R语言抓取暴风魔镜评论数据并绘制各省市购买量热力图

本博文地图绘制部分来源于开源中国openthings博主的博客

最终效果图：

第一部分为暴风魔镜评论数据的抓取

打开京东暴风魔镜的页面，可以看到是下面这个样子的：

我们要对评论进行抓取，一般电商的评论数据都不是直接放在源代码里面的，都是通过json动态加载的，这时候就要使用到chrome的检查功能了，在网页上右键，选择检查，再点击里面的network选项，就会有如下的场景：

点击下一页，便会看见下面跳出很多东西：

这些东西就是点击之后浏览器接收并加载的数据，从中我们可以找到评论数据，就是下面这个了：

双击左边的文件名就可以打开链接了：

和之前页面比对这确实是评论数据，观察这个网址可以发现网址里面有一个page参数，这个参数应该就是关于获取评论第几页的，试着改变一下这个参数发现确实是这样。
这时候就要开始上R语言了，这种工作我喜欢交给RCurl包去完成（rvest或其他包也可以），我们先把第一页的数据下载下来转化为数据框，再把这个过程包装成一个函数，批量下载。
载入RCurl包之后，使用如下语句得到json数据：

url <- "http://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=2179959&score=0&sortType=3&page=1&pageSize=10&callback=fetchJSON_comment98vv28073"
json_doc <- getURL(url,.encoding = 'gbk')

然后用R语言里面的RJSONIO包转化json数据，这个过程是用fromJSON()函数实现的，但这里要注意，之前得到的数据并不是标准的json格式，因为前面有”fetchJSON_comment98vv28073”且被圆括号包围，需要预处理一下，可以用字符串操作处理，这里我选择了stringr包。

library(stringr)
library(RJSONIO)
json_doc <- str_extract(json_doc,'\\{.+\\}')
json_list <- fromJSON(json_doc)

其中str_extract()函数抽取被大括号包围的数据，包含大括号本身，R语言本身是贪婪匹配，所以这个过程会抽取完整的json，关于json格式和正则表达式可以自行谷歌。
这个过程之后我们就可以得到一个层层嵌套的列表，我们从中提取评论部分把他们转化为数据框并合并：

library(plyr)
comments <- json_list$comments
comments_list <- llply(comments,function(vec)data.frame(t(vec)))
rbind.fill(comments_list)

这里首先载入强大的plyr包，comments为列表中的评论部分，这时comments是一个由10个向量组成的列表，每部分是一条评论的向量，首先用llply()函数把每一部分转化为一个数据框，这时comments_list依然是一个列表，不同的是列表的每一部分变成了数据框，这时就可以用rbind.fill()函数把它们合并起来了，合并为一个包含10条评论的数据框，每个数据框占据一行。
我们可以把这个过程封装成一个函数然后执行批量操作，最终函数如下：

get_comments <- function(url){
  #得到内容
  json_doc <- getURL(url,.encoding = 'gbk')
  #抽取合法的json数据
  json_doc <- str_extract(json_doc,'\\{.+\\}')
  #把json转化为列表
  json_list <- fromJSON(json_doc)
  #列表中得到评论部分
  comments <- json_list$comments
  #把每一条评论转化为一个独立的数据框
  comments_list <-llply(comments,function(vec)data.frame(t(vec)))
  #合并所有的评论数据框并返回
  rbind.fill(comments_list)
}

然后进行批量操作：

url <- paste0("http://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=2179959&score=0&sortType=3&page=",0:1000,"&pageSize=10&callback=fetchJSON_comment98vv28014")
comments_data <- llply(url,get_comments,.progress = 'win')
comments_data <- rbind.fill(comments_data)

在这里我们抓取评论的前1001页，用llply()函数把get_comments()函数作用到每一个url,这个过程有点漫长，大约有十分钟，所以我们在函数中加入了.progress = 'win'让它显示进度条。
最终得到的数据如图：

有10010条，一条都没少，之前我抓的时候总是抓不全，现在不知道为什么可以了。
现在就可以进入正题了，我们需要对每条评论的省份进行计数，没有的忽略，然后再利用博文开头提到的那篇博客里面的思路得到坐标，省份和频率的数据框，最后使用ggplot2作图。
代码如下：

china <- readShapePoly('bou2_4p.shp')
china_data1 <- fortify(china)
china_data2 <- china@data
china_data2$id <- 0:924
china_data <- join(china_data1,china_data2,by = 'id')
china_data3 <- china_data[,c(1,2,7,14)]
china_data3$NAME <- substr(china_data3$NAME,1,2)
china_data3$NAME <- ifelse(china_data3$NAME == '内蒙','内蒙古',china_data3$NAME)
china_data3$NAME <- ifelse(china_data3$NAME == '黑龙','黑龙江',china_data3$NAME)
bf_data <- table(unlist(comments_data$userProvince))
bf_data <- as.data.frame(bf_data)
names(bf_data) <- c('NAME','freq')
data_re <- join(china_data3,bf_data,type = 'left',by = 'NAME')
data_re <- data_re[!is.na(data_re$NAME),]
ggplot(data_re,aes(x = long,y = lat,group = group,fill = freq)) + geom_polygon() +
  coord_map("polyconic") + scale_fill_gradient(low = '#feceda',high = '#c81f49') +
  theme(legend.position = "none",
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.title.x = element_blank(),
        axis.title.y = element_blank(),
        plot.background = element_blank(),
        panel.background = element_blank()) + 
  ggtitle("暴风魔镜各省购买量统计图")

写了两个小时了，太累了不想再写了，就这样吧。。。。。。。