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实战|用Python对《沉默的真相》3万+弹幕进行情感分析

2026-03-23 07:13:45

本文运用文本挖掘技术，对最近热播剧《沉默的真相》3万+弹幕进行数据分析，希望对你有一定的启发。

本文数据分析思路及步骤如下图所示，阅读本文需要10min，你可在「菜J学Python」公众号后台回复文本挖掘获取弹幕数据进行测试。

一、数据获取

如果你对弹幕数据采集感兴趣，可查看J哥往期原创文章 「弹幕爬虫，看这一篇就够了！」，本文仅提供核心代码：

from xml.dom.minidom import parse
import xml.dom.minidom
def xml_parse(file_name):
    DOMTree = xml.dom.minidom.parse(file_name)
    collection = DOMTree.documentElement
    # 在集合中获取所有entry数据
    entrys = collection.getElementsByTagName("entry")
    print(entrys)
    result = []
    for entry in entrys:
        content = entry.getElementsByTagName('content')[0]
        print(content.childNodes[0].data)
        i = content.childNodes[0].data
        name = entry.getElementsByTagName('name')[0]
        print(name.childNodes[0].data)
        j = name.childNodes[0].data
        dd = [j,i]
        result.append(dd)
        print(result)
    return result

二、数据清洗

1.导入数据分析库

#数据处理库
import numpy as np
import pandas as pd
import glob
import re
import jieba 

#可视化库
import stylecloud
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.globals import ThemeType  
from IPython.display import Image 

#文本挖掘库
from snownlp import SnowNLP
from gensim import corpora,models

2.合并弹幕数据

《沉默的真相》共12集，分集爬取，共生成12个csv格式的弹幕数据文件，保存在danmu文件夹中。通过glob方法遍历所有文件，读取数据并追加保存到danmu_all文件中。

csv_list = glob.glob('/菜J学Python/danmu/*.csv')
print('共发现%s个CSV文件'% len(csv_list))
print('正在处理............')
for i in csv_list:
    fr = open(i,'r').read()
    with open('danmu_all.csv','a') as f:
        f.write(fr)
print('合并完毕！')

3.重复值、缺失值等处理

#error_bad_lines参数可忽略异常行
df = pd.read_csv("./danmu_all.csv",header=None,error_bad_lines=False) 
df = df.iloc[:,[1,2]] #选择用户名和弹幕内容列
df = df.drop_duplicates() #删除重复行
df = df.dropna() #删除存在缺失值的行
df.columns = ["user","danmu"] #对字段进行命名
df

清洗后数据如下所示：

4.机械压缩去重

机械压缩去重即数据句内的去重，我们发现弹幕内容存在例如"啊啊啊啊啊"这种数据，而实际做情感分析时，只需要一个“啊”即可。

#定义机械压缩去重函数
def yasuo(st):
    for i in range(1,int(len(st)/2)+1):
        for j in range(len(st)):
            if st[j:j+i] == st[j+i:j+2*i]:
                k = j + i
                while st[k:k+i] == st[k+i:k+2*i] and k<len(st):   
                    k = k + i
                st = st[:j] + st[k:]    
    return st
yasuo(st="啊啊啊啊啊啊啊")

应用以上函数，对弹幕内容进行句内去重。

df["danmu"] = df["danmu"].apply(yasuo)

5.特殊字符过滤

另外，我们还发现有些弹幕内容包含表情包、特殊符号等，这些脏数据也会对情感分析产生一定影响。

特殊字符直接通过正则表达式过滤，匹配出中文内容即可。

df['danmu'] = df['danmu'].str.extract(r"([\u4e00-\u9fa5]+)")
df = df.dropna()  #纯表情直接删除

另外，过短的弹幕内容一般很难看出情感倾向，可以将其一并过滤。

df = df[df["danmu"].apply(len)>=4]
df = df.dropna()

三、数据可视化

数据可视化分析部分代码本公众号往期原创文章已多次提及，本文不做赘述。从可视化图表来看，网友对《沉默的真相》还是相当认可的，尤其对白宇塑造的正义形象江阳，提及频率远高于其他角色。

1.整体弹幕词云

2.主演提及

四、文本挖掘（NLP）

1.情感分析

情感分析是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。

本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。

df['score'] = df["danmu"].apply(lambda x:SnowNLP(x).sentiments)
df.sample(10) #随机筛选10个弹幕样本数据

（1）整体情感倾向

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置加载的字体名
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 
plt.figure(figsize=(12, 6)) #设置画布大小
rate = df['score']
ax = sns.distplot(rate,
             hist_kws={'color':'green','label':'直方图'},
             kde_kws={'color':'red','label':'密度曲线'},
             bins=20) #参数color样式为salmon，bins参数设定数据片段的数量
ax.set_title("弹幕整体情感倾向   绘图：「菜J学Python」公众号")
plt.show

（2）观众对主演的情感倾向

mapping = {'jiangyang':'白宇|江阳', 'yanliang':'廖凡|严良', 'zhangchao':'宁理|张超','lijing':'谭卓|李静', 'wengmeixiang':'李嘉欣|翁美香'}
for key, value in mapping.items():
    df[key] = df['danmu'].str.contains(value)
average_value = pd.Series({key: df.loc[df[key], 'score'].mean() for key in mapping.keys()})
print(average_value.sort_values())

由各主要角色情感得分均值可知，观众对他们都表现出积极的情感。翁美香和李静的情感得分均值相对高一些，难道是男性观众偏多？江阳的情感倾向相对较低，可能是观众对作为正义化身的他惨遭各种不公而鸣不平吧。

2.主题分析

这里的主题分析主要是将弹幕情感得分划分为两类，分别为积极类（得分在0.8以上）和消极类（得分在0.3以下），然后再在各类里分别细分出5个主题，有助于挖掘出观众情感产生的原因。

首先，筛选出两大类分别进行分词。

#分词
data1 = df['danmu'][df["score"]>=0.8]
data2 = df['danmu'][df["score"]<0.3]
word_cut = lambda x:' '.join(jieba.cut(x)) #以空格隔开
data1 = data1.apply(word_cut)
data2 = data2.apply(word_cut)
print(data1)
print('----------------------')
print(data2)

然后，分别去除停用词。

#去除停用词
stop = pd.read_csv("/菜J学Python/stop_words.txt",encoding='utf-8',header=None,sep='tipdm')
stop = [' ',''] + list(stop[0])
#print(stop)

pos = pd.DataFrame(data1)
neg = pd.DataFrame(data2)

pos["danmu_1"] = pos["danmu"].apply(lambda s:s.split(' '))
pos["danmu_pos"] = pos["danmu_1"].apply(lambda x:[i for i in x if i.encode('utf-8') not in stop])
#print(pos["danmu_pos"])

neg["danmu_1"] = neg["danmu"].apply(lambda s:s.split(' '))
neg["danmu_neg"] = neg["danmu_1"].apply(lambda x:[i for i in x if i.encode('utf-8') not in stop])

接着，对积极类弹幕进行主题分析。

#正面主题分析
pos_dict = corpora.Dictionary(pos["danmu_pos"]) #建立词典
#print(pos_dict)
pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(i) for i in pos["danmu_pos"]] #建立语料库
pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus,num_topics=5,id2word=pos_dict) #LDA模型训练
print("正面主题分析：")
for i in range(5):
    print('topic',i+1)
    print(pos_lda.print_topic(i)) #输出每个主题
    print('-'*50)

结果如下：

最后，对消极类弹幕进行主题分析。

#负面主题分析
neg_dict = corpora.Dictionary(neg["danmu_neg"]) #建立词典
#print(neg_dict)
neg_corpus = [neg_dict.doc2bow(i) for i in neg["danmu_neg"]] #建立语料库
neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus,num_topics=5,id2word=neg_dict) #LDA模型训练
print("负面面主题分析：")
for j in range(5):
    print('topic',j+1)
    print(neg_lda.print_topic(j)) #输出每个主题
    print('-'*50)