文章目录
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- 1.后裔弃兵
- 2.万恶之源弹幕
python3.8
jupyter notebook
1.后裔弃兵
《后翼弃兵》豆瓣短评数据集
import pandas
import csv
import jieba
import numpy
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud
def getDataFromCsv():
# 设置星级等级，根据等级来定位提取弹幕
stars = ("1","2","3","4","5")
# 设置空列表，装从表格里面读出来的所有数据
comments = []
# 打开表格，"r"读取模式 读取数据
with open("1.csv","r",encoding="utf-8") as file:
# 表格操作读数据
reader = csv.reader(file)
# 遍历表格里得到所有数据 [用户名,星级,评论]
for i in reader:
# 如果没有星级
if i[8] not in stars:
# 数据无效，忽略不处理
pass
else:
# 数据有效，装入数组
comments.append(i)
# print(comments)
file.close()
# 将装有数据的列表返回出来
return comments
getDataFromCsv()
[['2020-11-12 14:11:28.928',
'后翼弃兵',
'32579283',
'https://movie.douban.com/subject/32579283/comments?sort=new_score&status=P',
'#未注销#',
'https://www.douban.com/people/thedarknine/',
'\n \n 网飞出品，多 半成品，这可是久违的“丝滑”。神童，但不神化。“山川异域，风月同天”，何尝不是一个江湖故事。\n ',
'\n 2020-10-23\n ',
'4',
'1368'],
['2020-11-12 14:11:28.928',
'后翼弃兵',
'32579283',
'https://movie.douban.com/subject/32579283/comments?sort=new_score&status=P',
'转发点赞五星',
'https://www.douban.com/people/26414546/',
'\n \n 这个剧情感觉有点平淡，但是我为什么看完了。男人都想帮你，但其实是想睡你，但其实还是想帮你。没啥，我也想生活在俄罗斯。\n ',
'\n 2020-10-24\n ',
'5',
'1407'],
['2020-11-12 14:11:28.928',
'后翼弃兵',
'32579283',
'https://movie.douban.com/subject/32579283/comments?sort=new_score&status=P',
'fushia',
'https://www.douban.com/people/gotothefield/',
'\n \n 国际象棋版麦瑟尔夫人+美国夫人+梅尔罗斯。最后一集好俗气啊但我仍然不能免俗地在每一个泪点留下眼泪。\n ',
'\n 2020-10-27\n ',
'4',
'634'], ['2020-11-12 14:11:28.928',
'后翼弃兵',
'32579283',
'https://movie.douban.com/subject/32579283/comments?sort=new_score&status=P',
'你说什么都对',
'https://www.douban.com/people/limiaolm/',
'\n \n 关键时刻还是姐妹比男人靠谱\n ',
'\n 2020-11-05\n ',
'4',
'0']]
# 定义函数，将解析的评论做成词云
def getWordCloud():
# 调用函数：得到表格中所有的数据
data = getDataFromCsv()
# 定义空的字符串，把所有的评论装进来
str = ""
# 遍历所有的数据
for i in data:
# [用户名, 星级, 评论]
str+=i[6]
print(str)
# 通过jieba分词器将评论里面的词语用空格分离出来
cutWord = " ".join(jieba.cut(str))
# print(cutWord)
# 读取图片模型
# bgImg = numpy.array(Image.open("a.jpg"))
# 准备词云参数
cloud = WordCloud(
# 文字的路径：本地的系统文件路径
font_path="C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF",
# 生成词云的图片背景
background_color="white",max_words=1300,margin=3,width=1800,height=800,random_state=42
# 参考图片（参数，没有引号）
# mask=bgImg
).generate(cutWord)
# 将做成的结果生成图片
cloud.to_file("ciyun.png")
getWordCloud()
2.万恶之源弹幕
数据csv
import pandas
import csv
import jieba
import numpy
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud
def getDataFromCsv():
# 设置星级等级
comments = []
# 打开表格，"r"读取模式 读取数据
with open(r"E:_hjz\datas_ml\paulmadanmaku.csv","r",encoding="utf-8") as file:
# 表格操作读数据
reader = csv.reader(file)
# 遍历表格里得到所有数据
next(reader)#从第二行开始读取
for i in reader:
# 如果没有星级
comments.append(i)
print(comments)
file.close()
# 将装有数据的列表返回出来
return comments
getDataFromCsv()
[['0 days 00:01:16.562000000',
'2020-01-05',
'2020-01',
'2020-01-05 15:58:45',
'你要感谢人家小伙子点到为止，不然你眼睛保不住。',
'7ecdfd8'],
['0 days 00:00:59.156000000',
'2020-05-18',
'2020-05',
'2020-05-18 04:49:33',
'已经被打死了',
'fb2f37fe'],
...]
# 定义函数，将解析的评论做成词云
def getWordCloud():
# 调用函数：得到表格中所有的数据
data = getDataFromCsv()
# 定义空的字符串，把所有的评论装进来
str = ""
# 遍历所有的数据
for i in data:
# [用户名, 星级, 评论]
str+=i[4]
print(str)
# 通过jieba分词器将评论里面的词语用空格分离出来
cutWord = " ".join(jieba.cut(str))
# print(cutWord)
# 读取图片模型
# bgImg = numpy.array(Image.open("a.jpg"))
# 准备词云参数
cloud = WordCloud(
# 文字的路径：本地的系统文件路径
font_path="C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF",
# 生成词云的图片背景
background_color="white",max_words=1300,margin=3,width=1800,height=800,random_state=42
# 参考图片（参数，没有引号）
# mask=bgImg
).generate(cutWord)
# 将做成的结果生成图片
cloud.to_file("ciyun.png")
getWordCloud()
Dumping model to file cache C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.605 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
本文地址：https://blog.csdn.net/HJZ11/article/details/110919479
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