前言

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沒錯，還是那個B站，在520這個既浪漫且有營銷價值的一天又「搞事情」了。

5月20日， B站聯(lián)合毛不易發(fā)布畢業(yè)季主題曲《入海》。

這首歌主題是“獻(xiàn)給即將或已經(jīng)畢業(yè)的人們”，歌曲MV中以主人公畢業(yè)的時候為原點，追憶過去，并用大量篇幅展現(xiàn)普通人畢業(yè)后的社會生活。

這首歌一經(jīng)發(fā)布就在B站引爆了話題點，截止到5月24日在B站播放量達(dá)到了800萬+，收獲了5.2萬彈幕，最高全站日排行1名。

今天我們就帶你來解讀這首《入海》，以及背后不一樣的毛不易。

一、毛不易的歌里都喜歡唱些什么？

毛不易，本名王維家。本來畢業(yè)于杭州師范大學(xué)護(hù)理專業(yè)的他一直有個歌手夢。在2017年，參加騰訊視頻選秀音樂娛樂節(jié)目《明日之子》，獲得全國總決賽冠軍，從而正式進(jìn)入演藝圈。誰又能想到最后拿到冠軍是這個長相平平，沒有什么優(yōu)勢，甚至有點害羞憨厚的毛不易了。

隨著《消愁》《像我這樣的人》等歌曲的大火，毛不易這個名字也被越來越多的人知曉。同時在今年鵝廠的女團(tuán)選秀節(jié)目《創(chuàng)造營2020》中，毛不易更是以導(dǎo)師的身份加入，呆萌的毛老師這次也收獲了不少的粉絲。

聽著《消愁》里的“一杯敬朝陽，一杯敬月光“，大概是因為才華，毛不易在這個年紀(jì)能寫出人生的無奈和糾葛，這是一種大的勇氣。

那么毛不易的歌里都在唱些什么呢？下面讓我們來盤一盤：

我們分析整理了毛不易在網(wǎng)易云音樂的歌曲，一共83首，歌詞字?jǐn)?shù)加起來45577字，我們用Python對這些歌詞進(jìn)行分析。

歌曲時長分布

首先在歌曲時長方面，時長為4-5分鐘的最多高達(dá)43.9%，3-4分鐘為29.27%，2-3分鐘的為13.41%。要知道一般歌曲時長多為3分鐘左右，看來毛不易的歌時長還是偏長的。

歌曲正向情感得分

我們使用boson庫對每首歌的歌詞的情感進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)介于0～100分，高于50分為積極，分?jǐn)?shù)越高，積極傾向性越高。從分布圖可以看出，在83首歌曲中，大部分的歌曲正向積極情感為主。

毛不易最喜歡的詞TOP15

毛不易最喜歡的歌里最喜歡用哪些詞呢？我們分析整理得出了歌詞中出現(xiàn)頻率最高的TOP15。可以看到"等待"、"生活"、"時光"等詞出現(xiàn)頻率最高，位列前三。

"慢慢"、"遇見"、"江水"、"角落"等比較文藝的詞也上榜了。有意思的是"有錢"出現(xiàn)頻率也較高，位列第四。

二、《入海》全站日排名第一 ，這首獻(xiàn)給畢業(yè)季的歌好在哪兒？

我們使用Python獲取并分析了B站上《入海》這首MV的評論數(shù)據(jù)，經(jīng)過去重之后得到19099條樣本，下面讓我們看到評論的具體分析。

評論用戶性別占比

首先，在評論用戶性別占比方面，男性用戶占比略高，男性用戶占比54.69%，女性用戶占比45.31%。

評論用戶客戶端分布

那么看《入海》的用戶在看視頻時都用的什么移動設(shè)備呢？經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，用iphone的用戶占了很大的比例，遠(yuǎn)超Andrio系統(tǒng)的用戶。第三位是使用ipad的用戶。

評論用戶等級分布

同時我們知道，b站上用戶因為參與程度等因素，等級從0-6分布，數(shù)字越大等級越高。在《入海》這首歌的評論用戶上，評論中5級的占比最高為36.1%，其次是4級占比26.31%，6級占比僅為3.24%，這也是因為畢竟要成為六級大佬實在太難了。

各時段評論人數(shù)

在評論時間段方面，《入海》是在5月20日 8:30發(fā)布的，在發(fā)布后評論的人數(shù)越來越多，在12點左右評論達(dá)到最高峰，這個時段共有2萬7千余人進(jìn)行評論，遠(yuǎn)高于其他時段，之后隨著時間推移評論人數(shù)也越來越少，趨于平緩。

評論關(guān)鍵詞TOP15

在評論中大家說得最多的是什么呢？

經(jīng)過分析整理可以看到，"畢業(yè)"是提到最多的詞，其次第二位是"后浪"，畢竟作為同樣聚焦在年輕人身上的話題，這次的《入海》很容易讓大家聯(lián)系到5月4日B站發(fā)布的《后浪》視頻。

同時，"快樂"、"入海"、"大哭"等詞也被頻頻提到。

三、Python分析：B站《入海》評論數(shù)據(jù)

我們使用Python獲取并分析了B站上《入海》這首MV的評論數(shù)據(jù)。經(jīng)過去重之后得到19099條樣本，來分析一下這周MV的用戶的評論信息。整個分析流程分為以下幾步：

數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)獲取

在獲取視頻評論之前，我們首要做的就是分析其網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，尋找目標(biāo)數(shù)據(jù)，也就是我們要評論的數(shù)據(jù)在哪里。

經(jīng)過抓包分析，在network-json選項卡下，很容易找到了數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡刂?/p>

其中oid是視頻的專屬oid,pn是頁面數(shù)。

由上圖可看出，其評論數(shù)據(jù)是以json數(shù)據(jù)形式存在于網(wǎng)頁端的，目前顯示的頁數(shù)是976頁，每頁20條評論，追評數(shù)據(jù)暫時不做抓取。

接下來，就爬取思路很明確，從第一頁的JSON文件開始，爬完20條評論，循環(huán)pn頁數(shù)，直到爬完所有的評論數(shù)據(jù)。

代碼如下：

獲取到的數(shù)據(jù)以DataFrame的形式存儲，格式如下：

# 讀入數(shù)據(jù)

df.head()

數(shù)據(jù)集有19099個樣本，8個字段，字段名稱為：用戶名、用戶性別、用戶簽名、用戶等級、用戶評論、設(shè)備名稱、評論時間、點贊數(shù)。

df.info()

RangeIndex: 19099 entries, 0 to 19098

Data columns (total 8 columns):

user_name 19099 non-null object

sex 19099 non-null object

sign 9896 non-null object

current_level 19099 non-null int64

content 19099 non-null object

device 4159 non-null object

content_time 19099 non-null int64

reply_count 19099 non-null int64

dtypes: int64(3), object(5)

memory usage: 1.2+ MB

數(shù)據(jù)整理

此處我們主要對以上獲取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行部分清洗工作以方便后續(xù)的處理：

重復(fù)值處理

類型轉(zhuǎn)化

時間戳數(shù)據(jù)處理

評論數(shù)據(jù)jieba分詞處理-(代碼暫略)

數(shù)據(jù)可視化分析

此處我們將進(jìn)行以下部分的數(shù)據(jù)可視化分析，首先導(dǎo)入所需包，其中pyecharts用于繪制動態(tài)圖形，stylecloud用于繪制詞云圖，關(guān)鍵代碼如下：

評論性別占比

用戶客戶端分布

用戶等級分布

評論時間走勢圖

評論詞云圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python歌词图表分析_Python可视化图分析毛不易的《入海》，看看听歌的人都在想些什么...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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