一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告

雨神姥爺發表於2017-02-27
原文網址 : https://juejin.im/post/58b42c2d8d6d8100586d8a1e

宣告：此文並不是標題黨，如果你不滿18歲，請馬上關閉，在父母陪同下觀看也不行。

資料來源

本文的資料抓取自國內最大的亞文化視訊社群網站（不，不是 B 站），其中使用者出於各種目的會在發帖的標題中加入城市名稱，於是本文抓取了前10000個帖子的標題和發帖使用者 ID，由於按照最近發帖的順序排列，所以抓取資料基本上涵蓋了2016年期間的發帖內容。然後通過匹配提取標題中所包含的城市資訊，對16年活躍使用者的歸屬地進行分析統計，另根據最近釋出的《2016年中國主要城市 GDP 排名》：

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
GDP2016.png

檢驗兩者之間是否存在某種程度的相關。

爬蟲

當然本文的目的主要還是出於純粹的技術討論與實踐，資料抓取和分析處理均使用 Python 完成，其中主要用到的資料處理和視覺化工具包分別是Pandas和Plot.ly+Pandas。

由於網站使用較傳統的論壇框架，經測試也沒有防爬蟲的措施，因此可以大膽地使用多執行緒，對於網頁內容分析也可以直接用正則匹配完成：

import requests as req
import re
from threading import Thread

def parser(url):
  res = req.get(url)
  html = res.text.encode(res.encoding).decode()
  titles = re.findall(RE_TITLE, html)
  v = []
  if titles is not None:
    for title in titles:
      if len(title) == 2 and title[-1] != 'admin':
        if title[0][-1] != '>':
          v.append(title)
  return v

def worker(rag):
  """
  將每個執行緒的資料臨時儲存到一個新的文字檔案中即可。
  """
  with open('{}+{}.txt'.format(*rag), 'w+') as result:
    for p in range(*rag):
      url = ENT_PAT.format(p)
      for title in parser(url):
        result.write("{}|{}\n".format(*title))
def main():
  threads = []
  for i in range(len(SECTIONS)-1):
    threads.append(Thread(target=worker, args=(SECTIONS[i:i+2],)))
  for thr in threads:
    thr.start()
if __name__ == '__main__':
  main()複製程式碼

以上就是爬蟲部分的程式碼（當然隱去了最關鍵的網址資訊，當然這對老司機們來說並不是問題）。

Pandas

Pandas 可以看做是在 Python 中用於儲存、處理資料的 Excel，與 R 語言中的 data.frame 的概念相似。首先將所有單獨儲存的檔案中的資料匯入到 Pandas：

import os
import pandas as pd

title, user = [], []

for root, _, filenames in os.walk('raws'):
  for f in filenames:
    with open(os.path.join(root, f), 'r') as txt:
      for line in txt.readlines():
        if line and len(line.split("|")) == 2:
          t, u = line.split("|")
          title.append(t)
          user.append(u.strip())

data = pd.DataFrame({"title": title, "user": user})
# 儲存到 csv 檔案備用
data.to_csv("91.csv", index=False)複製程式碼

接下來以同樣的方式將國內主要城市資料、2016主要城市 GDP 排行資料載入到 Pandas 中備用。

資料分析

首先需要明確以目前的資料可以探討哪些有趣的問題：

  • 各個城市的發帖總數；
  • 各個城市的活躍使用者數量；
  • 以上兩個資料結果與 GDP 之間的關係；
  • 發帖形式分類（雖然這個問題的答案可能更有趣，以目前的資料量很難回答這問題，而且需要涉及到較複雜的 NLP，先寫在這裡）；
  • 最活躍的使用者來自哪裡。

首先載入備用的資料：

import pandas as pd
TABLE_POSTS = pd.read_csv("91.csv")
TABLE_CITY  = pd.read_csv("TABLE_CITY.csv")
TABLE_GDP = pd.read_csv("TABLE_GDP.csv")複製程式碼

匹配標題中是否存在城市的名稱：

# 先替換可能出現的“暱稱”
TABLE_POSTS.title = TABLE_POSTS.title.str.replace("帝都", "北京")
TABLE_POSTS.title = TABLE_POSTS.title.str.replace("魔都", "上海")

def query_city(title):
  for city in TABLE_CITY.city:
    if city in title:
      return city
  return 'No_CITY'

TABLE_POSTS['city'] = TABLE_POSTS.apply(
  lambda row: query_city(row.title),
  axis=1)

# 過濾掉沒有出現城市名的資料：
posts_with_city = TABLE_POSTS.loc[TABLE_POSTS.city != 'No_CITY']

# 以城市名進行 groupby，並按發帖數之和倒序排列：
posts_with_city_by_posts = posts_with_city.groupby(by="city").count().sort_values("title", ascending=False)[['title']].head(20)複製程式碼

現在已經可以直接回答第一個問題了，用 Plot.ly 將 Pandas 中的資料視覺化出來，有兩種方式，我們選擇較簡單的 cufflinks 庫，直接在 DataFrame 中繪製：

import cufflinks as cf
cf.set_config_file(world_readable=False,offline=True)

posts_with_city_by_posts.head(10).iplot(kind='pie',
  labels='city',
  values='title',
  textinfo='label+percent',
  colorscale='Spectral',
  layout=dict(
    title="City / Posts",
    width="500",
    xaxis1=None,
    yaxis1=None))複製程式碼

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
city_by_posts.png

前6名基本上不出什麼意外，但是大山東排在第7名，這就有點意思了。

為了排除某些“特別活躍”使用者的干擾，將使用者重複發帖的情況去除，只看發帖使用者數量：

# 去除 user 欄中的重複資料
uniq_user = posts_with_city.drop_duplicates('user')

# 同樣按照城市 groupby，然後倒序排列
posts_with_city_by_user = uniq_user.groupby(by="city").count().sort_values("title", ascending=False)[['title']].head(15)

posts_with_city_by_user.head(10).iplot(kind='pie',
  values='title',
  labels='city',
  textinfo='percent+label',
  colorscale='Spectral',
  layout=dict(title="City / Users",
    width="500",
    xaxis1=None,
    yaxis1=None))複製程式碼

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
city_by_users.png

Impressive，山東。至少說明還是比較含蓄，不太願意寫明具體的城市？是這樣嗎，這個問題可以在最後一個問題的答案中找到一些端倪。

接下來要和 GDP 資料整合到一起，相當於將兩個 DataFrame 以城市名為鍵 join 起來：

posts_with_city_by_user_and_gdp = posts_with_city_by_user.merge(TABLE_GDP, left_on='city', right_on='city', how='inner')複製程式碼

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
city_by_user_by_gdp.png

由於有些漏掉的排行資料，同時由於人口資料較大，需要進行一定的預處理和標準化處理：

posts_with_city_by_user_and_gdp['norm_title'] = \
  posts_with_city_by_user_and_gdp.title/posts_with_city_by_user_and_gdp['pop']

posts_with_city_by_user_and_gdp['norm_rank'] = \
  posts_with_city_by_user_and_gdp['rank'].rank()

posts_with_city_by_user_and_gdp['x'] = 
  posts_with_city_by_user_and_gdp.index.max() - posts_with_city_by_user_and_gdp.index + 1

posts_with_city_by_user_and_gdp['y'] = 
  posts_with_city_by_user_and_gdp['norm_rank'].max() - posts_with_city_by_user_and_gdp['norm_rank'] + 1複製程式碼

繪製氣泡圖，氣泡大小為使用者數量與人口數的比，座標值越大排行越高：

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
bubble_chart.png

可以看到基本上存在一定程度的相關，但是到這裡我們發現更有趣的資料應該是那些出現在 GDP 排行榜上卻沒有出現在網站排行上的城市，是不是說明這些城市更加勤勞質樸，心無旁騖地擼起袖子幹呢？

good_cities = posts_with_city_by_user.merge(TABLE_GDP, left_o
="city", right_on="city", how="right")

good_cities[list(good_cities.title.isnull())][['city', 'rank', 'pop', 'title']]複製程式碼

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
good_cities.png

注：由於 posts_with_city_by_user 只擷取了前15，實際上青島是排在前20的，從下一個結果中就能看出來…

最後一個問題，最活躍的老司機們都來自哪個城市？

user_rank = pd.DataFrame(TABLE_POSTS.user.value_counts().head(20))
user_rank.reset_index(level=0, inplace=True)
user_rank.columns = ['user', 'count']

user_rank.merge(posts_with_city[['user', 'city']], left_on='user', right_on='user', how='inner').drop_duplicates(['user','city'])複製程式碼

一份不滿十八歲禁止觀看的資料分析報告
top_users.jpg

總結

以上就是全部資料與分析的結果。其實大部分只是一個直觀的結果展示，既沒有嚴謹的統計分析，也沒有過度引申的解讀。只有經過統計檢驗才能得出擁有可信度的結論，在一開始已經說明了本文只是純粹的技術討論與實踐，所抓取的10000多條資料也只是網站中某個板塊，因此對於以上結果不必太過認真。

再來說說 Pandas 與 R 語言的 data.frame 之間的比較，其共同點在於都是基於資料框架的設計，擁有大量常用的資料操作方法、工具以及第三方支援的庫（包括視覺化），資料處理過程大部分不需要通過“迴圈語句”，只需要對資料整體進行操作即可；不同之處在於基於 Python 的 Pandas 更像是物件導向或者面向方法的，而 data.frame 則更像是面相資料的，如果是針對純粹的資料（例如實驗資料），兩者的使用體驗幾乎是一致的，但是如果存在較多文字資料（例如本文），以我的個人經驗還是 Python 更勝一籌。

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