数据入口：影视剧数据集 - Heywhale.com

读取的数据包含750条条目，分布在6个列中。以下是数据的列和它们的数据类型：

• 影视剧名称（object）：表示影视剧的名称。
• 影视剧标签（object）：包含关于影视剧的标签信息，如类型、年份、主演等。
• 弹幕数量（object）：表示影视剧的弹幕数量，需要注意的是这一列的数据类型为 object，可能是因为数值前有单位（例如“万条弹幕”）。
• 热度（int64）：表示影视剧的热度，为一个整数数值。
• 关键词描述（object）：包含关于影视剧的关键词描述。
• 高清图片网址（object）：包含指向影视剧高清图片的网址。

一：数据预处理

数据概览如下：

首先读取数据，观察数据的大致情况：

import pandas as pd
# 读取上传的Excel文件
file_path = '影视剧信息.xlsx'
data_df = pd.read_excel(file_path)

data_df.info()

观测出“弹幕数量”有空值，所以可以去除含有空值的行：

# 删除含有空值的行
df1 = data_df.dropna(axis=0, how='any')
df1.info()

由于“弹幕数量”的单位存在不一致且“影视剧标签”含有多列，因此可以对这两列进行数据预处理。

由于大部分弹幕数量以万计，所以我们可以只提取含有“万条弹幕”的行，然后以“/”分隔符对影视剧标签进行分割：

# 筛选出“弹幕数量”中含有“万条弹幕”的行
df2 = df1[df1['弹幕数量'].str.contains('万条弹幕')]

# 提取“弹幕数量”中的数字
df2['弹幕数量'] = df2['弹幕数量'].str.replace('万条弹幕', '').astype(float)

# 分割"影视剧标签"列
df2[['影视剧类型', '年份', '主题', '演员']] = df2['影视剧标签'].str.split('/', expand=True)

随后分析2023年的影视剧并降序排列：

# 筛选年份为2023的行
filtered_df = df2[df2['年份'] == 2023]

# 按热度降序排列
sorted_df = filtered_df.sort_values(by='热度', ascending=False)

二：数据分析

1：影视剧主题分布

keyword_proportions = df2['影视剧类型'].value_counts(normalize=True)
keyword_proportions

得出比例较大的主题分布比例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置 Matplotlib 的字体以支持中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

result_df = keyword_proportions.to_frame(name='关键词')
# 提取主题和关键词列
themes = result_df['主题']
keywords = result_df['关键词']

# 取前 10 行数据
top_10_data = result_df.head(10)

# 绘制柱形图
plt.bar(top_10_data['主题'], top_10_data['关键词'])
plt.xlabel('主题')
plt.ylabel('关键词')
plt.title('前 10 行主题关键词分布')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

然后绘制前10行主题关键词分布图如下：

可以看出以“爱情”，“都市”，‘动作’，“真人秀”，“喜剧”为主题的影视剧占比较多。

2：弹幕数量与热度之间的相关性

from scipy.stats import pearsonr

# 提取“热度”和“弹幕数量”两列数据
heat = df2['热度']
bullet_count = df2['弹幕数量']

# 计算相关性
correlation, p_value = pearsonr(heat, bullet_count)

# 打印结果
print("相关性系数：", correlation)
print("p值：", p_value)

得出弹幕数量与热度的相关性系数与p值分别约为： 0.21和 4.47e-08。

这个结果表明 “热度” 和 “弹幕数量” 两列数据之间存在正相关关系，且相关性在统计上是显著的说明两者之间存在一定的正相关，但相关性不是很强。也就是说，一般情况下，热度较高的影视剧可能会有相对较多的弹幕数量，但这种关系并不是非常紧密。通常在统计学中，当 p 值小于某个显著性水平（如 0.05）时，我们认为结果具有统计学意义。这里的 p 值非常小，说明在给定的样本数据下，这种相关性具有一定的可靠性。

综上所述，这个结果说明 “热度” 和 “弹幕数量” 之间存在一定的正相关关系，但具体的关系强度还需要结合实际情况进行综合分析。

3：对关键词描述进行主题建模

import pandas as pd
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel

# 提取"关键词描述"列
keywords = df2['关键词描述'].tolist()

# 数据预处理：分词、去除停用词等
stop_words = set(['的', '是', '在', '这', '一个', '有', '和', '了', '等'])  # 自定义停用词列表
texts = [[word for word in keyword.split() if word not in stop_words] for keyword in keywords]

# 创建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 构建文档-词频矩阵
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=5, id2word=dictionary, passes=10)  # 设置主题数为5，可根据实际情况调整

# 打印主题
for topic_id, topic_words in lda_model.print_topics():
    print(f"Topic {topic_id}: {topic_words}")

在上述代码中，首先进行了数据的预处理，包括分词和去除停用词。然后，使corpora.Dictionary创建词典，将文本转换为词袋模型。接下来，使用LdaModel进行主题建模，设置了主题数和迭代次数。最后，打印出每个主题的相关词汇。主题建模结果如下：

Topic 0: 0.034*"白鹿周深惊喜加盟" + 0.034*"兰强夫妇双向养成" + 0.034*"先婚后爱双向攻略" + 0.034*"最终季有情人终成眷属" + 0.034*"硬核谢苗打爆不平" + 0.034*"铁三角探寻终极之谜" + 0.034*"黄景瑜李沁共赴荣光" + 0.034*"张一山关晓彤青梅竹马" + 0.034*"天造地“色”烟火色" + 0.034*"陈晓毛晓彤携手赴江湖"
Topic 1: 0.069*"IP沉浸式推理真人秀" + 0.035*"跨国追踪打击网络犯罪" + 0.035*"男团才艺竞演真人秀" + 0.035*"白敬亭宋轶先婚后爱" + 0.035*"倪家三代的离合悲欢" + 0.035*"草帽路飞伟大冒险" + 0.035*"黄景瑜杨祐宁正邪较量" + 0.035*"五哈旅行团再度启程" + 0.029*"夜市美食真人秀" + 0.029*"混沌之种逆转苍生"
Topic 2: 0.032*"岳云鹏严浩翔历9弥新" + 0.032*"三世同堂谱写人间烟火" + 0.032*"高能反转的爱情博弈" + 0.032*"沈腾贾玲组队爆笑回归" + 0.032*"任嘉伦白鹿绝美虐恋" + 0.032*"沈腾千玺身陷局中局" + 0.032*"罗云熙白鹿半糖蜜恋" + 0.032*"黄子韬孙红雷强势回归" + 0.032*"原班人马爆笑回归" + 0.032*"赵丽颖演绎明兰传奇"
Topic 3: 0.037*"阳光少年真实运营农场" + 0.037*"警弟匪兄黑白对决" + 0.037*"没心没肺，快乐加倍！" + 0.037*"双门洞胡同的温情故事" + 0.037*"邓超陈赫鹿晗人在囧途" + 0.037*"才冠绝伦" + 0.037*"麒麟才子" + 0.037*"郭涛梅婷还原时代爱情" + 0.037*"杨颖马天宇修仙情缘" + 0.037*"张译张颂文黑白较量"
Topic 4: 0.034*"任嘉伦白鹿相伴此生" + 0.034*"你的专属电子榨菜" + 0.034*"谢苗东北扫黑除恶" + 0.034*"够狠，够勇，够巅峰" + 0.034*"同福客栈趣事多" + 0.034*"baby周深解锁奇幻之旅" + 0.034*"陈建斌陈晓联袂缉凶" + 0.034*"郭麒麟嫁给宋轶" + 0.034*"鞠婧祎郭俊辰三界情缘" + 0.034*"真相只有一个"

根据这个结果，可以看出主题建模将 “关键词描述” 一列的内容分为了四个主题：

1. Topic 0：主要涉及一些具体的影视剧情节和角色关系，如 “兰强夫妇双向养成”“先婚后爱双向攻略”“张一山关晓彤青梅竹马” 等。
2. Topic 1：包含了一些与综艺节目和影视剧类型相关的关键词，如 “IP 沉浸式推理真人秀”“男团才艺竞演真人秀”“跨国追踪打击网络犯罪” 等。
3. Topic 2：涵盖了一些关于演员、角色和剧情的描述，如 “岳云鹏严浩翔历 9 弥新”“三世同堂谱写人间烟火”“任嘉伦白鹿绝美虐恋” 等。
4. Topic 3：包括了一些与影视剧的整体特点和氛围相关的词汇，如 “阳光少年真实运营农场”“警弟匪兄黑白对决”“没心没肺，快乐加倍！” 等。
5. Topic 4：涉及了一些具体的演员、角色和剧情元素，如 “任嘉伦白鹿相伴此生”“你的专属电子榨菜”“谢苗东北扫黑除恶” 等。

总的来说，这个主题建模的结果展示了 “关键词描述” 一列中存在的一些潜在主题和相关词汇的分布情况，可以帮助我们更好地理解这些关键词所代表的内容和意义。

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