一、背景介绍
您好，我是@马哥python说 ，一枚10年程序猿。
自从2023.3月以来，”淄博烧烤“现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。
我用Python爬取并分析了众多网友的评论，并得出一系列分析结论。
二、爬虫代码
2.1 展示爬取结果
首先，看下部分爬取数据：
爬取字段含：视频链接、评论页码、评论作者、评论时间、IP属地、点赞数、评论内容。
2.2 爬虫代码讲解
爬虫部分不作讲解。
三、可视化代码
为了方便看效果，以下代码采用jupyter notebook进行演示。
3.1 读取数据
用read_csv读取刚才爬取的评论数据：
df = pd.read_csv('淄博烧烤_评论数据.csv')
查看前3行及数据形状：
print(df.head(3))
print(df.shape)
3.2 数据清洗
处理空值及重复值：
3.3 可视化
3.3.1 IP属地分析-柱形图
结论：从柱形图来看，山东位居首位，说明淄博烧烤也受到本地人大力支持，其次是四川、广东等地讨论热度最高。
3.3.2 评论时间分析-折线图
结论：从折线图来看，4月26日左右达到讨论热度顶峰，其次是5月1号即五一劳动节假期第一天，大量网友的”进淄赶烤”也制造了新的讨论热度。
3.3.3、点赞数分布-箱线图
由于点赞数大部分为0或个位数情况，个别点赞数到达成千上万，箱线图展示效果不佳，因此，仅提取点赞数<10的数据绘制箱线图。
结论：从箱线图来看，去除超过10个点赞数评论数据之后，大部分评论集中在0-3个点赞之间，也就是只有少量评论引起网友的点赞共鸣和认可。
3.3.4 评论内容-情感分布饼图
针对中文评论数据，采用snownlp开发情感判定函数：
情感分布饼图，如下：
结论：从饼图来看，积极和消极分别占比不到一半，说明广大网友在认可淄博烧烤现象的同时，也有大量负面讨论存在，比如讨论烧烤的价格略高、住宿条件欠佳、环境污染等负面话题。
3.3.5 评论内容-词云图
由于评论内容中存在很多”啊”、“的”、”了”等无意义的干扰词，影响高频词的提取，因此，采用哈工大停用词表作为停用词词典，对干扰词进行屏蔽：
然后，绘制词云图：
四、技术总结
「淄博烧烤」案例完整开发流程：
- requests爬虫
- json解析
- pandas保存csv
- pandas数据清洗
- snownlp情感分析
- matplotlib可视化，含：
1）IP属地分析-柱形图Bar
2）评论时间分析-折线图Line
3）点赞数分布-箱线图Boxplot
4）评论内容-情感分布饼图Pie
5）评论内容-词云图WordCloud
五、演示视频
代码演示视频：【爬虫+数据清洗+可视化】Python爬取并分析”淄博烧烤”评论
首发公号：【爬虫+数据清洗+可视化分析】舆情分析”淄博烧烤”的评论
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