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用数据分析网络暴力有多可怕

发布时间:2019-04-02 09:59:28 所属栏目:教程 来源:小F
导读:副标题#e# 这应该是一篇拖得蛮久的文章。 故事源于潘长江在某个综艺节目上没认出蔡徐坤,然后潘长江老师的微博评论区就炸锅了。 最后搞得两边都多多少少受到网络暴力的影响。 直至今日,这条微博的评论区还在更新着。 不得不说微博的黑粉,强行带节奏,真的

02 评论用户区域分布

用数据分析网络暴力有多可怕

广东以8000+的评论用户居于首位,随后则是北京、山东,江苏,浙江,四川。

这里也与之前网易云音乐评论用户的分布有点相似。

更加能说明这几个地方的网民不少。

可视化代码如下。

  1. def create_map(df): 
  2.     # 全部用户 
  3.     df = df.drop_duplicates('id') 
  4.     # 分组汇总 
  5.     loc_message = df.groupby(['province']) 
  6.     loc_com = loc_message['province'].agg(['count']) 
  7.     loc_com.reset_index(inplace=True) 
  8.  
  9.     # 绘制地图 
  10.     value = [i for i in loc_com['count']] 
  11.     attr = [i for i in loc_com['province']] 
  12.     map = Map("微博评论用户的地区分布图", title_pos='center', title_top=0) 
  13.     map.add("", attr, value, maptype="china", is_visualmap=True, visual_text_color="#000", is_map_symbol_show=False, visual_range=[0, 7000]) 
  14.     map.render('微博评论用户的地区分布图.html') 

(编辑:惠州站长网)

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