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1、项目介绍

Python网易云音乐评论数据爬取清洗可视化是一种结合Python编程语言和相关库的方法，可以帮助我们获取、处理、分析和可视化网易云音乐评论数据，从而更好地理解用户行为和市场趋势。

技术栈： Python语言、requests爬虫、数据清洗、numpy、pandas、matplotlib

摘 要
在数字化音乐蓬勃发展的当下，海量音乐评论数据蕴含着丰富的用户情感与观点，然而传统分析手段难以高效挖掘其中价值。本研究基于此背景展开，运用 Python 语言作为核心开发工具，借助requests爬虫技术突破平台壁垒，从网易云音乐、微博、豆瓣音乐等多平台广泛采集音乐评论数据，构建起涵盖多维度信息的数据集。在数据处理环节，利用pandas与numpy库完成数据清洗，精准剔除缺失值、重复值与异常值；通过jieba分词工具对评论内容进行细致分割，并结合nltk停用词表去除无意义词汇，同时采用人工标注与机器学习相结合的方式，实现数据的准确标注。在分析阶段，运用深度学习模型对标注后的数据进行训练，成功实现对音乐评论情感倾向（积极、消极、中性）的精准判断，以及对旋律、歌词、演唱技巧等多种评论主题的有效识别。通过词云图、交互可视化等手段，直观展示评论高频词汇，提供筛选、缩放、聚焦和信息提示等交互功能，帮助用户深入探索数据。该研究成果为音乐创作者把握创作方向、平台运营者优化运营策略等提供了有力的数据支撑，推动了音乐评论从定性描述向量化分析与可视化呈现的转变，在音乐产业发展及学术研究领域具有重要的应用价值与理论意义。

关键词：音乐评论分析；数据爬取；数据预处理；可视化

2、项目界面

（1）词云图分析

# 绘制词云图
def generate_wordcloud(text):
    wordcloud = WordCloud(width=1000,
                          height=700,
                          background_color='white',  # 背景颜色
                          font_path='simhei.ttf',  # 字体
                          scale=15,  # 间隔
                          contour_width=5,  # 整个内容显示的宽度
                          contour_color='red',  # 内容显示的颜色 红色边境
                          ).generate(text)

    # wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color='white')
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

（2）情感分析

    # 根据情感倾向分数将评论分类为积极和消极
    positive_comments = [comment for comment, score in zip(segmented_comments, sentiment_scores) if score > 0.5]
    negative_comments = [comment for comment, score in zip(segmented_comments, sentiment_scores) if score <= 0.5]

    # 积极消极评论占比
    pie_labels = ['积极评论', '消极评论']
    plt.pie([len(positive_comments), len(negative_comments)],
            labels=pie_labels, autopct='%1.2f%%', shadow=True)
    plt.title("积极和消极评论占比")
    plt.show()

（3）评论词频图

# 绘制词频图
def plot_word_frequency(text):
    word_list = jieba.lcut(text)
    word_counter = Counter(word_list)
    word_freq = word_counter.most_common(21)[1:21]  # 取出现频率最高的前20个词语及其频次
    words, freqs = zip(*word_freq)

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(words, freqs)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.xlabel('词语')
    plt.ylabel('频次')
    plt.title('评论词语频次图')
    plt.show()

（4）评论IP属地分析

# 数据清洗
def clean(text):
    text = re.sub(r"\[\S+\]", "", text)      # 去除表情符号
    URL_REGEX = re.compile(
        r'(?i)\b((?:https?://|www\d{0,3}[.]|[a-z0-9.\-]+[.][a-z]{2,4}/)(?:[^\s()<>]+|\(([^\s()<>]+|(\([^\s()<>]+\)))*\))+(?:\(([^\s()<>]+|(\([^\s()<>]+\)))*\)|[^\s`!()\[\]{};:\'".,<>?«»“”‘’]))',
        re.IGNORECASE)
    text = re.sub(URL_REGEX, "", text)       # 去除网址
    text = re.sub(r"\s+", " ", text)  # 合并正文中过多的空格

    # 去除停用词
    for word in stopwords:
        text = text.replace(word, '')
    return text.strip()

3、项目说明

摘 要
在数字化音乐蓬勃发展的当下，海量音乐评论数据蕴含着丰富的用户情感与观点，然而传统分析手段难以高效挖掘其中价值。本研究基于此背景展开，运用 Python 语言作为核心开发工具，借助requests爬虫技术突破平台壁垒，从网易云音乐、微博、豆瓣音乐等多平台广泛采集音乐评论数据，构建起涵盖多维度信息的数据集。在数据处理环节，利用pandas与numpy库完成数据清洗，精准剔除缺失值、重复值与异常值；通过jieba分词工具对评论内容进行细致分割，并结合nltk停用词表去除无意义词汇，同时采用人工标注与机器学习相结合的方式，实现数据的准确标注。在分析阶段，运用深度学习模型对标注后的数据进行训练，成功实现对音乐评论情感倾向（积极、消极、中性）的精准判断，以及对旋律、歌词、演唱技巧等多种评论主题的有效识别。通过词云图、交互可视化等手段，直观展示评论高频词汇，提供筛选、缩放、聚焦和信息提示等交互功能，帮助用户深入探索数据。该研究成果为音乐创作者把握创作方向、平台运营者优化运营策略等提供了有力的数据支撑，推动了音乐评论从定性描述向量化分析与可视化呈现的转变，在音乐产业发展及学术研究领域具有重要的应用价值与理论意义。

关键词：音乐评论分析；数据爬取；数据预处理；可视化

Python网易云音乐评论数据爬取清洗可视化是一种利用Python编程语言爬取网易云音乐评论数据，然后对数据进行清洗和处理，最后使用可视化工具将数据呈现出来的方法。

首先，我们可以使用Python的爬虫库（如requests、BeautifulSoup等）来获取网易云音乐的评论数据。可以通过模拟用户登录、发送HTTP请求、解析HTML等步骤获取评论数据。

接下来，我们需要对获取到的评论数据进行清洗。这包括去除重复数据、去除无效数据、处理缺失值等步骤。可以使用Python的数据处理库（如pandas）来进行数据清洗。

最后，我们可以使用Python的数据可视化库（如matplotlib、seaborn等）来将清洗后的数据进行可视化。可以绘制柱状图、折线图、散点图等图表，以展示评论数据的分布、趋势等信息。

通过Python网易云音乐评论数据爬取清洗可视化，我们可以更好地理解和分析网易云音乐用户的评论行为。例如，我们可以通过可视化图表了解哪些歌曲受欢迎，哪些歌曲的评论数量最多，评论的情感倾向等等。

总之，Python网易云音乐评论数据爬取清洗可视化是一种结合Python编程语言和相关库的方法，可以帮助我们获取、处理、分析和可视化网易云音乐评论数据，从而更好地理解用户行为和市场趋势。

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   （绿色聊天软件）

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