“与众不同”的TOP250详细数据采集，pyecharts世界地图多维可视化展示

“与众不同”的TOP250详细数据采集，pyecharts世界地图多维可视化展示

前言：

本文描述爬取逗瓣250的电影详细信息，包括对电影名、评分、评论人数、电影名言、导演演员信息、电影年份、电影国家、电影类型等详细爬取；

并且针对爬取的数据使用Numpy、pandas等进行了数据处理、拆分、分组等操作，最后使用pyechatrs对数据进行柱状图、实时排序图、世界地图、饼图等可视化展示。

项目pyecharts可视化展示（部分）世界地图、实时排序图等：

1929至2013年每年发布的电影根据评分排序展示：

电影发布国家统计展示：

爬虫代码（.py文件）：

import requests
from lxml import etree
import csv
import time




def get_source(com_url):
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
    }
    res = requests.get(com_url, headers=header)
    html = res.content.decode('utf-8')
    return html

# 解析数据
def get_data( html):
        tree = etree.HTML(html)
        divs = tree.xpath('//div[@class="info"]')
        # print(divs)
        lis_data = []
        for div in divs:

            # 标题
            title = div.xpath('./div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()')[0].strip()###['龙猫']  龙猫
            # print(title)
            #电源详情1
            info1 = div.xpath('./div[@class="bd"]/p/text()[1]')[0].strip()
            # print(info1)
            #电影详情2
            info2 = div.xpath('./div[@class="bd"]/p/text()[2]')[0].strip()
            # print(info2)

            # 评分
            score = div.xpath('./div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')[0].strip()
            # print(score)
            # 评价人数
            evaluate = div.xpath('./div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[4]/text()')[0].strip()
            # print(evaluate)
            # 引用
            quote = div.xpath('./div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()')
            if quote:
                quote = quote[0]
            else:
                quote = ''



            lis_data.append([title, score, evaluate, quote, info1, info2, ])    ###[[],[],[],.....]
        # print(lis_data)

        with open('D:/爬取的内容/豆瓣TOP250/movie_data.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig', newline='') as csvFile:
            for rows in lis_data:
                csv.writer(csvFile).writerow(rows)



with open('D:/爬取的内容/豆瓣TOP250/movie_data.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig', newline='') as csvFile:
    csv.writer(csvFile).writerow(['title', 'score', 'evaluate', 'quote', 'info1','info2'])
csvFile.close()

for i in range(10):
            time.sleep(2)
            page = (i) * 25
            com_url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page)
            h = get_source(com_url)
            print('第%d页保存完成' % i)
            get_data(h)

数据处理可视化代码（.ipynb文件）：

数据处理：

1、需要对评论人数，数值提取处理

2、对info1 进行分割提取，导演

3、对info2 进行分割 提取 电源年份 、 国家、 电源类型

import pandas as pd
df = pd.read_csv("movie_data.csv" , encoding = 'utf-8-sig')
df
df.columns=['电影名','评分','评论人数','名言','info1','info2']
df

pls = []
for v in df['评论人数']:
    pls.append(int(v.split('人')[0]))
df['评论数'] =pls
df 

dy =[]


for v in df['info1']:
    sub1 = v.split('导演:')[1]
#     print(sub1[1])
    sub2= sub1.split(' ')[1]
#     print(sub2)
    dy.append(sub2)
len(dy)
df['导演'] = dy 
df     


time=[]
city=[]
jq=[]
import re
for s in df['info2']:

    ls=s.split(' / ')
#     print(ls)
    sj = re.findall('\d+',ls[0])[0]
#     print(sj)
    time.append(sj)
    
    city.append(ls[1])
    jq.append(ls[2])
    if len(ls)!=3:
        print(ls)
        print(s)

# 复杂情况：
# ['1961(中国大陆) / 1964(中国大陆) / 1978(中国大陆)', '中国大陆', '剧情 动画 奇幻 古装']
# ['1982(中国大陆)', '中国大陆', '剧情 历史']

# '美国 加拿大'

# '剧情 犯罪'

df['电影年份'] = time
df['国家']=city
df['电影类型'] = jq

df 

数据处理结果：

pyecharts可视化：

1、评价数最多的电影TOP10

2、评分排名可视化

3、 电影类型分布展示

4、电影国家分布统计

源码获取：

网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1F5J33FoX5iVKXLzPeg8z1A?pwd=xx78
提取码：xx78

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