十三先生po

python使用jieba模块进行文本分析和搜索引擎推广“旅行青蛙”数据分析实战

1 需要导入的模块
2 中文分词基础步骤
- 2.1 载入数据
- 2.2 分词
- 2.3 分词后的数据转回文本
- 2.4 保存分词后的文本为文本文件
3 添加自定义词典
- 3.1 方法1：直接定义词典列表
- 3.2 方法2：外部载入
4 动态增加或删除词典的词
5 去停用词
6 抽取文档关键词
- 6.1 词频统计（词频分析）
- 6.2 案例：分析Python互联网招聘信息中的需求关键字
- - 6.2.1 方式1：使用词频方式提取关键词
  - 6.2.2 方式2：使用TF-IDF权重算法提取关键词（注重信息量）
  - 6.2.3 方式3：Text-Rank算法（注重文本）
7 词云-WordCloud
- 7.1 案例：为《大话西游》台词节选绘制词云
- 7.2 自定义背景的词云图
8 实战之分析产品：手游《旅行青蛙》的网络推广策略
- 8.1 思路
- 8.2 资源
- 8.3 推荐使用技术
- 8.4 实操之数据预处理
- - 8.4.1 百度指数数据手动录入后生成表格
  - 8.4.2 百度新闻内容数据抓取
  - 8.4.3 数据规整（基本规整）
  - 8.4.4 数据规整（进阶）
  - 8.4.5 合并百度指数和百度新闻两表
- 8.5 实操之数据处理
- - 8.5.1 基于搜索引擎的产品推广策略的背景介绍
  - 8.5.2 游戏产品的搜索引擎推广策略
  - 8.5.3 2018年1-2月最火的游戏：旅行青蛙的游戏介绍和数据分析境界
  - 8.5.4 推广策略研究
  - - 前期：内行（专业人士，产生信息）
    - 中期：联系员（桥梁，从专业小圈子介绍传播到大众圈）
    - 后期：推销员（口耳相传，扩散，引爆）
  - 8.5.5 数据分析之指标计算：渠道分析（新闻源）
  - - ==指标==：计算每种类别下的网站新闻量排名
    - 查询每天的百度指数
  - 8.5.6 数据分析之流量监测（指标：各个分类下的网站，每天发帖量）
  - 8.5.7 数据分析之内容设计(词云)
- 8.6 总结
- - 8.7 游戏类产品搜索引擎推广建议
  - 8.8 时间点选取详细：

1 需要导入的模块

import numpy as np
import pandas as pd

import jieba
import jieba.analyse

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn')  # 改变图像风格
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # simhei黑体字 负号乱码 解决

2 中文分词基础步骤

2.1 载入数据

# 1 载入数据

# 写法1
with open(r'data\text.txt','r',encoding='GBk') as f:
    a = f.read()
    
# 写法2
with open('data\\text.txt','r',encoding='GBk') as f:
    a = f.read()
a

2.2 分词

cut() 切割

#  2 分词
b = jieba.cut(a)
b  # 得到地址：
list(b) # 列表化

遍历一遍

for i in jieba.cut(a):
    print(i)

lcut() 切割并列表化

# 分词后直接生成列表
c = jieba.lcut(a)
c

2.3 分词后的数据转回文本

# 3 分词后的数据转回文本
d = ' '.join(c)
d

2.4 保存分词后的文本为文本文件

#  4 保存分词后的文本为文本文件
with open(r'temp\20211022cut.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(d)

3 添加自定义词典

a = '李小福是创新办主任也是云计算专家'
a

普通分词结果

jieba.lcut(a)

注意：自定义词典文本文件，如果使用Windows记事本编辑，读入Python列表时会带有文件头BOM，应该用高级编辑器去除

3.1 方法1：直接定义词典列表

# 应用自定义词典
# 注意：自定义词典文本文件，如果使用Windows记事本编辑，读入Python列表时会带有文件头BOM，应该用高级编辑器去除


# 方法1：直接定义词典列表
b = ['云计算', '创新办']

jieba.load_userdict(b)
jieba.lcut(a)

3.2 方法2：外部载入

# 3.2 方法2：外部载入
with open(r'data\custom.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    b = f.read()
    
b = b.split('\n')
# b

jieba.load_userdict(b)
jieba.lcut(a)

方法2升级：输入路径直接应用自定义词典

# 方法2升级
jieba.load_userdict('data\custom.txt')

jieba.lcut(a)

4 动态增加或删除词典的词

# 动态增加或删除词典的词
a2 = '我们中出了一个叛徒'
jieba.lcut(a2)

两个词错误的分为1个词，删除词实现正确分词

删除jieba自带的词（不同于去停用词，不是删除词，而是重新分词）

# 两个词错误的分为1个词，删除词实现正确分词
jieba.del_word('中出') # 删除jieba自带的词（不同于去停用词，不是删除词，而是重新分词）
jieba.lcut(a2)

增加jieba的词

增加jieba的词，和自定义词典相比它可以动态增加词

# 增加jieba的词
jieba.add_word('出了')
jieba.lcut(a2)

恢复原状

# 恢复原状
jieba.add_word('中出')
jieba.del_word('出了')
jieba.lcut(a2)

调节词的词频

# 调节词的词频，使其能（或不能）被分出
# tune=True:执行词频调整，默认False不执行
jieba.suggest_freq(('中','出'),tune=True)
jieba.lcut(a2)

调整的词以字符串形式输入

# 调整的词以字符串形式输入
jieba.suggest_freq('一个叛徒',tune=True)
jieba.lcut(a2)

恢复jieba到原始状态

# 恢复jieba到原始状态
jieba.suggest_freq(('中出'),tune=True)
jieba.suggest_freq(('一个','叛徒'),tune=True)
jieba.lcut(a2)

5 去停用词

与上面相反，当一个字符串不是词，jieba误将其分为词，或者我们不想将某些不重要的词分出来（想删掉某些分出的词）可以自定义停用词词典
停用词就是要从分词结果删掉的垃圾无用词
词典中的词不会出现在分词结果中
停用词词典的内容可以根据项目不断增加

原始代码

# 去停用词
a = '哎，鹅，听说你超级喜欢小游戏的！你是吗？'
a

普通分词

b = jieba.lcut(a)
b

去停用词功能jieba不带，需自行实现。下面是实现

先载入停用词

# 载入停用词
# 方法1：手工构造停用词列表
stopword = ['哎','的','是','你','吗','！','，', '？']

# 方式2：载入停用词文件
# with open(r'data\stopword.txt','r',encoding='utf-8') as f:
# #     print(f.read())
#     s = f.read()
    
# stopword = s.split('\n') # 会用转译字符'\\u3000','\\n'出现，需要删除

# 方式2提升，若停用词表的特殊词载入时被自动转义，可以判断并恢复
stopword = []
with open(r'data\stopword.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        l = line.strip()
        if l == '\\u3000':
            l = '\u3000'
        if l == '\\n':
            l = '\n'
        
        stopword.append(l)
        
stopword

特殊字符恢复成功

去停用词,第一步，求差集

# 去停用词,第一步，求差集
x = np.array(b)
x

y = np.array(stopword)
y

# 目的：将分词数组内停用词数组有的值删除
# np.in1d(x,y)

z = x[~np.in1d(x,y)] #反运算 加“~”
z

第二步：去掉1个字以下的词

# 第二步：去掉1个字以下的词
k = []

# 遍历写法
# for i in z:
# #     print(len(i))  #查看各个词组的字数
#     if len(i) > 1:
#         k.append(i)

# 列表生成式写法
k = [i for i in z if len(i) > 1]
k

6 抽取文档关键词

抽取文档关键词用于在一篇文章中获取其核心内容（描述了什么？），又叫生成摘要、打标签、关键词提取等

6.1 词频统计（词频分析）

词在文本中出现的次数（频次），某种程度上能当做文本的标签，表示文本内容
不是很精准
统计前最好先去完成自定义词典和去停用词的前期操作

源数据

# 词频统计（词频分析）
a = '哎，鹅，听说你超级喜欢小游戏的！你是吗？哎，鹅'

# 略过自定义词典、去停用词
x = jieba.lcut(a)
x

方法1 ：转换为Series结构

#方法1

pd.Series(x).value_counts()

方法2：转换成DataFrame结构

#方法2

pd.DataFrame(x)
# pd.DataFrame(x).value_counts() # 方法2.1
pd.DataFrame(x).groupby(0).size().sort_values(ascending=False)

6.2 案例：分析Python互联网招聘信息中的需求关键字

载入文本数据

# 案例：分析Python互联网招聘信息中的需求关键字

# 载入文本数据
with open(r'data\work.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()
    
print(txt)

6.2.1 方式1：使用词频方式提取关键词

按3，4，5步骤走一遍

# 方式1：使用词频方式提取关键词

# 1 自定义词典
jieba.load_userdict(r'data\custom.txt') 

# 2 分词
w = jieba.lcut(txt)
w

# 3 去停用词
# 载入停用词表
stopword = []
with open(r'data\stopword.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        l = line.strip()
        if l == '\\u3000':
            l = '\u3000'
        if l == '\\n':
            l = '\n'
        
        stopword.append(l)
        
# 4 去停用词
# 第一步，求差集
x = np.array(w)
y = np.array(stopword)
z = x[~np.in1d(x,y)] # 反向求差

# 第二步，去掉1个字以下的词
k = [i for i in z if len(i) > 1]

k

统计词频

# 计算词频并排序

result = pd.Series(k).value_counts()[:20]
result

保存结果

# 保存结果
result.to_csv(r'temp\20211022keyword.csv',header=0)

局限性：统计词频作为文档关键字的准确性不高，还可使用下面的方式

TF-IDF算法 Text-Rank算法注：TF-IDF和Text-Rank算法运行都不需要手动去停用词，可以用内置函数自动去停用词

6.2.2 方式2：使用TF-IDF权重算法提取关键词（注重信息量）

TF-IDF权重：

词频和重要词的综合分数(权重)

重要词：信息量大的词

一个词信息量大小的衡量

在本文章出现的次数多，在通用文档库出现的次数少，就是重要词

如：你我他，你好再见 这些词信息量很小
行业专有名词，如Python/MySQL，信息量就很大

首先，应用自定义词典
然后，去除停用词，系统自带，给抽取关键字用

# 使用TF-IDF权重算法提取关键词

jieba.load_userdict('data\custom.txt')  # 应用自定义词典
jieba.analyse.set_stop_words('data\stopword.txt')  # 抽取关键词前去掉自定义停用词

txt

-不需要手动分词，方法会自动分词后抽取关键字

# 不需要手动分词，方法会自动分词后抽取关键字
jieba.analyse.extract_tags(txt)

查看详细参数

# 详细参数：

# 字符串
# 返回多少关键词，默认20个
# 是否返回TF-IDF权重
# allowPOS=(),什么词性可以做抽取，默认所有词
k = jieba.analyse.extract_tags(txt,topK=30,withWeight=True)
k

6.2.3 方式3：Text-Rank算法（注重文本）

词性标注

# 附：词性标注

a
list(jieba.posseg.cut(a))

# 方式3：Text-Rank算法（注重文本）

# 文本
# 显示多少词
# 是否返回关键字权重
# allowPOS=(),什么词性可以做抽取，默认所有词

t = jieba.analyse.textrank(txt,topK=20,withWeight=True,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
t

7 词云-WordCloud

安装 WordCloud库

如系统未安装C++编译库，WordCloud库需要下载whl再使用pip安装
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
命令行本地安装：pip install e:/wordcloud‑1.8.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

7.1 案例：为《大话西游》台词节选绘制词云

需要用的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import jieba
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image

数据载入、分词并转化成文本
- 注意：不用print输出会看见换行符“\n”，例如这样

with open(r'data\大话西游.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()

# print(txt)  # 不用print输出会看见换行符“\n”
txt

比较稳妥的写法：

#  案例：为《大话西游》台词节选绘制词云

# 数据载入
with open(r'data\大话西游.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()

# print(txt)  # 不用print输出会看见换行符“\n”
txt2 = ' '.join(jieba.cut(txt))
print(txt2)

载入停用词

# 停用词

# 方式2：载入停用词文件
with open(r'data\stopword.txt','r',encoding='utf-8') as f:
#     print(f.read())
    s = f.read()
    
stopword = s.split('\n') # 会用转译字符'\\u3000','\\n'出现，需要删除

stopword

基本版词云

wordcloud = WordCloud(font_path=r'data\font\arial unicode ms.ttf').generate(txt2)
wordcloud

# 显示
plt.figure(figsize=(18,10))
plt.imshow(wordcloud)

词云优化

# 词云优化

wordcloud = WordCloud(
    font_path="data/font/xjlFont.fon",  # 字体，不设置则汉字乱码
    background_color='white',# 设置背景颜色
    max_words=80, # 设置最大现显示词数
    max_font_size=80, # font_size可选
    stopwords=stopword,  # 去停用词
).generate(txt2)
wordcloud

plt.figure(figsize=(18,10),dpi=72)
plt.imshow(wordcloud) # 绘制数据内的图片,双线性插值绘图 interpolation='bilinear'
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

plt.savefig(r'temp\20211022test3.png',dpi=300,bbox_inches='tight')

7.2 自定义背景的词云图

使用的背景

# 自定义背景的词云图
alice_mask = np.array(Image.open('data/timg.jpg'))
plt.imshow(alice_mask)

插入背景

# 词云优化

wordcloud = WordCloud(
    font_path="data/font/xjlFont.fon",  # 字体，不设置则汉字乱码
    background_color='white',# 设置背景颜色
    max_words=80, # 设置最大现显示词数
    max_font_size=80, # font_size可选
    stopwords=stopword,  # 去停用词
    mask=alice_mask #设置背景图片
).generate(txt2)
wordcloud

plt.figure(figsize=(18,10),dpi=72)
plt.imshow(wordcloud) # 绘制数据内的图片,双线性插值绘图 interpolation='bilinear'
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

plt.savefig(r'temp\20211022test3.png',dpi=300,bbox_inches='tight') # 保存为：带有最小白边且分辨率为300DPI的PNG图片

8 实战之分析产品：手游《旅行青蛙》的网络推广策略

8.1 思路

根据百度指数热门程度判断游戏流行时间和流行度
数据获取：抓取百度新闻旅行青蛙（按标题或内容查询）关键字的文字标题和相关信息

8.2 资源

百度指数：http://index.baidu.com/
百度新闻：http://news.baidu.com/

8.3 推荐使用技术

数据获取
- 爬虫：抓取内容，百度新闻
  - 标题
  - 来源
  - 时间，精确到日
- 数据清洗：先抓取数据保存，然后再进行清洗
  - 字符串清理规整建议使用Python原生字符串处理函数实现
  - 例如：join(),replace(),split(),remove(),append()等等
非结构化数据分析
- 分词
- 词云
结构化数据分析
- Pandas数据预处理和数据分析
  - 分组聚合
  - 可视化

8.4 实操之数据预处理

导入可能需要的库

import time
import json

import requests
from lxml import etree

import numpy as np
import pandas as pd

from bs4 import BeautifulSoup

8.4.1 百度指数数据手动录入后生成表格

在百度指数中输入关键词，卡特定的时间，手动输入数据
生产dataframe结构

# 百度指数 数据手动录入后生成表格

baidu = [5408,10007,17817,39514,82117,140768,298637,406072,677541,858690,839792,744390,653541,496701,390412,322492,256334,212914,180933,157411,140104,120038,125914,105679,88426,75185,66567,61036,54812,49241,42768,35784,33774,33621,34388]
# len(baidu) # 35

date = pd.date_range('2018-1-15','2018-2-18')
date.shape # 35

baidu2 = pd.DataFrame(baidu,index=date,columns=['baidu_index'])
baidu2.head()

保存数据

# 保存数据

baidu2.to_csv(r'data2/baidu_index.csv')

读取数据

# 读取数据

# parse_dates参数作用:将csv中的时间字符串转换成日期格式
baidu = pd.read_csv(r'data2/baidu_index.csv',parse_dates=['Unnamed: 0']).set_index('Unnamed: 0') 
baidu

# 将原有的索引名“Unnamed: 0”换值
baidu.index.name = 'date'

# 查看前5行和后5行数据
baidu.head().append(baidu.tail())

检查数据类型

# 检查数据类型

# 原来第一列日期变成了索引列，只剩一行
baidu.info()

baidu.describe()

8.4.2 百度新闻内容数据抓取

具体实施：
- 根据百度指数热门程度直观分析，抓取百度新闻旅行青蛙（按时间排序，媒体网站）关键字的文字标题和相关信息，
  时间从 2018-1-15到2018-2-18日
- 目前是（临时使用）：新闻页码1-11，每页10条，一共11页（页码pn参数值为0-100）
- 随着时间变化，新闻增加，抓取页码也应该跟着变化

起始页：https://www.baidu.com/s?wd=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&pn=0&oq=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&tn=baiduhome_pg&ie=utf-8&rsv_idx=2&rsv_pq=97f74ecb000e439a&rsv_t=203awND%2FceKGrqADsjLbpJsi0pW3tFrpcVUE23%2FtFWcPLT5Vnz80grVRZHTmbfvED9KL&gpc=stf%3D1515945600%2C1518883200%7Cstftype%3D2&tfflag=1

终止页：https://www.baidu.com/s?wd=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&pn=100&oq=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&tn=baiduhome_pg&ie=utf-8&rsv_idx=2&rsv_pq=be7a7ece000eb2a4&rsv_t=cd1cpTDUXK0oMiSFOSxFIcW08CH2acCb6aTII9RykE452zK8WubRYR059Czcuc1Zulyw&gpc=stf%3D1515945600%2C1518883200%7Cstftype%3D2&tfflag=1

测试一下目标网址页数和pn值的关系是否对应

%%time
# 测试

page = 1 
url_page = (page-1) * 10
while page <= 11:
    print('url参数：',url_page,'页数：',page)
    url_page += 10
    page += 1
    time.sleep(0.2)

是有一定数量关系的

锁定目标抓取数据

需要注意的小问题

抓取的数据本身如果有空格，在编译的时候会输出字符\xa0 ，使用join和split的组合方法去掉

''.join(i.get_text().split())  
# split方法输出的是列表
# join方法输出的是字符串，刚好配合起来

想要的输出的结果：

使用过beautifulsoup模块下的select方法会输出特定标签下的所用文本

例如该标签下的所有文本中，仍然有标签，而且标签内还有文本，也会一个输出

输出的效果：时间和摘要连在了一起

select方法会输出特定标签下的所用文本，而且输出的是列表值，如果要对select后找到的标签继续查找，可以将“这个列表”的元素抽出来继续查找

例如：
在列表后面命令输出第0个值

source = i.select('div[class="f13 c-gap-top-xsmall se_st_footer user-avatar"]')[0].select('a')[0].get_text()

有时候匹配找到的标签下面没有值，但代码依然是命令赋值给对象，但原本就已经找不到，还赋值的话就会报错，如：

IndexError: list index out of range

解决方法是增加try except语句，如果报错就添加特定字符，如：

        try:
            date = i.select('.c-abstract')
            dict['date'].append(''.join(date[0].get_text().split()))
        except:
        
            print('空值')
            dict['date'].append(''.join('青蛙'))

抓取数据写法1（不建议）：将所有特定标签找出来，放在对应的列表，但可能会出现标签与标签之间数据量不一样的情况，如：

由于方法存在缺陷，有些值并没有抓取。。。。。这里仅展示部分完成的代码

%%time
# 数据抓取

data_list = [] # 创建空列表储存数据

# 请求头
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36'
}

# 按时间顺序抓取，页码1-11的pn值为0-100
page = 1 
url_page = (page-1) * 10
while page <= 1:
    print('url参数：',url_page,'页数：',page)
#     创建空字典存储得到的数据，并将该列表添加进空列表c
    dict = {'page':page,'title':None,'source':None,'date':None,'url':None}
#     print(dict)


#     写法1
# ============================================
#     网址
    url = 'https://www.baidu.com/s?wd=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&pn={}&oq=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&tn=baiduhome_pg&ie=utf-8&rsv_idx=2&rsv_pq=97f74ecb000e439a&rsv_t=203awND%2FceKGrqADsjLbpJsi0pW3tFrpcVUE23%2FtFWcPLT5Vnz80grVRZHTmbfvED9KL&gpc=stf%3D1515945600%2C1518883200%7Cstftype%3D2&tfflag=1'.format(url_page)
#     得到响应并解码
    res = requests.get(url,headers=headers).content.decode()
#     print(res)
#     转类型
    soup = BeautifulSoup(res,'lxml')
#     print(soup)

#     匹配
#     1 匹配标题
    title = soup.select('.t')
#     print(len(title))
    dict['title'] = [i.get_text() for i in title]
#     添加进字典
    
    print('标题个数：',len(dict['title']))
    
#     2 匹配摘要
    date = soup.select('.c-abstract')
#     print(len(date))
#     print(date)
#     摘要部分包含了时间，但时间后面带了一个空格，
# 在编译的时候会输出字符\xa0 ，使用join和split的组合方法去掉
    dict['date'] = [''.join(i.get_text().split()) for i in date]
#     print(dict['date'])
    print('摘要个数：',len(dict['date']))
    
#     3 匹配时间
    t = soup.select('span[class="newTimeFactor_before_abs c-color-gray2 m"]')
#     print(t)
    dict['time'] = [''.join(i.get_text().split()) for i in t]
#     print(dict['time'])
    print('时间个数：',len(dict['time']))
    
    print('第{}页'.format(str(page)))
    print(dict)
    print('===========================')
    print('===========================')
    
    
    
    url_page += 10
    page += 1
    time.sleep(0.2)
    
# 由于方法存在缺陷，有些值并没有抓取。。。。。

得到的数据其实并不相等，而且随着页数的增加，更难去手动添加，对于这个问题，推荐使用方法2

爬取方法2（推荐）：匹配每一个文章块标签（包含了每个部分想找的东西的标签），同时创建的空字典中，如果键值为空，先赋值一个空列表，如：

dict = {
     'page':page,'title':[],'source':[],'date':[],'time':[]}

完整代码为：

%%time
# 数据抓取

data_list = [] # 创建空列表储存数据

# 请求头
headers = {
     
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36'
}

# 按时间顺序抓取，页码1-11的pn值为0-100
page = 1 
url_page = (page-1) * 10
while page <= 11:
    print('url参数：',url_page,'页数：',page)
#     创建空字典存储得到的数据，并将该列表添加进空列表c
    dict = {
     'page':page,'title':[],'source':[],'date':[],'time':[]}
#     print(dict)


#     写法2
# ============================================
#     网址
    url = 'https://www.baidu.com/s?wd=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&pn={}&oq=%E6%97%85%E8%A1%8C%E9%9D%92%E8%9B%99&tn=baiduhome_pg&ie=utf-8&rsv_idx=2&rsv_pq=97f74ecb000e439a&rsv_t=203awND%2FceKGrqADsjLbpJsi0pW3tFrpcVUE23%2FtFWcPLT5Vnz80grVRZHTmbfvED9KL&gpc=stf%3D1515945600%2C1518883200%7Cstftype%3D2&tfflag=1'.format(url_page)
#     得到响应并解码
    res = requests.get(url,headers=headers).content.decode()
#     print(res)
#     转类型
    soup = BeautifulSoup(res,'lxml')
#     print(soup)

#     匹配
#     匹配文章块标签（包含了每个部分想找的东西的标签）
    news = soup.select('div[class="result c-container new-pmd"]')
#     print(news)
#     遍历匹配所需内容
#     count = 0
    for i in news:
        
    #     1 匹配标题
#     使用select方法得到的数据是列表，必须将其中的值提出来才可以使用get_text()方法提取文本
        title = i.select('.t')[0]
#         print(title)
#         print(title.get_text())
    #     添加进字典

    #     如果字典的对应键设定是空值（none值），没有设定是空列表，
#     直接使用append方法添加元素对会报错
#     因为append方法无法对none值进行增添
#     可以用if判断，判断是否是none值，如果是就加上一个空列表，也可以直接将原字典中的键值改成是空列表        
        dict['title'].append(title.get_text())
#         print(len(dict['title']))


    #     2 匹配摘要
#         摘要值因为同一标签值的原因没有找到，直接赋值会报错，因为代码根本没有找到标签，并不用说提取得到数据的列表元素
#         需要增加try except语句，如果报错就添加特定字符
        try:
            date = i.select('.c-abstract')
            dict['date'].append(''.join(date[0].get_text().split()))
        except:
        
            print('空值')
            dict['date'].append(''.join('青蛙'))    
#         print(date)   
#         print(dict['date'])
#         print(len(dict['date']))

    #     3 匹配时间
        try:
            t = i.select('span[class="newTimeFactor_before_abs c-color-gray2 m"]')
            dict['time'].append(''.join(t[0].get_text().split()))
        except:
            print('时间空值')
            dict['time'].append(''.join('时间'))   
#         print(dict['time'])

#         4 匹配出处
        try:
            source = i.select('div[class="f13 c-gap-top-xsmall se_st_footer user-avatar"]')[0].select('a')[0].get_text()
            dict['source'].append(''.join(source.split()))
        except:
            print('来源空值')
            dict['source'].append(''.join('其他网站')) 
#         print(len(source))
#         print(dict['source'])
    
#     查看每一列的长度
    print(len(dict['title']),len(dict['date']),len(dict['time']),len(dict['source']))
    print('第{}页'.format(str(page)))
#     print(dict)
    
    print('===========================')
    print('===========================')
    
    url_page += 10
    page += 1
    time.sleep(0.2)
    
#     把字典加入列表中
    data_list.append(dict)

爬取成功，而且没有遗漏的值，查看一下此时的列表

data_list,len(data_list)

列表或字典转为字符串并保存为json文本
转换的方法可以参考json和python内置数据类型的转换

# 列表或字典转为字符串并保存为json文本

json.dumps(data_list)

with open(r'data2\baidu_news.csv','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(json.dumps(data_list))

读取JSON数据并转为列表或字典

# 读取JSON数据并转为列表或字典

with open(r'data2\baidu_news.csv','r',encoding='utf-8') as f:
    j = json.load(f)
    
j

数据抓取完成

8.4.3 数据规整（基本规整）

将获取数据清理干净

基本规整：字符串类数据清洗，操作繁杂，建议使用原生Python来处理
详细规整：DataFrame数据集中重构使其适合分析

# 此处为旧版网站的数据规整方式，由于网站改版已经失效，留作备份
'''
# 1: 标题字符串规整
    
j
j[0]
j[0]['title']
j[0]['title'][0], j[0]['title'][1], j[0]['title'][2]

_ = []

for i in j:
#     print(i)
#     print(i['title'])
    # 将10个1组的列表转为一个大标题列表
    _ += ','.join(i['title']).replace(',', '').split('\n')  # 列表合为字符串，去除逗号，换行符重新切为列表
    
print(_)

type(_), len(_)

# 进一步清理
title = []

for i in _:
    i2 = i.strip()  # 删除字符串前后空值
    if i2 != '':  # 去除空列表值
        title.append(i2)
        
title

len(title)





# 2：来源和时间字符串规整

j[0]
j[0]['content']
j[0]['content'][1]

# 来源和时间字符串规整，放入列表content
content = []

for i in j:
    for i2 in i['content']:
        # 过滤和替换掉相应字符，字符串转列表，二维
        i3 = i2.replace('\xa0', ' ').replace('\t', '').replace('\n', '').replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '').split(' ')  # 去除各种空值，转为列表
#         print(i3)
        
        # 删除列表空值
        while '' in i3:
            i3.remove('')
            
        if len(i3):  # 判断列表值是否整体为空
            content.append(i3)
        
        # 去掉 两种 列表，只存储 来源、日期、时间三种数据
        # 数据变化，没用了
#         if i3 != ['查看更多相关新闻>>'] and i3 != []:
#             content.append(i3)

content

len(content)


# 3：将将标题和内容列表值合并入列表c，内层字典存储相关数据
c = []

if len(title) == len(content):  # 俩列表长度相同否则退出
    for i in range(len(title)):  # 遍历值
        # 合并两个列表
#         print(title[i], content[i])
        if len(content[i]) == 3:  # 判断content内是否有缺失值
            c.append({
     
                    'id': i + 1,
                    'title': title[i],  # 标题
                    'source': content[i][0],  # 来源
                    'date': content[i][1],  # 日期
                    'time': content[i][2],  # 时间
            })
        else:
            print(i, '注意：来源列表长度不是3个值，不会写入数据中！')

else:  # 长度不一致，错误
    print('标题和来源列表长度不一致，错误!')
    # 如出现错误可能是抓取问题，可以重新抓取数据后再测试

c
len(c)
'''

将一部分数据拿出来查看

# 8.4.3 数据规整（基本规整）

j[1]['title']

j[1]['title'][0],j[1]['source'][0],j[1]['time'][0],j[1]['date'][0]

将标题和内容列表值合并入列表c2，内层字典存储相关数据

一共有11页数据（第一层循环），每页有10个数据，数量和标题数据刚好齐平（第二层数据）
对于时间time，可以使用split方法将字符串整理干净，再用replace方法将一开始判断为空值的时间值替换成统一的时间

# 将标题和内容列表值合并入列表c2，内层字典存储相关数据

c2 = []

# 第一层循环：一共有11页数据
for i in range(len(j)):
#     输出每页的页数和该页的所有标题
#     print(i,j[i]['title'])
#     第二层数据：每页有10个数据，数量和标题数据齐平
    for i2 in range(len(j[i]['title'])):
#         输出每页页数和该页每个标题的位置下标,每个标题、时间、摘要、网站的位置下标一一对应相同
#         print(i,i2)
        c2.append({
     
            'title':j[i]['title'][i2],
            'source':j[i]['source'][i2],
            'date':j[i]['date'][i2],
            'time':j[i]['time'][i2].split()[0].replace('时间','2018-2-17').replace('年','-').replace('月','-').replace('日','')
        }) #对于时间time，可以使用split方法将字符串整理干净，再用replace方法将一开始判断==为空值==的时间值替换成统一的时间

c2

列表转为DataFrame

data = pd.DataFrame(c2)
data

检查数据类型

data.info()

data.shape

保存数据

# 保存数据

data.to_csv(r'data2\content.csv',index=False)

8.4.4 数据规整（进阶）

使用Pandas，根据分析思路对数据详细规整

读取数据

# 数据规整（进阶）

# 读取数据
data = pd.read_csv(r'data2\content.csv',
                  parse_dates=['time'] # 字符串列转时间类型
                  ).set_index('time').sort_index() # 时间列转行索引，排序

data.head().append(data.tail())

检查数据

# 检查数据

data.info()

data.index

data.describe() #计数，去重后计数， 出现次数最多的值，出现次数

新闻数据正常

8.4.5 合并百度指数和百度新闻两表

目前有的两份表

# 合并百度指数和百度新闻两表

baidu.head()

data.head()

查看两个组数据的维度数量差别

baidu.shape,data.shape

按索引合并两表

# 按索引合并两表

# data.join(baidu)

# 合并后数据可能有缺失值，将缺失值行删除
data2 = data.join(baidu).dropna()
data2

# 数据类型如果异常，修改
# data2.info()
data2['baidu_index'] = data2['baidu_index'].astype(np.int)
# 重新设置索引列的名字
data2.index.name = 'time'
data2.head()
# data2.info()

检查数据类型

data2.info()

保存数据

之前保存的2个原始数据，数据分析时使用这个清洗后的数据，记得这里要保留索引列（时间），不用更改方法里面的index参数状态

# 保存数据
data2.to_csv(r'data2\content2.csv')

读取数据

# 读取数据
data3 = pd.read_csv(r'data2\content2.csv',
                  ).set_index('time').sort_index() # 时间列转行索引，排序

data3.head().append(data3.tail())

检查读取出来的数据

data3.shape,data3.info()

data3.describe()

8.5 实操之数据处理

8.5.1 基于搜索引擎的产品推广策略的背景介绍

SEO：搜索引擎优化
- 内容
- 外链
SEM：搜索引擎营销
搜索引擎优化的意义
搜索引擎作为传统互联网的主要数据源，在信息传播过程中占有重要地位
个人发布信息被搜索引擎收录、展示，可以引来流量，以较低成本实现产品推广
搜索引擎优化途径：
在搜索引擎可以检索到的各种公开社区发布文章，为自己的产品引流。
如：论坛社区、问答、贴吧、博客、视频、自媒体等等

8.5.2 游戏产品的搜索引擎推广策略

排名分析
- 选择什么渠道？（在哪儿发软文）
- 选择相关内容搜索排名靠前的网站发布信息
流量监测
- 发布信息时间？
- 监测不同网站流量效果，调整推广渠道
内容设计（标题）
- 发布信息标题和内容的设计
- 精心设计标题，吸引用户点击

8.5.3 2018年1-2月最火的游戏：旅行青蛙的游戏介绍和数据分析境界

游戏介绍

游戏情况
- 《旅行青蛙》是由游戏公司HIT-POINT开发的休闲小游戏，一款放置类型手游
游戏内容
- 玩家通过收集三叶草去商城买东西，青蛙带着这些东西出门旅行，旅行途中拍照片邮寄回来
社会反响
- 这款游戏顺应了广大青年的佛系情感述求。成为社交圈刷屏的现象级游戏，产生了巨大的社会影响

境界浅析

做翻译的两种境界：

是忠于原著严格将译文翻译为原著一样好
还是自我发挥，将原著本地化好？

做记者的两种境界：

是忠于事实只报道现实好
还是对事情有个人判断，偏向性的报道好？（有态度的报道）

写数据分析报告的两种境界

是忠于数据，严格按数据表现的事实写报告好
还是分析前已经对事物有自己的判断，分析只是证明或证伪自己的判断好？

8.5.4 推广策略研究

流行的引爆取决于三类人的先后贡献 --- 《引爆点》

任何一场潮流到来时，总有几个关键的人物，他们独有的社会关系和其他特点，如激情和个人魅力，能够快速将信息在一定范围散布开来。

具体来说。流行的引爆取决于三类人的先后贡献，如果在引爆潮流的不同时期，找准人群中的个别关键人物，利用他们来传播信息，就能点燃潮流

流行引爆的三个不同时期：

前期：内行（专业人士，产生信息）

某一领域有丰富知识的权威人士
在前期实现原始信息的产生
内行专业且乐于讨论分享，但没有很好的说服力

----如专业社区，专业圈子，如某软件或游戏等产品论坛

中期：联系员（桥梁，从专业小圈子介绍传播到大众圈）

什么人都认识的交际人才
其人际和社会关系可同时涉及几种不同领域
联系员能够将信息从某固定小圈子散布到其他更大的领域
----如行业社区、行业圈子，如互联网社区、帝吧、虎扑、知乎，原创自媒体

后期：推销员（口耳相传，扩散，引爆）

对信息领域未必了解，但具有说服力
决定了信息传播的“最后一公里”
推销员使信息病毒式扩散，实现最终引爆
----如大众社区，大众圈子，如各种自媒体、微博、微信朋友圈，腾讯网易新浪搜狐等传统媒体、报纸电视广播等

举例
中文互联网流行词或梗的流行全过程

如：六学/明学/时间管理

流行过程：直播(孙笑川) -> 虎扑，贴吧，抖音，知乎、B站，豆瓣，微博，公众号 -> 网易搜狐新浪腾讯新闻 -> 电视 -> 春晚

8.5.5 数据分析之指标计算：渠道分析（新闻源）

自定义指标

source列为搜索引擎推广渠道，我们按照理论将其分为：

前期：内行
中期：联系员
后期：推销员

三类

然后统计不同渠道的新闻数量，目前数据的状态

data3

查询所有新闻源和他们发布的文章数（#垃圾进垃圾出）

写法1：查看所有

cate = data3.groupby('source').size().sort_values(ascending=False)
cate

写法2：按发布数据排序后控制选择发布次数

# 写法2

cate = data3.source.value_counts()

# 设置条件筛选
cate[cate>=2]

#垃圾进 垃圾出

手动整理的三个时期典型网站

前期：973游戏,4399手机游戏网
中期：百度贴吧,哔哩哔哩
后期：太平洋电脑网,中国日报网

查询其中一个网站的数据

# 查询其中一个网站的数据

data3[data3.source == '4399手机游戏网']

手动分类并使用loc方法自动生成列

# 手动分类

n1 = ['973游戏','4399手机游戏网']
n2 = ['百度贴吧','哔哩哔哩']
n3 = ['太平洋电脑网','中国日报网']

# 查询符合条件的数据
cate2 = data3[data3.source.isin(n1) | data3.source.isin(n2) | data3.source.isin(n3)]

# 生成列
cate2.loc[cate2.source.isin(n1),'period'] = 1
cate2.loc[cate2.source.isin(n2),'period'] = 2
cate2.loc[cate2.source.isin(n3),'period'] = 3

cate2

查看数据类型并适当规整（完成了浮点数的转换）

# 查看数据类型并适当规整

cate2.info()

#转化浮点数
#先删除（重新替换）列
cate3 = cate2.dropna().drop('period',axis=1) #去除缺失值行和period列
cate3['period'] = cate2.dropna()['period'].astype(np.int)  # 重新添加去除缺失值行的数据并转换类型

cate3

原本是float类型，现在变成了int类型

指标：计算每种类别下的网站新闻量排名

# 指标：计算每种类别下的网站新闻量排名

# 分组聚合
# 写法1
cate3.groupby('period').size()
# 写法2
cate3.period.value_counts()

交叉表查看

# 交叉表查看

cross = pd.crosstab(cate3.source,cate3.period)
cross

前期新闻源发帖量排名

写法1：用交叉表查询

# 前期新闻源发帖量排名

# 写法1：用交叉表查询
b1 = cross[1][cross[1]>0].sort_values(ascending=False)
b1

写法2:用手动分类的数据查询

# 写法2:用手动分类的数据查询

b11 = cate3[cate3['period']==1].source.value_counts()
b11

前期新闻源发帖量排名可视化

plt.style.use('seaborn')  # 改变图像风格
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # simhei黑体字 负号乱码 解决


b1.plot.bar()

中期新闻源发帖量排名

# 中期新闻源发帖量排名

b2 = cross[2][cross[2]>0].sort_values(ascending=False)
b2

中期新闻源发帖量排名可视化


b2.plot.bar()

后期新闻源发帖量排名

# 后期新闻源发帖量排名

b3 = cross[3][cross[3]>0].sort_values(ascending=False)
b3

后期新闻源发帖量排名可视化


b3.plot.bar()

查询每天的百度指数

目前数据情况

cate3

按索引日期分组聚合，筛选出其中最大值

# 查询每天的百度指数

cate3['baidu_index']  # 全是不一样的值，不能直接用来分组聚合
cate3.index

# 按索引日期分组聚合，筛选出其中最大值
baidu_index = cate3.groupby(cate3.index)['baidu_index'].max()
baidu_index,baidu_index.shape

按时间行索引分组聚合求每个分类下每天的新闻数

三个时期，每个时期的新闻源每天发布新闻的个数

# 三个时期，每个时期的新闻源 每天 发布新闻的个数

# 前期
period1 = cate3[cate3['period']==1]
period1
count1 = period1.groupby(period1.index).size()
count1

# 中期
period2 = cate3[cate3['period']==2]
period2
count2 = period2.groupby(period2.index).size()
count2

# 后期
period3 = cate3[cate3['period']==3]
period3
count3 = period3.groupby(period3.index).size()
count3

数据可视化

三种类别的推广渠道随时间发展对百度指数热度的贡献趋势

可视化：搜索引擎推广渠道VS百度指数，比较对照

取三类网站新闻数量随时间变化画三条折线图，背景叠加百度指数柱状图
主要看不同类别折线的峰值出现时间（先后代表三类过程）

# 数据可视化

# 取三类网站新闻数量随时间变化画三条折线图，背景叠加百度指数柱状图
# 主要看不同类别折线的峰值出现时间（先后代表三类过程）

# 绘制
plt.figure(figsize=(18,10))

# 百度指数的柱状图
#修改数量值，使前中后期数据可见
plt.bar(baidu_index.index,baidu_index/160000,alpha=0.2,label='百度指数')

# 前中后期发帖数量的折线图
count1.plot(label='前期：内行',color='r')
count2.plot(label='中期：联系员',color='b')
count3.plot(label='后期：推销员',color='g')

# 标识三个时期的典型特征
plt.scatter(['2018-01-20','2018-01-27','2018-01-21'],[1,4,3],s=6000,alpha=0.2,color='r')

# 辅助显示
plt.legend()

# 标签
plt.xticks(baidu_index.index)

plt.show()

结论：
呈现明显的前、中、后期发展趋势
- 数据验证偏差：
  可能因为新闻源分类错误，可根据分析结果重新调整新闻源分类
  更大的原因：数据搜集不完整，如缺乏其他重要渠道数据（APP市场、微博、微信朋友圈等）
  又或者公司根本没有采用搜索引擎推广，而是碰巧火了

8.5.6 数据分析之流量监测（指标：各个分类下的网站，每天发帖量）

先查看一下目前每个时期的新闻源

# 流量监测

period1.head()
period2.head()
period3.head()

交叉表

# 交叉表

pc1 = pd.crosstab(period1.index,period1.source)
pc1

pc2 = pd.crosstab(period2.index,period2.source)
pc2

pc3 = pd.crosstab(period3.index,period3.source)
pc3

分别分析三个时期的渠道情况

前期各网站发帖数量趋势

内行：

前期渠道：游戏网站（专业社区类）
作用：信息源，提供原始信息
游戏网站内部，行家们进行信息的碰撞、交互和传递，形成原始信息

# 分别分析三个时期的渠道情况

# 前期可视化
# 发帖量
pc1.plot(figsize=(18,10))

# 百度指数
plt.bar(baidu_index.index,baidu_index/500000,alpha=0.2,label='百度指数')

# 辅助显示
plt.scatter(['2018-01-22'],[3],s=6000,alpha=0.2,color='r')

中期各网站发帖数量趋势

联系员：
中期渠道：一些通用和专业结合的社区
作用：粘合剂：连接内行与推销员
借助百度搜索的独特优势，将信息从内行传递给推销员

# 中期可视化
# 发帖量
pc2.plot(figsize=(18,10))

# 百度指数
plt.bar(baidu_index.index,baidu_index/500000,alpha=0.2,label='百度指数')

# 辅助显示
plt.scatter(['2018-01-27'],[4],s=6000,alpha=0.2,color='r')
plt.xticks(baidu_index.index)

后期各网站发帖数量趋势
推销员：
后期渠道：大众新闻网站、自媒体，包括新闻、视频、社交媒体等
作用：完成最后接力，实现引爆
标记引爆点，使信息病毒式传播

# 后期可视化
# 发帖量
pc3.plot(figsize=(18,10))

# 百度指数
plt.bar(baidu_index.index,baidu_index/500000,alpha=0.2,label='百度指数')

# 辅助显示
plt.scatter(['2018-01-23'],[1],s=6000,alpha=0.2,color='r')
plt.xticks(baidu_index.index)

8.5.7 数据分析之内容设计(词云)

各时期新闻标题设计：关键字查看和可视化

导入词云库

# 各时期新闻标题设计：关键字查看和可视化

import jieba
import jieba.analyse

合并三种类别来源的title为字符串

# 合并三种类别来源的title为字符串

title_list1 = ' '.join(period1['title']) # 空格隔开每条字符串
title_list2 = ' '.join(period2['title']) # 空格隔开每条字符串
title_list3 = ' '.join(period3['title']) # 空格隔开每条字符串
title_list3

分词

1 应用自定义的词典

# 分词

# 1 应用自定义的词典
jieba.load_userdict(r'data\custom.txt')

2 分词

# 2 分词

p1f = jieba.lcut(title_list1)
p2f = jieba.lcut(title_list2)
p3f = jieba.lcut(title_list3)

p3f

3 保存分词后的文本为文本文件，绘制词云用

# 3 保存分词后的文本为文本文件，绘制词云用
' '.join(p1f)  # join方法以空格隔开每个词并输出字符串

with open(r'data/p1title.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(' '.join(p1f))
    
with open(r'data/p2itle.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(' '.join(p2f))

with open(r'data/p3itle.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(' '.join(p3f))

4 去停用词

# 4 去停用词

def stopw(period):
    stopword = []
    with open('jieba/stopword.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            l = line.strip()
            if l == '\\n':
                l = '\n'
            if l == '\\u3000':
                l = '\u3000'

            stopword.append(l)

    # stopword

    # 去停用词,第一步，求差集
    x = np.array(period) # 将分好的词列表转为数组
    y = np.array(stopword) # 将停用词转为数组

    z = x[~np.in1d(x,y)] # x的元素是否包含于y

    k = [i for i in z if len(i) > 1]

    return k 

stopw(p1f) # 去停用词

计算词频并排序

# 计算词频并排序

t1 = pd.Series(stopw(p1f))
pc1 = t1.value_counts()
pc1.head()

t2 = pd.Series(stopw(p2f))
pc2 = t2.value_counts()
pc1.head()

t3 = pd.Series(stopw(p3f))
pc3 = t3.value_counts()
pc3.head()

5 保存结果

 # 5 保存结果
type(pc3) # pandas.core.series.Series
pc3.reset_index()  # 可以将Series结构变成dataframe结构

pc1.reset_index().to_csv(r'data\kewword1.csv',index=False) 
pc2.reset_index().to_csv(r'data\kewword2.csv',index=False)
pc3.reset_index().to_csv(r'data\kewword3.csv',index=False)

词云绘制，打开分词后的保存文本，注意是！！分词后的文本，即没有频数的那一份！！！

比表格高频词更直观

# 打开分词后的保存文本，注意是！！分词后的文本，即没有频数的那一份！！！

with open(r'data\p1title.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    ptitle1 = f.read()
    
ptitle1

with open(r'data\p2itle.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    ptitle2 = f.read()
    
ptitle2

with open(r'data\p3itle.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    ptitle3 = f.read()
    
ptitle3

读入停用词文件为列表

# 读入停用词文件为列表

with open(r'jieba\stopword.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    s = f.read()
    
stopword = s.split('\n')

stopword

读取背景图

# 读取背景图

alice_mask = np.array(Image.open(r'jieba\timg.jpg'))

分词，提取高频词，绘制词云

前期标题设计特点：攻略、问题相关，铺垫，技术型文章，比较硬

# 前期
wordcloud = WordCloud(
background_color = 'white',# 设置背景颜色
max_words=30,# 设置最大现显示词数
font_path='jieba/arial unicode ms.ttf',# 字体，不设置则汉字乱码
    stopwords=stopword,# 去停用词
    mask=alice_mask# 设置背景图片
).generate(ptitle1)
wordcloud

plt.figure(figsize=(18, 10), dpi=300)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') # 绘制数据内的图片,双线性插值绘图
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

中期标题设计特点：内容相关，造势

# 中期
wordcloud = WordCloud(
background_color = 'white',
max_words=30,
font_path='jieba/arial unicode ms.ttf',
    stopwords=stopword,
    mask=alice_mask
).generate(ptitle2)
wordcloud

plt.figure(figsize=(18, 10), dpi=300)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') # 绘制数据内的图片,双线性插值绘图
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

后期标题设计特点：标签相关，提供话题，如佛系、儿子、爆红等

# 后期
wordcloud = WordCloud(
background_color = 'white',
max_words=30,
font_path='jieba/arial unicode ms.ttf',
    stopwords=stopword,
    mask=alice_mask
).generate(ptitle3)
wordcloud

plt.figure(figsize=(18, 10), dpi=300)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') # 绘制数据内的图片,双线性插值绘图
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

摘要分词（类似上面的步骤）

注意点：摘要部分有x年x月x日字样要提前去掉，系统会默认切割，可以使用如下代码去掉

# 生成日期列表
date_list = ['2018年{}月{}日'.format(str(i+1),str(j)) for i in range(2) for j in range(31)]
# 将‘2018年’捆绑在一起
jieba.del_word('2018年') 
# 或者jieba.add_word('2018年') 需要看实际情况
date_listcut = jieba.lcut(' '.join(date_list))
date_listcut

目前的代码

合并所有字符串

# 摘要分词

# 合并所有字符串
datah1 =  ' '.join(period1['date'])
datah2 =  ' '.join(period2['date'])
datah3 =  ' '.join(period3['date'])

datah3