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用Python玩转抖音后发现,原来大家都喜欢这些?

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umykFvVu 发表于 2019-6-6 10:34:01 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-1.jpg

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之前有个伴侣提到了抖音数据的获得。

问我如许的止业远景怎样,道假话我哪明白啊...

不外也算是给我供给了一些阐发思绪,感激。

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-2.jpg

能够增加QQ群1004391443,有飞机年夜战、颜值挨分器、挨砖块小游戏、白包提示神器、蜜斯姐表明神器等详细的真训项目,有明晰源码,有响应的文件

image

以是本次便去阐发一下抖音的那些年夜V们。

去探究一下甚么样的视频正在抖音里最受欢送。

那里不能不吐槽一下抖音,体验愈来愈好。

从一开端的翻开App出告白,再到如今启动页里有告白,刷视频也有告白,另有商品橱窗的存正在。

固然那只是吐槽一下罢了,实在不管甚么产物,告白必不成少~

不然,日子估摸着一天比一天忧伤。

Python进修群:556370268,有年夜牛问疑,有资本同享!有念进修python编程的,或是转止,或是年夜门生,另有事情中念提拔本人才能的,正正在进修的小同伴欢送参加进修。

01 / 获得阐发

疑息必定没有是来抖音获得的,而是从某仄台爬与的。

详细的便没有流露了,万一哪天被查火表了该怎样办。

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-3.jpg

image

次要包罗了年夜V们的昵称、性别、范例、面赞数、粉丝数和视频数。

一共有2840位抖音年夜V,粉丝数皆是50w+。

02 / 数据可视化

01 性别散布状况

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-4.jpg

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2000多位年夜V,撤除已知性此外,男女比例根本正在「1:1」。

可视化代码以下。
def create_gender(df):
"""
性别
"""
df = df.copy()
df.loc[df.gender == 0, 'gender'] = '已知'
df.loc[df.gender == 1, 'gender'] = '男性'
df.loc[df.gender == 2, 'gender'] = '女性'
gender_message = df.groupby(['gender'])
gender_com = gender_message['gender'].agg(['count'])
gender_com.reset_index(inplace=True)
# 天生饼图
attr = gender_com['gender']
v1 = gender_com['count']
pie = Pie("抖音年夜V性别散布状况", title_pos='center', title_top=0)
pie.add("", attr, v1, radius=[40, 75], label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical", legend_pos="left", legend_top="%10")
pie.render("抖音年夜V性别散布状况.html")

02 面赞数TOP10

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-5.jpg

image

面赞数皆是过亿的存正在,便问您怕没有怕。

此中「浙有正能量」战「群众日报」那两个皆是属于发扬中国正能量的。

泱泱年夜中华,再起正在当下,国强则无惧,龙止正在海角。

可视化代码以下。
def create_likes(df):
"""
面赞数
"""
df = df.sort_values('likes', ascending=False)
attr = df['name'][0:10]
v1 = ["{}".format(float('%.1f' % (float(i) / 100000000))) for i in df['likes'][0:10]]
# 天生柱状图
bar = Bar("抖音年夜V面赞数TOP10(亿)", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=0, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
bar.render("抖音年夜V面赞数TOP10.html")

03 粉丝数TOP10

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-6.jpg

image

粉丝数前十,年夜部门年夜V皆是娱乐界的。

那也是当下所盛行的~

可视化代码以下。
def create_fans(df):
"""
粉丝数
"""
df = df.sort_values('fans', ascending=False)
attr = df['name'][0:10]
v1 = ["{}".format(float('%.1f' % (float(i) / 10000))) for i in df['fans'][0:10]]
# 天生柱状图
bar = Bar("抖音年夜V粉丝数TOP10(万)", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=0, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
bar.render("抖音年夜V粉丝数TOP10.html")

04 各种型面赞数汇总散布图

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-7.jpg

image

「蓝V」「文娱」「糊口」「美男」「弄笑」「帅哥」「音乐」那些范例的抖音视频,该当算是正在抖音里较受欢送的。

蓝V是抖音上的一个认证方法,次要是针对企业。

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-8.jpg

image

从上里能够看出年夜部门是媒体那一块,内乱容则次要是一些时势和那些正能量视频。

可视化代码以下。
def create_type_likes(df):
"""
范例面赞数
"""
dom = []
likes_type_message = df.groupby(['type'])
likes_type_com = likes_type_message['likes'].agg(['sum'])
likes_type_com.reset_index(inplace=True)
for name, num in zip(likes_type_com['type'], likes_type_com['sum']):
data = {}
data['name'] = name
data['value'] = num
dom.append(data)
# 天生矩形树图
treemap = TreeMap("各种型抖音年夜V面赞数汇总图", title_pos='center', title_top='5', width=800, height=400)
treemap.add('各种型抖音年夜V面赞数汇总图', dom, is_label_show=True, label_pos='inside', is_legend_show=False)
treemap.render('各种型抖音年夜V面赞数汇总图.html')

05 各种型粉丝数汇总散布图

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-9.jpg

image

「文娱」范例年夜V的粉丝数远远抢先,位居第一。

其次即是「美男」「糊口」「音乐」「帅哥」「文明」「蓝V」范例的。

分离一下面赞数的数据,我们就可以明白正在抖音里甚么样的视频各人比力喜好。

即是 「文娱」「糊口」「美男」「帅哥」「音乐」「蓝V」 那几个范例。

可视化代码以下。
def create_type_fans(df):
"""
范例粉丝数
"""
dom = []
fans_type_message = df.groupby(['type'])
fans_type_com = fans_type_message['fans'].agg(['sum'])
fans_type_com.reset_index(inplace=True)
for name, num in zip(fans_type_com['type'], fans_type_com['sum']):
data = {}
data['name'] = name
data['value'] = num
dom.append(data)
# 天生矩形树图
treemap = TreeMap("各种型抖音年夜V粉丝数汇总图", title_pos='center', title_top='5', width=800, height=400)
treemap.add('各种型抖音年夜V粉丝数汇总图', dom, is_label_show=True, label_pos='inside', is_legend_show=False)
treemap.render('各种型抖音年夜V粉丝数汇总图.html')

06 视频粉丝面赞三维度图

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-10.jpg

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视频越多其实不意味着面赞数便越多,粉丝数便越多。

不外仍是会有个例呈现,好比「浙有正能量」,1744个视频,4.6亿面赞数。

Python进修群:556370268,有年夜牛问疑,有资本同享!有念进修python编程的,或是转止,或是年夜门生,另有事情中念提拔本人才能的,正正在进修的小同伴欢送参加进修。

可视化代码以下。
def create_scatter(df):
"""
三维度集面图
"""
# 天生数据列表
data = [list(i) for i in zip(df['videos'], df['fans'], df['likes'], df['name'])]
# 天生集面图
x_lst = [v[0] for v in data]
y_lst = [v[1] for v in data]
extra_data = [v[2] for v in data]
sc = Scatter("抖音年夜V视频数粉丝数面赞数三维度", title_pos='center', title_top='5', width=800, height=400)
sc.add("", x_lst, y_lst, extra_data=extra_data, is_visualmap=True, visual_dimension=2, visual_orient="horizontal", visual_type="size", visual_range=[0, 500000000], visual_text_color="#000", visual_range_size=[5, 30])
sc.render('抖音年夜V视频数粉丝数面赞数三维度.html')

07 均匀视频面赞数TOP10

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-11.jpg

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第一竟然被一个珠宝商给并吞了,我以为必定有猫腻。

因而便来抖音看了一眼。

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-12.jpg

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鬼明白它的粉丝战面赞数怎样去的。

大概战圈内乱的删库一样,小哥删视频跑路了。

可视化代码以下。
def create_avg_likes(df):
"""
均匀面赞数
"""
df = df[df['videos'] > 0]
df.eval('result = likes/(videos*10000)', inplace=True)
df['result'] = df['result'].round(decimals=1)
df = df.sort_values('result', ascending=False)
attr = df['name'][0:10]
v1 = df['result'][0:10]
# 天生柱状图
bar = Bar("抖音年夜V均匀视频面赞数TOP10(万)", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=0, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
bar.render("抖音年夜V均匀视频面赞数TOP10.html")

08 均匀视频粉丝数TOP10

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-13.jpg

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妥妥的娱乐界年夜佬。

归正我是一个出存眷,您们呢?

可视化代码以下。
def create_avg_fans(df):
"""
均匀粉丝数
"""
df = df[df['videos'] > 0]
df.eval('result = fans/(videos*10000)', inplace=True)
df['result'] = df['result'].round(decimals=1)
df = df.sort_values('result', ascending=False)
attr = df['name'][0:10]
v1 = df['result'][0:10]
# 天生柱状图
bar = Bar("抖音年夜V均匀视频粉丝数TOP10(万)", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=0, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
bar.render("抖音年夜V均匀视频粉丝数TOP10.html")

03 / 总结

我们常道,刷抖音便是华侈工夫。

讲原理,抖音上也是有很多手艺流的年夜佬,固然内乱容上更趋势于视频建造。

好比上面那几位,鼎鼎台甫的「乌脸V」。

用Python玩转抖音后发明,本来各人皆喜好那些?-14.jpg

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以是,抖音也并非尽善尽美。

假如哪天您也能教会建造出那些吊炸天的视频,也是一种播种。

固然路很少,渐渐走~

浮躁的人更简单过好糊口,本文完。
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精彩评论3

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甜蜜的味道 发表于 2019-6-6 11:41:22 来自手机 | 显示全部楼层
 
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深暗恋 发表于 2019-6-9 09:58:03 来自手机 | 显示全部楼层
 
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bloom.(绽放) 发表于 2019-6-9 10:10:30 来自手机 | 显示全部楼层
 
支持你哈...................................
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