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二、建立需求
利用snownlp，情感分析
嘗試利用已有資訊，挖掘深度規律
三,**實現
def
snownlp_c
(element)
:try
: sn=snownlp(element)
return
round
(sn.sentiments,1)
except
:pass
comment[
'snownlp'
]=comment[
].transform(snownlp_c)
-0.5
#以0.5為分界線,處理為[-0.5,0.5]的區間,0.5為正向
其實這裡用柱狀圖更好些
['性別'])
['作者id'
].count(
).reset_index(
)plt.figure(
)plt.pie(a2[
'作者id'
],labels=
['女'
,'男'],
labeldistance =
1.1,autopct =
'%3.1f%%'
,shadow =
false
, startangle =
90,pctdistance =
0.6)
plt.title(
'微博作者性別統計'
['性別'])
['id'
].count(
).reset_index(
)plt.figure(
)plt.pie(a1[
'id'
],labels=
['女'
,'男'],
labeldistance =
1.1,autopct =
'%3.1f%%'
,shadow =
false
, startangle =
90,pctdistance =
0.6)
plt.title(
,fontproperties=
'simhei'
)plt.show(
)
max_date = news[
'發布時間'].
max(
)min_date = news[
'發布時間'].
min(
)print
('時間範圍'
,max_date,min_date)
n=news.groupby(by=
['暱稱'])
['新聞id'
].count(
).reset_index(
).sort_values(by=
'新聞id'
'互動時間'
]=dt[
'時間日期'
]-dt[
'發布時間'
]print
(dt[
'互動時間'
].mean(
))
m=comment.groupby(by=
'id')[
].count(
).reset_index(
).sort_values(by=
,axis=
0,ascending=
false
).head(
)print
(m)# s=comment['id'].isin(m['id'])
for i in m[
'id']:
print
(comment.loc[comment[
'id'
]== i,[,
,'新聞id'
,'時間日期']]
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