手把手教你完成一個資料科學小專案（8）：Emoji提取與分佈圖譜

前言

請先閱讀“中國年輕人正帶領國家走向危機”，這鍋背是不背？一文，以對“手把手教你完成一個資料科學小專案”系列有個全域性性的瞭解。

本系列程式碼統一開源在GitHub：DesertsX/gulius-projects ，感興趣的朋友可以先行 star 哈。

截至目前我們已經完成了資料爬取、資料提取與IP查詢、資料異常與清洗、評論數變化情況分析、省份提取與視覺化、城市提取與視覺化、經緯度獲取與BDP視覺化。本文將對評論裡的
emoji 進行提取，並繪製分佈圖譜。

讀取資料

本次主要關注評論content列，所以僅讀取下面幾列資料，忽略其他列。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Sina_Finance_Comments_All_20180811_Cleaned.csv',encoding='utf-8',usecols=['nick','time','content'])
df.head()
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提取 emoji

import re
def get_emoji(content):
    pattern =re.compile(u"\[[a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+\]")
    result=re.findall(pattern,content)
    return result
df['emojis_list'] = df['content'].apply(get_emoji)
df.head()
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將提取後的列的全部元素轉換成列表。

emojis = df['emojis_list'].values.tolist()
emojis
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文章所限，僅顯示部分輸出：

[['[費解]', '[費解]', '[費解]'],
 ['[允悲]', '[允悲]'],
 ['[嘿哈]'],
 ['[笑而不語]'],
 ['[doge]'],
 ['[doge]'],
 ['[淚]'],
 ['[doge]'],
 ['[吃瓜]'],
 ['[允悲]'],
 ['[二哈]'],
 ['[笑而不語]', '[笑而不語]'],
 ['[小黃人得意]'],
 ['[喵喵]', '[喵喵]'],
 ['[二哈]'],
 ['[doge]', '[doge]', '[doge]']]
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合併巢狀列表為單一列表，之前文章和程式碼裡已經用過很多次嘍。

emojis_list = sum(emojis, [])
emojis_set = list(set(emojis_list))
num = len(emojis_set)
print(num)
print(emojis_set)
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統計出emoji共76種：

76
['[打臉]', '[白眼]', '[太開心]', '[允悲]', '[愛你]', '[ok]', '[小黃人壞笑]', '[思考]', '[喵喵]', '[偷笑]', '[悲傷]', '[抱抱]', '[睡]', '[圍觀]', '[攤手]', '[怒]', '[衰]', '[中國贊]', '[汗]', '[鮮花]', '[小黃人得意]', '[閉嘴]', '[吃驚]', '[吐]', '[陰險]', '[暈]', '[骷髏]', '[憧憬]', '[呵呵]', '[米奇比心]', '[羞嗒嗒]', '[可憐]', '[可愛]', '[挖鼻]', '[哈哈]', '[微笑]', '[擠眼]', '[耶]', '[給力]', '[笑cry]', '[威武]', '[握手]', '[吃瓜]', '[鼓掌]', '[拜拜]', '[失望]', '[壞笑]', '[淚]', '[跪了]', '[嘿哈]', '[費解]', '[哆啦A夢汗]', '[嘻嘻]', '[親親]', '[皺眉]', '[哈欠]', '[怒罵]', '[攤手]', '[米奇大哭]', '[笑而不語]', '[黑線]', '[鄙視]', '[good]', '[doge]', '[作揖]', '[費解]', '[豬頭]', '[二哈]', '[贊]', '[哼]', '[噓]', '[生病]', '[哆啦A夢微笑]', '[疑問]', '[汙]', '[並不簡單]']
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emoji 分組統計

from collections import Counter
counter = Counter(emojis_list)
print(counter.most_common())
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統計結果，看看大家都喜歡發什麼表情：

[('[doge]', 198), ('[二哈]', 148), ('[允悲]', 131), ('[費解]', 100), ('[攤手]', 93), ('[微笑]', 83), ('[笑cry]', 70), ('[吃瓜]', 66), ('[嘻嘻]', 44), ('[吐]', 35), ('[笑而不語]', 34), ('[並不簡單]', 33), ('[跪了]', 32), ('[挖鼻]', 25), ('[拜拜]', 24), ('[喵喵]', 20), ('[太開心]', 20), ('[哈哈]', 16), ('[作揖]', 15), ('[淚]', 14), ('[good]', 13), ('[偷笑]', 10), ('[汗]', 10), ('[哆啦A夢汗]', 9), ('[失望]', 9), ('[疑問]', 9), ('[思考]', 8), ('[愛你]', 6), ('[贊]', 6), ('[憧憬]', 6), ('[汙]', 6), ('[陰險]', 6), ('[白眼]', 5), ('[黑線]', 5), ('[中國贊]', 5), ('[可愛]', 5), ('[威武]', 5), ('[怒]', 4), ('[鄙視]', 4), ('[米奇大哭]', 4), ('[ok]', 4), ('[皺眉]', 4), ('[費解]', 4), ('[吃驚]', 4), ('[怒罵]', 4), ('[哼]', 4), ('[鮮花]', 4), ('[壞笑]', 3), ('[悲傷]', 3), ('[鼓掌]', 3), ('[攤手]', 3), ('[噓]', 3), ('[暈]', 3), ('[衰]', 2), ('[呵呵]', 2), ('[抱抱]', 2), ('[小黃人壞笑]', 2), ('[可憐]', 2), ('[哈欠]', 2), ('[打臉]', 2), ('[嘿哈]', 1), ('[小黃人得意]', 1), ('[握手]', 1), ('[擠眼]', 1), ('[耶]', 1), ('[親親]', 1), ('[米奇比心]', 1), ('[羞嗒嗒]', 1), ('[圍觀]', 1), ('[豬頭]', 1), ('[閉嘴]', 1), ('[生病]', 1), ('[給力]', 1), ('[哆啦A夢微笑]', 1), ('[骷髏]', 1), ('[睡]', 1)]
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emoji 使用情況

y_emojis, x_counts = zip(*counter.most_common())
from pyecharts import Bar
bar = Bar("emoji 使用情況")
bar.add("emoji", y_emojis[:20], x_counts[:20], is_stack=True,is_label_show=True,xaxis_interval=0,xaxis_rotate=-45,xaxis_margin=8)
bar
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為方便展示，選出top20：

這回的 emoji 沒找到對應表情圖，所以無法像當你點開這首《八月》的歌：9400餘條評論的分析與挖掘裡顯示，不過從上一個專案瞭解如何實現也是一樣的：

評論資料

拿出評論資料，方便之後繪製emoji分佈圖譜。

cmnts_list = df['content'].values.tolist()
cmnts_list
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顯示部分資料：

['[費解][費解][費解]',
 '那你以為不單身就能避免？',
 '謝謝',
 '想去聲援你 結果發不出?',
 '鍋太大，接不住',
 '[允悲][允悲]…',
 '居然這麼說我們年輕人[嘿哈]',
 '老了',
 '我覺得這條博就是一個笑話……',
 '到底該不該透支消費？專家統一一下意見，線上等，急。',
 '拜託，我買再多手機穿再多名牌喝再多星巴克都沒一個房貸債務高吧。推責任推這麼心安理得惡不噁心啊。',
 '你們反省一下，不要做歷史的罪人[笑而不語]',
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將列表合併成一個字串

cmnts = ' '.join(cmnts_list)
print(len(cmnts))
print(cmnts)
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字串長度為83252。

jieba 分詞

在GitHub/jieba分詞前，先把上面的emojis_set裡的去掉中括號後的emoji一個個都新增進自定義的詞典，以免分詞時被切分開。

此處需注意，如果不去掉中括號[ ]，直接將整個emojis新增進詞典的話，後續分詞時，括號還是會被分開，可能相應的需要修改jieba原始碼才行（jieba分詞與詞性標註自定義詞典支援特殊字元），但嘗試後無果，於是還是採取現在的方案。

jieba/test/test_userdict.py
jieba.del_word('自定義詞')或者在txt的存好，然後讀入jieba.load_userdict("userdict.txt")

import jieba
emoji_drop = []
for emojis in y_emojis:
    emoji = emojis[1:-1] # 去掉括號
    jieba.add_word(emoji) # 讀者可將上一行註釋掉，看看分詞結果
    emoji_drop.append(emoji) # 將去掉括號後的emoji單獨儲存
words = list(jieba.cut(cmnts))
print(len(words))
print(words)
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展示部分分詞結果：

54431
['[', '費解', ']', '[', '費解', ']', '[', '費解', ']', ' ', '那', '你', '以為', '不', '單身', '就', '能', '避免', '？', ' ', '謝謝', ' ', '想', '去', '聲援', '你', ' ', '結果', '發不出', '?', ' ', '鍋太大', '，', '接', '不住', ' ', '[', '允悲', ']', '[', '允悲', ']', '…', ' ', '居然', '這麼', '說', '我們', '年輕人', '[', '嘿哈', ']', ' ', '老', '了',
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去掉括號後的emoji_drop：

['doge', '二哈', '允悲', '費解', '攤手', '微笑', '笑cry', '吃瓜', '嘻嘻', '吐', '笑而不語', '並不簡單', '跪了', '挖鼻', '拜拜', '喵喵', '太開心', '哈哈', '作揖', '淚', 'good', '偷笑', '汗', '哆啦A夢汗', '失望', '疑問', '思考', '愛你', '贊', '憧憬', '汙', '陰險', '白眼', '黑線', '中國贊', '可愛', '威武', '怒', '鄙視', '米奇大哭', 'ok', '皺眉', '費解', '吃驚', '怒罵', '哼', '鮮花', '壞笑', '悲傷', '鼓掌', '攤手', '噓', '暈', '衰', '呵呵', '抱抱', '小黃人壞笑', '可憐', '哈欠', '打臉', '嘿哈', '小黃人得意', '握手', '擠眼', '耶', '親親', '米奇比心', '羞嗒嗒', '圍觀', '豬頭', '閉嘴', '生病', '給力', '哆啦A夢微笑', '骷髏', '睡']
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NLTK 分佈圖譜

分佈圖譜在《當你點開這首《八月》的歌：9400餘條評論的分析與挖掘》專案時，就想實現，可惜一直沒成功，notebook裡保留了嘗試的程式碼，且整個程式碼太雜亂，需如本系列一樣後續拆分開和潤色。

也是因緣際會，想本系列專案結束後，下一個系列就來玩玩熱門電視劇、熱門電影，也羅列了許多切入點，感覺要是能搞出來，還是不錯的。這回也先繪製了於正的熱門清宮劇《延禧攻略》裡的一些主要人物在小說文字中的分佈圖譜。

扯遠了，因為上述嘗試成功後，這回也用到emoji的分佈上來。雖然評論資料是拼接到一起，因而分佈圖譜的可解釋性一般，權當嚐個鮮、玩玩新花樣。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import nltk
from nltk.draw.dispersion import dispersion_plot

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
ntext = nltk.Text(words)
ntext.dispersion_plot(emoji_drop[:15])
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上面是top15的分佈圖譜，結合pyecharts的柱形圖一起看，風味尤佳：

而全部emoji的分佈圖譜，縱座標太密集，但整張圖有種說不出的美感，逃……

ntext.dispersion_plot(emoji_drop)
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你聽說過安利嗎？