可视化案例（六）犬夜叉各大CP动态热度排序图

情人节将近，不知不觉又单身了一年呢 ，但只要我磕的CP是真的就行啦！今天就以犬夜叉为例，分享一下制作动态人物排序图的方法。最终的效果图如下：

一、数据来源与处理

1.1 数据来源

本文的案例数据来自于B站犬夜叉TV版+完结版弹幕（共193话），具体爬取方法可见B站柯南弹幕爬取及可视化。通过观察弹幕的称呼习惯，可对各大CP的简称进行汇总，如下所示

CP简称	具体含义
犬薇	犬夜叉和戈薇
杀玲	杀生丸和玲
桔薇	桔梗和戈薇
弥瑚	弥勒和珊瑚
钢薇	钢牙和戈薇
犬桔	犬夜叉和桔梗

统计方法同样参考之前分享的博客B站柯南弹幕爬取及可视化，将上述内容保存为role.txt即可。

1.2 集数次数合并处理

考虑到制作轮播图，时间轴不宜过长。在此，对每10集CP的讨论次数进行合并。在H2单元格输入函数=SUM(OFFSET(B$2:B$10,(ROW(A1)-1)*10,))，即实现对1-10集犬薇CP讨论次数求和，具体如下图所示

下拉填充，整理可得

考虑后续Pyecharts作图方便，还需将此数据转为长数据格式（对除集数以外的列进行逆透视操作，具体做法可参考五分钟学会四种宽数据转长数据方法），最终数据形式如下图所示（颜色列用于后续作图区分各组CP的颜色）

二、Pyecharts绘制时间轮播图

接下来就可以利用Pyecharts进行作图啦，代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
import pandas as pd
import os
os.chdir('c:/users/dell/Desktop/')

def timeline_plot(file_path,index,role,count,color,title):   #index为集数,role为人物,count为讨论次数
    data = pd.read_csv(file_path,encoding='gbk')
    episode = list(data[index])
    episode1 = list(set(data[index]))
    episode1.sort(key=episode.index)
    tl = Timeline()
    for ep in episode1:
        data_sub = data[data[index]==ep].sort_values(by=count) #以每集各cp讨论次数进行排序
        role_list = list(data_sub[role])
        value_list = list(data_sub[count])
        color_list = list(data_sub[color])
        new_data = []
        for j in range(len(set(role_list))):
            new_data.append(
                opts.BarItem(
                    name = role_list[j],
                    value = value_list[j],
                    itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts(color=color_list[j])
                )
            )

        bar = (
            Bar()
            .add_xaxis(xaxis_data=role_list)
            .add_yaxis(series_name='', yaxis_data=new_data , label_opts = opts.LabelOpts(position="right",font_weight="bold"),category_gap=30)
            .reversal_axis()
            .set_global_opts(
                title_opts = opts.TitleOpts(title.format(ep),pos_left=350)
            )
        )
        tl.add(bar, "第{} ".format(ep))
        tl.add_schema(play_interval=1000, is_loop_play=False) #play_interval播放速度/ms,is_loop_play是否重复播放
    tl.render("timeline_counts.html")

timeline_plot('c:/users/dell/Desktop/cp_count.csv','集数','人物','讨论次数','颜色',"B站犬夜叉各大CP热度（集数：{} ）"    )

更多详细的参数设置可参考Pyecharts官方文档

本文案例数据链接如下

链接：https://pan.baidu.com/s/1VcKqbBsg4kn7kHIcw8W9EA
提取码：u3n5

以上就是本文分享的全部内容~