一、事件背景

今天是2021.12.2日访忿，距離李子柒斷更已經(jīng)4個(gè)多月了是牢，這是我在YouTube李子柒油管頻道上，觀看李子柒2021年7月14日上傳的最后一條視頻礁击，我錄制了視頻下方的來自全世界各國網(wǎng)友的評(píng)論盐杂，全世界的網(wǎng)友們集體期待李子柒回歸，瞬間淚奔客税。
https://www.bilibili.com/video/BV1QL4y1p7dT/
針對(duì)全世界網(wǎng)友的熱門評(píng)論况褪，怎么分析出網(wǎng)友的評(píng)論態(tài)度和輿論導(dǎo)向呢撕贞？于是我試著用python做了情感分析更耻，得出了一些輿情導(dǎo)向的結(jié)論。

二捏膨、python代碼講解

下面秧均，通過python代碼（部分核心代碼）逐一分解，這個(gè)情感分析是怎樣實(shí)現(xiàn)的：

首先号涯，導(dǎo)入需要的庫：

import pandas as pd  # 數(shù)據(jù)分析庫
from textblob import TextBlob  # 英文情感分析庫
import matplotlib.pyplot as plt  # 畫圖
from wordcloud import WordCloud  # 繪制詞云圖
from wordcloud import ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np

然后目胡，通過pandas讀取excel評(píng)論數(shù)據(jù)（爬蟲代碼不做講解，對(duì)爬蟲代碼感興趣的小伙伴可以s我哦）

file = "李子柒評(píng)論.xlsx"
df = pd.read_excel(file, usecols=[1, 2, 3, 4, 5]) #讀取評(píng)論數(shù)據(jù)
v_cmt_list = df['text'].values.tolist() # 把評(píng)論字段轉(zhuǎn)換為list
print('length of v_cmt_list is:{}'.format(len(v_cmt_list)))

下面是情感分析的代碼：

# 情感分析
score_list = []  # 情感評(píng)分值
tag_list = []  # 打標(biāo)分類結(jié)果
for comment in v_cmt_list:
    tag = ''
    judge = TextBlob(comment)
    sentiments_score = judge.sentiment.polarity
    score_list.append(sentiments_score)
    if sentiments_score < 0:
        tag = '消極'
    elif sentiments_score == 0:
        tag = '中性'
    else:
        tag = '積極'
    tag_list.append(tag)
df['情感得分'] = score_list
df['分析結(jié)果'] = tag_list
df.to_excel('情感分析結(jié)果.xlsx', index=None)

查看一下情感分析結(jié)果：

df.groupby(by=['分析結(jié)果']).count()['text']  # 分組統(tǒng)計(jì)情感分析結(jié)果

分析結(jié)果

結(jié)果顯示链快，中性和積極詞匯占據(jù)一半以上誉己，也就是說，大部分網(wǎng)友還是喜歡李子柒的視頻的域蜗。

最后是詞云圖繪制的代碼：

# 繪制詞云圖
stopwords = ['the', 'a', 'and', 'of', 'it', 'her', 'she', 'if', 'I', 'is', 'not', 'your', 'there', 'this',
             'that', 'to', 'you', 'in', 'as', 'for', 'are', 'so', 'was', 'but', 'with', 'they', 'have']  # 停用詞
coloring = np.array(Image.open("lzq3.jpeg"))
backgroud_Image = coloring  # 讀取背景圖片
wc = WordCloud(
    scale=3,  # 圖片大小,清晰度
    background_color="white",  # 背景顏色
    max_words=1000,  # 詞數(shù)量
    font_path='/System/Library/Fonts/SimHei.ttf',  # Mac字體文件路徑巨双，根據(jù)實(shí)際情況替換
    # font_path="C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",  # Win字體文件路徑，根據(jù)實(shí)際情況替換
    stopwords=stopwords,  # 停用詞
    mask=backgroud_Image,  # 背景圖片
    color_func=ImageColorGenerator(coloring),  # 根據(jù)原始圖片顏色生成詞云圖顏色
    max_font_size=100,  # 設(shè)置字體最大值
    random_state=240  # 設(shè)置有多少種隨機(jī)生成狀態(tài)霉祸，即有多少種配色方案
)
wc.generate(v_cmt_str)  # 生成詞云圖
wc.to_file('詞云結(jié)果圖.png')  # 保存圖片文件
display(Image.open('lzq3.jpeg'))  # 顯示原始圖片
wc.to_image()  # 顯示詞云圖

詞云圖最后的展示效果如下：

詞云結(jié)果圖

這里需要說明的是筑累，color_func=ImageColorGenerator(coloring)這句代碼，能夠根據(jù)原始圖片顏色生成詞云圖顏色丝蹭。細(xì)心的小伙伴應(yīng)該能看出來慢宗，詞云圖的顏色配比和原始圖片的顏色配比很接近了。

三奔穿、同步輸出

講解視頻：
https://www.bilibili.com/video/BV16F41187B4/

馬哥python說