：
shiyanlou.com
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完整的代码可在文末查看。
数据清洗
数据分析前，我们要对数据进行清洗。
爬取数据后，发现有些视频的播放次数为-1，可能是由于版权、封号等问题下架的视频，大约有1000多个。
data[-1 == data['观看次数']]
清洗掉这些脏数据，清洗完成后，就可以分析拿到手的数据了。
data.drop(data[-1 == data['观看次数']].index, inplace=True)
完整的代码可在文末查看。
最勤劳的up主
开始数据分析环节，我们先来看看谁是最勤劳的up主，他贡献了全站四分之一的番剧，猜猜他是谁？
# 查看up主投稿的数量
data.groupby("up主").count().sort_values("av号", ascending=False)
# 根据up主投稿的数量排序
统计发现：大致四分之一是 哔哩哔哩官方 发布的，排第二的则为「小清水亜美」，搬运了3218 集的番剧，第三位为 东京电视台。
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完整的代码可在文末查看。
收藏量和播放量最高的番剧
收藏量和播放量最高的番剧都是哪部？结果可能会大大出于意料……
data.sort_values("收藏", ascending=False).reset_index(drop=True)
# 收藏数量排序
统计发现，收藏的番剧中，很多都是剧场版，可能是相对于TV版，剧场版制作更精良的缘故。在具体排序中，排第五的居然是本月10号上传的番剧，这点很意外。
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播放量最高的番剧又是哪个呢 ：
data.sort_values("观看次数", ascending=False).reset_index(drop=True)
分析结果：
1. 排名最高的「工作细胞」的播放量几乎达到了4000千万，远超第二部。
（「工作细胞」中，在国内外都引起风潮的“血小板”）
2. 前五名中，「Overlord」出现了三次，果然是公认的B站霸权的番剧。
- 排名靠前的几部，都是番剧的第一集。
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完整的代码和统计结果，可在文末查看。
XX云番剧？
根据用户喜好，智能推荐音乐的应用我们都见过很多，但智能推荐番剧的好像挺少，能不能基于用户数据，做一个推荐番剧的系统呢？
Yueyec 同学进行了实验：
“另外爬取了用户的追番信息来做关联分析，可以查看到哪些番剧是关联比较大的。”
“数据太大，只爬取了一小部分，提供的数据为 ID号为 1 到 20000 号的用户追番数据(对应为bangumi1, bangumi2)，实际爬取和处理的为 1 到450000 号的用户。”
一系列操作之后，他得出了这些数据：
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“可以看到，其中很多是同一个番剧，只是季数不同。但不少番剧之间也与很高的置信度，我觉得可以用此得到一个简单的推荐算法。”
完整的代码和统计结果，可在文末查看。
中肯的总结和建议
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通过这次6周的学习，补充了不少知识，加深了 Pandas 的使用，也了解了时间序列、自然语言等的处理方法。
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虽然时间不长，但是对整个过程都有所了解，为将来学习机器学习建立了基石。
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部分挑战太简单，建议把挑战换成从头到尾自己实现模型，更能加深印象和具有挑战难度。
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第五周的内容展现了不同类型的分析模板，加强了见识也提供了很多扩展的内容。因为并没有完全看完，所以接下来会花部分时间来学习这部分。
学习使我快乐
除了 Yueyec同学，还有很多优秀的同学的作品：
shiyanlou.com
这些作品的代码，你可以在浏览器中输入这个链接来查阅
https://github.com/shiyanlou/louplus-dm/tree/master/Assignments
如果你也想像这位同学一样，系统地学习数据挖掘和数据分析技能，可以了解一下《数据分析与挖掘实战》这门课程，目前已经开到第六期，一线大牛授课，带你在6周内成长为有真实工作能力的数据科学工程师。
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我在实验楼等你。
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