上映 10 天,票房就突破 10 億的《海王》真的有那麼好看?
寫在前面
本文將主要通過Python加上一些資料分析,來證明《海王》好看。
《海王》一部電影帶你重溫《馴龍高手》《變形金剛》《星球大戰》《星河戰隊》《鐵血戰士》《安德的遊戲》《異形》可能還借鑑了對手的《鋼鐵俠》與《黑豹》劇情,再稍稍帶一點《大魚海棠》的味道,配上一丟丟溫子仁式恐怖片套路,優秀的商業片,應該是DC年度最佳了。溫子仁,優秀的集大成者。
上映 10 天,票房就達到了 10 億。
在做資料分析之前,我們需要先對資料做清洗,將資料處理到最佳
讀取資料,讀取資料的時候記住,需要把header=None然後增加names
# 讀取資料
def get_data():
df = pd.read_csv("haiwang.csv",sep=",",header=None,names=["nickName","cityName","content","approve","reply","startTime","avatarurl","score"],encoding="utf-8")
return df
清洗資料
檢視資料是否有重複,採用drop_duplicates刪除資料
刪除資料之後,需要重置索引 reset_index
處理時間欄位為datetime型別
增加一個欄位為content_length查閱使用者評論數量
# 清洗資料
def clean_data():
df = get_data()
has_copy = any(df.duplicated())
data_duplicated = df.duplicated().value_counts()
#print(data_duplicated) # 檢視有多少資料是重複的
data = df.drop_duplicates(keep="first") # 刪掉重複值
data = data.reset_index(drop=True) # 重置索引
data["startTime"] = pd.to_datetime(data["startTime"])
data["content_length"] = data["content"].apply(len)
# print(data.isnull().any()) 判斷空值
# print(data[data.isnull().values == True])
# print(data[data.nickName=="."])
return data
檢視所有資料情況
點讚的最高數目是2783 非常高了,但是平均值才0.25 可見,貓眼上人們並不是很喜歡點贊。回覆數最高的才 43 可以說非常低了。
《海王》50%以上的人給了5分,肯定是很好看了。
看一下點贊最高的一些資料
“幻影XL”獲得了最多的點贊,可以看一下他的評論內容。恩,寫的確實不錯,誇了一下導演,這個地方出現一點小的疏漏,我看到貓眼點贊最高的,我竟然沒有抓取到資料,應該是給遺漏掉了,疏忽啊!
點贊排名
回覆排名
# 檢視資料基本情況
def analysis1():
data = clean_data()
print(data.describe())
# 刪除.
# need_delete = data[data["nickName"]=="."]
data = data[~(data['nickName']==".")]
# data = data[~data['nickName'].isin(["."])]
# data.drop(need_delete,axis=1,inplace=True)
print(data["nickName"].describe())
print(data["cityName"].describe())
檢視nickName的描述,發現竟然有個“.” ,需要把資料過濾掉,觀影此處最多的城市是北京。
去除 “.” 資料的辦法是 data = data[~(data['nickName']==".")]
count 57838
unique 55934
top qzuser
freq 57
Name: nickName, dtype: object
看一下qzuser這個人發了57條都是啥?
這位老鐵還真的發了很多,一個勁的誇這個電影。
看評分
5分遙遙領先,週末的票已經買好,準備去看啦~
圖表的實現用的是pychats,官方文件詳見:http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare。
你可以去查閱文件,看一下詳細的引數設定:
# 分析打分score情況
def analysis2():
data = clean_data()
grouped = data.groupby(by="score")["nickName"].size()
grouped = grouped.sort_values(ascending=False)
index = grouped.index
values = grouped.values
# 柱狀圖
bar = Bar("柱狀圖",title_pos="left",width=240)
bar.add("",index,values,is_label_show=True,is_legend_show=True,mark_line=["min","max"])
# Pie圖
pie = Pie("餅圖",title_pos="right",width=240)
pie.add("",index,values,radius=[45,65],center=[70,50],is_label_show=True,legend_pos="90%",legend_orient= "vertical")
grid = Grid(page_title="《海王》評分詳情",width=1200,height=500)
grid.add(bar,grid_right="50%")
grid.add(pie, grid_left="70%")
grid.render("html/score.html")
print(data)
print(data[data["score"]==0])
看評語
def analysis3():
data = clean_data()
sort_data = data.sort_values(by="content_length",ascending=False)
print(sort_data.head(10)["content"])
節選幾個,可以看看,順便我還可以學習一下語文:
劇情和特效在科幻片中的精彩佳作。劇情延續著海神波塞冬用的玄鐵打造的三叉戟鋪開,影片中的海王的身世讓力量成為了傳奇,他有其它亞特蘭蒂斯人不具備的亞特蘭王的能力。海王在漫畫中和其他很多英雄不一樣的是,他並不反感殺戮,甚至有些渴望鮮血,這使得他在外型和性格上很難討喜。溫子仁對海王的性格做了一定程度上的改編,弱化了他的殘忍,突出了他自卑的性格。整部《海王》表面看上去是一場王位爭奪戰,實際是亞瑟戰勝自卑的成長史,而獲得三叉戟就是他性格極為重要的轉折點。
“溫子仁真的厲害,在這部電影的鏡頭上和音效上真的是下了功夫,影片中適時響起的音效結合畫面,很加分,影片大的方向來看是一部英雄成長史,有主角的披荊斬棘也有活潑溫情, 擅長拍恐怖驚悚題材的他,在有些鏡頭的處理上能讀到驚悚的味道,用最擅長的恐怖元素牢牢把握住觀眾的注意力,但點到為止沒破壞電影的整體氛圍,度把握的很不錯 ,DC這次請溫子仁操刀算是做對了一件事,而且海底世界的特效也相當給力,故事劇情上有幾個點的設計很靈性,我覺得比毒液好看,因為毒液前面殺人的驚悚畫面嚇到我了,當然這部電影不是沒有缺點,比如有幾個地方我覺得節奏程序過快,劇情套路容易被猜中等等,但畢竟放眼整部影片來看,我給出四個字——瑕不掩瑜”
特效還可以的啦,但是劇情真的細碎,就本人而言槽點滿滿,起因在於海網的母親因為生下海王而死,也沒在海王小時候就派人弄死他,之後奧姆因為陸地人伏擊他們決定發起戰爭(也有可能是奧姆的陰謀,但是海底人被各種殘害是事實)結果眉拉,作為奧姆的青梅竹馬就背叛奧姆了,就去找海王了,也不知道怎麼一牽手,一擁抱,就擦起了愛情的火花(很多人說女主超級美,我看到了寡姐的影子,一頭紅髮,犀利的眼神,個人感覺像寡姐的山寨)然後海王就找到了三叉戟,開啟了主角光環之嘴炮無敵,拿到三叉戟,噼裡啪啦的先弄死一堆海族人,然後成了海族人的王,奧姆被綠了,王位被搶。海王還說我是海洋的領主,你怕不是翻譯官的頭頭。海族人也悽慘,打不過啊。
先說優點特效很足!特效很足!特效很足!劇情全程沒有挖坑。但是不知道為什麼!看得不過癮感覺就跟一般,男女主角愛得莫名其妙,感覺亞特蘭蒂斯的女人都有一個特點:喜歡陸地上的男人,不喜歡本土的。挺同情海里的男人的,自己未婚妻和陸地上的男人跑了,還生了個兒子。把老婆搶回來後不是寵愛,而是生完孩子女兒後,拿去祭獻給醜陋的退化的海怪???女兒長大後上陸地又愛上了同母異父的哥哥???背叛得莫名其妙。最後男主拿到了自己的武器不是因為自己有多勇敢多牛逼,而是因為男主能和海里的動物對話???那我倒是奇怪了海里的動物怎麼聽得懂英語。離題了就回來,有點鑽牛角尖了。要我說海神三叉戟就是個大型訊號擴散器,幫助擴散命令罷了。
看一下評論時間
對於《海王》我只獲取了4天的資料,看一下大家都在什麼時間進行評論吧,晚上10點以後寫評論的比較多,估計是大家看完電影,回家沒啥事情才開始寫評論。
def analysis4():
data = clean_data()
# 獲取時間
# 新增小時
data["hour"] = data["startTime"].dt.hour
data["startTime"] = data["startTime"].dt.date
need_date = data[["startTime","hour"]]
def get_hour_size(data):
hour_data = data.groupby(by="hour")["hour"].size().reset_index(name="count")
return hour_data
data = need_date.groupby(by="startTime").apply(get_hour_size)
data_reshape = data.pivot_table(index="startTime",columns="hour",values="count")
bar = Bar("分時評論分析",width =1200,height=600,title_pos ="center")
data_reshape.fillna(0,inplace=True)
print(data_reshape)
for index,row in data_reshape.T.iterrows():
print(data_reshape.index)
v1 = list(row.values)
bar.add(str(index)+"時",row.index,v1,is_legend_show=True,legend_pos="80%",legend_text_size=8)
bar.render("html/1.html")
粉絲分佈
# 處理地名資料,解決座標檔案中找不到地名的問題
def handle(cities):
# 獲取座標檔案中所有地名
data = None
with open(
'city_coordinates.json檔案地址',
mode='r', encoding='utf-8') as f:
data = json.loads(f.read()) # 將str轉換為json
# 迴圈判斷處理
data_new = data.copy() # 拷貝所有地名資料
for city in set(cities): # 使用set去重
# 處理地名為空的資料
if city == '':
while city in cities:
cities.remove(city)
count = 0
for k in data.keys():
count += 1
if k == city:
break
if k.startswith(city):
# print(k, city)
data_new[city] = data[k]
break
if k.startswith(city[0:-1]) and
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責任鏈模式完成公司的審批流程。金額小於5萬主任審批;5萬~10萬,經理審批了10~20副總審批;大於20萬總經理審批
/**
* 封裝採購資訊
*
*/
public class PurchaseRequest {
private double Money;
private String reason;
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排查思路: (1).查詢tomcat 啟動日誌出現如下資訊:
第10天----類的三大關係,Object,內部類,異常的簡介
* 昨天知識總結:
1.abstract
抽象類
抽象方法
2.interface
比較介面與抽象類
介面可以實現多繼承
抽象類除了抽象方法還可以有普通方法—可以有方法的呼叫
介面的定義
介面的構成
介面的注意點
介面中的新特性—正在jdk1.
加速版本更新,Nacos 10 天釋出 3 個版本
繼9天前釋出0.6.0版本,支援 Dubbo 和 Docker 部署後,Nacos隨後又釋出了0.6.1和0.7.0版本,網友直呼:真是拼命,昨天看到的還是0.6.0,睡一覺醒來已經是0.7.0版本了。
此次釋出的0.7.0,主要解決了以下 issue:
[#461] 當
10天100小時學資料科學,我推薦你這樣學!
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修改 tex 源碼 空格 upan ims image bsp 分布
寫在前面
想必大家有一個問題。什麽是詞雲呢?
詞雲又叫名字雲,是對文本數據中出現頻率較高的“關鍵詞”在視覺上的突出呈現,形成關鍵詞的渲染形成類似雲一樣的彩色圖片,從而一眼就可以領略文本數據的主要表