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如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

发布时间:2021-10-19 10:21:07 来源:亿速云 阅读:128 作者:柒染 栏目:大数据

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

今天是八月三号  
 
习惯性的身边复习的同学离开  
 
人越来越少
亚军是我老乡,也回家了  
 
寝室剩下我一人   如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析  
近几天一直没去复习  
 
复习状态一直不太好  
 
只能看看课外书
学学Python,机器学习,数据挖掘...  
 
相关的书籍,为以后数据分析积累知识  
 
如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析
今天给大家讲讲我们班  
 
2016级统计学180班  
 
我们班有来自不同的地方  
 
标红点的为来源的地方  
 
其中以河南省的同学人数最多

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

转眼就到大四年级,留在学校的时日不多了

    
首先要获取QQ群聊的文本数据
而爬虫可以很好的实现网页数据的爬取
一般爬取数据流程如下所示

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分为网站请求、伪装、解析、存储四个过程

更为详细的爬取流程如下所示

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

需要添加一些规则

然而,本文的文本数据

是我从QQ电脑端后台导出的

目前对于网络爬虫的学习

我只会豆瓣影评、书评、淘宝价格的爬取

等具体学习成熟了

发一篇网络爬虫的推文

敬请期待

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

导出文本数据后

编写程序,调试代码,做可视化分析

详细代码如下所示

#QQ群聊数据分析代码import reimport datetimeimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport jiebafrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDSfrom scipy.misc import imread# 日期def get_date(data): # 日期   dates = re.findall(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', data)   # 天   days = [date[-2:] for date in dates]   plt.subplot(221)   sns.countplot(days)   plt.title('Days')   # 周几   weekdays = [datetime.date(int(date[:4]), int(date[5:7]), int(date[-2:])).isocalendar()[-1]               for date in dates]   plt.subplot(222)   sns.countplot(weekdays)   plt.title('WeekDays')# 时间def get_time(data):   times = re.findall(r'\d{2}:\d{2}:\d{2}', data)   # 小时   hours = [time[:2] for time in times]   plt.subplot(223)   sns.countplot(hours, order=['06', '07', '08', '09', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17',                               '18', '19', '20', '21', '22', '23', '00', '01', '02', '03', '04', '05'])   plt.title('Hours')代码演示:# 词云def get_wordclound(text_data):   word_list = [" ".join(jieba.cut(sentence)) for sentence in text_data]   new_text = ' '.join(word_list)   pic_path = 'QQ.jpg'   mang_mask = imread(pic_path)   plt.subplot(224)   wordcloud = WordCloud(background_color="white", font_path='/home/shen/Downloads/fonts/msyh.ttc',                         mask=mang_mask, stopwords=STOPWORDS).generate(new_text)   plt.imshow(wordcloud)   plt.axis("off")# 内容及词云def get_content(data):   pa = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}.*?\(\d+\)\n(.*?)\n\n', re.DOTALL)   content = re.findall(pa, data)   get_wordclound(content)def run():   filename = '新建文本文档.txt'   with open(filename) as f:       data = f.read()   get_date(data)   get_time(data)   get_content(data)   plt.show()
 

如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析

做出文本可视话图后,可以得出如下结论

在2018年1月1日~1月31日统计180班群聊中

1月2日这一天群聊次数最多

每周的星期二群聊次数做多

每天的16时群聊次数最多

做词云图发现

“全体成员”出现的词频最多


关于如何使用Python统计180班QQ群聊文本可视化分析问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

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