你们要的代码来了

前言

上一篇文章发出后，大家反响还不错，文章的阅读量也是我公众号历史阅读量最高的一篇（截至目前阅读已经1124啦），在其他平台发布以后阅读量已经超过5w了，果真还是平台的影响力大。

上一篇文章中之所以没带代码主要是因为我只想写一篇数据分析报告，咱们平常给领导看数据分析报告，肯定也不会把Sql代码、Python代码放在PPT中，给老板讲述每一行Sql代码是什么意思，所以就没有放代码。

但是大家都很爱学习，都想要代码学习学习，所以今天就专门来一篇讲讲代码。

在开始具体的代码讲解之前，我需要说明一下关于菊粉人数中摩羯座人数最多这个结论的一些争议，有人评论说微博用户如果不设置年龄的话，默认就是1月1，也就是摩羯座，所以摩羯座人数比较多。先来看两张图：

未设置年龄前的信息

设置个人信息

设置年龄后的信息

通过上面几张截图来看的话，如果未设置年龄时，并不会默认显示成摩羯座，所以应该就不存在大家说的那种情况。

还有所在地和家乡是可以选择则其他的，性别、年龄、星座是不可以选择其他。我们本次就是要获取这几个字段。

本篇主要分为三个部分：

• 数据获取
• 数据预处理
• 可视化图表制作

数据抓取

先讲讲数据抓取的逻辑，最终目的就是要找到pick王菊的人都是哪些人，刚开始想的是直接抓取王菊的粉丝列表，但是后来发现微博数据有限制，只能抓取少量的粉丝列表，所以这个方案行不通，只能换下一个。

在小歪大佬的建议下，决定抓取王菊微博留言下面的用户，因为这些用户是和王菊有过互动的，要比那些只关注没有互动（这里的互动只指评论这一动作）的用户粉的程度要大，更有代表性。

所以最终的一个数据抓取思路就是：通过获取微博评论下的用户，然后进而获取用户基本信息，具体实现代码如下：

获取每条微博评论url

我们先随便点击一条微博的评论进去，看看我们要的字段都在哪里。

最近一条微博的评论

可以看到，有评论text，以及每一条text对应的user_id，找到了字段位置，我们再来看看这些字段对应url是什么，有什么规律。

微博评论url

通过查看这个urlhttps://m.weibo.cn/api/comments/show?id=4248590911655823&page=1，我们大概可以猜出，id前面的部分https://m.weibo.cn/api/comments/show?应该是所有微博评论都一样的，id值是唯一的，每一个id对应一条微博，而page是表示一条微博的评论存放在多页里面，经过验证确实如此，而且page最大值就是100，100以后就不返回数据了。

所以接下来我们的目标就是获取每条微博对应的唯一id值。回到用户主页，

微博id

可以看到每条微博的发布时间，以及微博id,也就是只需要解析用户主页url就可以得到该用户的每条微博对应的id值。

url = https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1773294041&luicode=10000011&lfid=100103type%3D1%26q%3D%E7%8E%8B%E8%8F%8A&featurecode=20000320&containerid=1076031773294041

获取到每条微博的id值以后，我们就可以获取到每条微博评论的url，具体代码如下：

#导入相关库

import requests

import json

comment_parameter = []#用来存放weibo_id值

comment_url = []#用来存放weibo_url

#获取每条微博的id值

url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1773294041&luicode=10000011&lfid=100103type%3D1%26q%3D%E7%8E%8B%E8%8F%8A&\featurecode=20000320&type=uid&value=1773294041&containerid=1076031773294041'

c_r = requests.get(url)

for i in range(2,11):

    c_parameter = (json.loads(c_r.text)["data"]["cards"][i]["mblog"]["id"])

    comment_parameter.append(c_parameter)

#获取每条微博评论url

c_url_base = 'https://m.weibo.cn/api/comments/show?id='

for parameter in comment_parameter:

    for page in range(1,101):#提前知道每条微博只可抓取前100页评论

        c_url = c_url_base + str(parameter) + "&page=" + str(page)

        comment_url.append(c_url)

获取每个user_id和comment

上面获取到每条微博评论的url以后，我们就可以直接请求对应的url，然后把user_id和text解析出来即可，实现代码如下：

user_id = []#用来存放user_id

comment = []#用来存放comment

for url in comment_url:

    u_c_r = requests.get(url)

    try:

        for m in range(0,9):#提前知道每个url会包含9条用户信息

            one_id = json.loads(u_c_r.text)["data"]["data"][m]["user"]["id"]

            user_id.append(one_id)

            one_comment = json.loads(u_c_r.text)["data"]["data"][m]["text"]

            comment.append(one_comment)

    except:

        pass

获取containerid

获取到了user_id以后，我们再来看看我们想要获取的字段在哪，如下图，

用户信息界面

知道了我们想要获取的字段在哪以后，再看看这些字段对应的url是什么？

用户信息对应url

看到这个url以后我们又可以猜测，每个用户信息对应的url应该只有value&containerid这两个值是不一样的，其他都是一样的，经验证，缺失如此，且value值就是user_id，containerid是另外一个唯一值，所以我们接下来的目标是获取每个用户对应的containerid。具体实现代码如下：

containerid = []

user_base_url = "https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?type=uid&value="

for id in set(user_id):#需要对user_id去重

    containerid_url = user_base_url + str(id)

    try:

        con_r = requests.get(containerid_url)

        one_containerid = json.loads(con_r.text)["data"]['tabsInfo']['tabs'][0]["containerid"]

        containerid.append(one_containerid)

    except:

        containerid.append(0)

获取用户基本信息

知道了user_id以及containerid,我们就可以唯一确定一个用户的基本信息，具体实现代码如下：

#这里需要设置headers以及cookie模拟登陆

feature = []#存放用户基本信息

id_lose = []#存放请求失败id

user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36"

headers = {"User-Agent":user_agent}

m = 1

for num in zip(user_id,containerid):

    url = "https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid="+str(num[0])+"&luicode=10000011&lfid=100103type%3D1%26q%3D&featurecode=20000320&type=uid&value="+str(num[0])+"&containerid="+str(num[1])

    try:

        r = requests.get(url,headers = headers,cookies = cookie)

        feature.append(json.loads(r.text)["data"]["cards"][1]["card_group"][1]["item_content"].split("  "))

        print("成功第{}条".format(m))

        m = m + 1

        time.sleep(1)#设置睡眠一秒钟，防止被封

    except:

        id_lose.append(num[0])

#将featrue建立成DataFrame结构便于后续分析

user_info = pd.DataFrame(feature,columns = ["性别","年龄","星座","国家城市"])

最后的结果如下表：

用户信息表

可以看到，年龄和星座为空，并不是摩羯座，且当年龄和星座为空时，所在地就会错位到年龄列，接下来就做一些数据预处理。

数据清洗

数据清洗逻辑如下：

• 对于国家列为空，星座列不空且不包含座字，则认为是国家城市名，则把星座列赋值给国家城市列
• 对于国家列为空，星座列也为空，年龄列不为空且不包含岁或座字，则把年龄列赋值给国家城市列
• 对于星座列为空，但是年龄列包含座字，则把年龄列赋值给星座列
• 对于星座列不包含座的，全部赋值为“未知”
• 对于年龄列不包含岁的，全部赋值为“999岁”(为便于后续好筛选)
• 对于国家列为空的，全部赋值为“其他”

具体代码如下：

#数据清洗

user_info1 = user_info[(user_info["性别"] == "男") | (user_info["性别"] == "女")]#去除掉性别不为男女的部分

user_info1 = user_info1.reindex(range(0,5212))#重置索引

user_index1 = user_info1[(user_info1["国家城市"].isnull() == True)&(user_info1["星座"].isnull() == False)

                         &(user_info1["星座"].map(lambda s:str(s).find("座")) == -1)].index

for index in user_index1:

    user_info1.iloc[index,3] = user_info1.iloc[index,2]

user_index2 = user_info1[((user_info1["国家城市"].isnull() == True)&(user_info1["星座"].isnull() == True)

                          &(user_info1["年龄"].isnull() == False)&(user_info1["年龄"].map(lambda s:str(s).find("岁")) == -1))].index

for index in user_index2:

    user_info1.iloc[index,3] = user_info1.iloc[index,1]

user_index3 = user_info1[((user_info1["星座"].map(lambda s:str(s).find("座")) == -1)&

                          (user_info1["年龄"].map(lambda s:str(s).find("座")) != -1))].index

for index in user_index3:

    user_info1.iloc[index,2] = user_info1.iloc[index,1]

user_index4 = user_info1[(user_info1["星座"].map(lambda s:str(s).find("座")) == -1)].index

for index in user_index4:

    user_info1.iloc[index,2] = "未知"

user_index5 = user_info1[(user_info1["年龄"].map(lambda s:str(s).find("岁")) == -1)].index

for index in user_index5:

    user_info1.iloc[index,1] = "999岁"#便于后续统一处理

user_index6 = user_info1[(user_info1["国家城市"].isnull() == True)].index

for index in user_index6:

    user_info1.iloc[index,3] = "其他"

图表制作

主要讲讲这篇报告中涉及到的图表的制作，上一篇文章中的图表我是用的BDP做的，因为BDP做出来的要比python做出来的美观，而且方便，所以我就用了BDP，这篇主要是讲代码，所以就给大家用python实现一遍。

词云图制作

词云图制作是先把一大段话进行分词，分成若干个词语，然后对词语进行计数，最后挑选出出现次数比较大的那些词,绘制在同一张图上，且出现次数越多，字体显示越大，最终效果图如下：

菊粉留言

当然了，最后结果只是右半部分，左半部分是为了对比后期PS加上去的。具体实现代码如下：

import fool

from collections import Counter

from PIL import Image,ImageSequence  

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

#因留言结构比较乱，所以先保存到本地做进一步处理

#删除掉一些html元素

pd.DataFrame(comment).to_csv(r"C:\Users\zhangjunhong\Desktop\comment.csv")

#处理完以后再次载入进来

comment_data = pd.read_excel(r"C:\Users\zhangjunhong\Desktop\comment.xlsx")

#将数据转换成字符串

text = (",").join(comment_data[0])

#进行分词

cut_text = ' '.join(fool.cut(text))

#将分词结果进行计数

c = Counter(cut_text)

c.most_common(500)#挑选出词频最高的500词

#将结果导出到本地进行再一次清洗,删除无意义的符号词

pd.DataFrame(c.most_common(500)).to_excel(r"C:\Users\zhangjunhong\Desktop\fenci.xlsx")

#导入背景图，这里选择菊姐头像

image = Image.open('C:/Users/zhangjunhong/Desktop/图片1.png')

#将图片信息转换成数组形式

graph = np.array(image) 

#设置词云参数 

#参数分别是指定字体、背景颜色、最大的词的大小、使用给定图作为背景形状  

wc = WordCloud(font_path = "C:\\Windows\\Fonts\\simkai.ttf", background_color = 'White', max_words = 150, mask = graph)  

fp = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjunhong\Desktop\da200.csv",encoding = "gbk")#读取词频文件  

name = list(fp.name)#词  

value = fp.time#词的频率   

dic = dict(zip(name, value))#词以及词频以字典形式存储  

#根据给定词频生成词云

wc.generate_from_frequencies(dic)

image_color = ImageColorGenerator(graph)  

plt.imshow(wc)  

plt.axis("off")#不显示坐标轴  

plt.show()

#保存结果到本地

wc.to_file('C:/Users/zhangjunhong/Desktop/wordcloud.jpg')

这里分词没有用jieba分词，而是用了fool，据称是最准确的中文分词包，github地址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK。

饼图绘制

饼图就很简单了，代码如下:

绘制男女比例的饼图

user_info1["性别"].value_counts(normalize = True).plot.pie(title = "菊粉男女分布",autopct='%.2f')

菊粉男女分布

柱状图绘制

先对年龄进行分区间，然后再进行统计绘制，代码如下

#将把年龄从字符串变成数字

user_info1["age_1"] = [int(age[:-1]) for age in user_info1["年龄"]]

#对年龄进行分组

bins = (0,10,20,25,30,100,1000)#将年龄进行区间切分

cut_bins = pd.cut(user_info1["age_1"],bins = bins,labels = False)

ax = cut_bins[cut_bins < 5].value_counts(normalize =True).plot.bar(title = "菊粉年龄分布")#将大于100岁的过滤掉

ax.set_xticklabels(["0-10岁","10-20岁","20-25岁","25-30岁","30+"],rotation = 0)

菊粉年龄分布

地图绘制

#导入相关库

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

from matplotlib.patches import Polygon

from mpl_toolkits.basemap import Basemap

from matplotlib.collections import PatchCollection

#将省份和城市进行分列

country_data = pd.DataFrame([country.split(" ") for country in user_info1["国家城市"]],columns = ["省份","城市"])

#将国家和城市与user表合并

user_data = pd.merge(user_info1,country_data,left_index = True,right_index = True,how = "left")

#按省份进行分组计数

shengfen_data = user_data.groupby("省份")["性别"].count().reset_index().rename(columns = {"性别":"人次"})

#需要先对各省份地址进行经纬度解析

#导入解析好的省份经纬度信息

location = pd.read_table(r"C:\Users\zhangjunhong\Desktop\latlon_106318.txt",sep = ",")

#将省份数据和经纬度进行匹配

location_data = pd.merge(shengfen_data,location[["关键词","地址","谷歌地图纬度","谷歌地图经度"]],

                    left_on = "省份",right_on = "关键词",how = "left")

#进行地图可视化

#创建坐标轴

fig = plt.figure(figsize=(16,12))

ax  = fig.add_subplot(111)

#需要提前下载中国省份地图的.shp

#指明.shp所在路径进行导入

basemap = Basemap(llcrnrlon= 75,llcrnrlat=0,urcrnrlon=150,urcrnrlat=55,projection='poly',lon_0 = 116.65,lat_0 = 40.02,ax = ax)

basemap.readshapefile(shapefile = "C:/Users/zhangjunhong/Desktop/CHN_adm/CHN_adm1",name = "china")

#定义绘图函数

def create_great_points(data):

    lon   = np.array(data["谷歌地图经度"])

    lat   = np.array(data["谷歌地图纬度"])

    pop   = np.array(data["人次"],dtype=float)

    name = np.array(data["地址"])

    x,y = basemap(lon,lat)

    for lon,lat,pop,name in zip(x,y,pop,name):

        basemap.scatter(lon,lat,c = "#778899",marker = "o",s = pop*10)

        plt.text(lon,lat,name,fontsize=10,color = "#DC143C")

#在location_data上调用绘图函数

create_great_points(location_data)

plt.axis("off")#关闭坐标轴

plt.savefig("C:/Users/zhangjunhong/Desktop/itwechat.png")#保存图表到本地

plt.show()#显示图表

菊粉全国分布

上面地图绘制主要是用的Python中的Basemap库，解析地理位置用的XGeocoding_v2。

Top省份和Top城市就是两个柱状图，制作方式和上面的年龄分布类似。

树地图绘制

星座显示的这种可视化形式叫做树地图，主要用的squarify库，实现如下：

import squarify

# 创建数据

xingzuo = user_info1["星座"].value_counts(normalize = True).index

size = user_info1["星座"].value_counts(normalize = True).values

rate = np.array(["34%","6.93%","5.85%","5.70%","5.62%","5.31%","5.30%","5.24%","5.01%","4.78%","4.68%","4.36%"])

# 绘图

colors = ['steelblue','#9999ff','red','indianred',

          'green','yellow','orange']

plot = squarify.plot(sizes = size, # 指定绘图数据

                     label = xingzuo, # 指定标签

                     color = colors, # 指定自定义颜色

                     alpha = 0.6, # 指定透明度

                     value = rate, # 添加数值标签

                     edgecolor = 'white', # 设置边界框为白色

                     linewidth =3 # 设置边框宽度为3

                    )

# 设置标签大小

plt.rc('font', size=10)

# 设置标题大小

plt.title('菊粉星座分布',fontdict = {'fontsize':12})

# 去除坐标轴

plt.axis('off')

# 去除上边框和右边框刻度

plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')

菊粉星座分布

自定义词云图

上面从各个字段介绍了菊粉的特质，最后该来个总结了，总结的形式很多，还是选择词云图的形式，只不过这里不需要进行分词，直接手动输入你要显示的词，以及词的权重（频次）即可，具体代码如下：

image = Image.open('C:/Users/zhangjunhong/Desktop/图片1.png')#作为背景形状的图  

graph = np.array(image)  

#参数分别是指定字体、背景颜色、最大的词的大小、使用给定图作为背景形状  

wc = WordCloud(font_path = "C:\\Windows\\Fonts\\simkai.ttf", background_color = 'White', max_words = 150, mask = graph)  

name = ["女性","摩羯座","20岁","21岁","22岁","23岁","24岁","25岁","广州","杭州","成都","武汉","长沙","上海","北京","海外","美国","深圳"]

value = [20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]#词的频率

dic = dict(zip(name, value))#词频以字典形式存储  

wc.generate_from_frequencies(dic)#根据给定词频生成词云

image_color = ImageColorGenerator(graph)  

plt.imshow(wc)  

plt.axis("off")#不显示坐标轴  

plt.show()

wc.to_file('C:/Users/zhangjunhong/Desktop/wordcloud.jpg')

菊粉画像