Python制作动态词频条形图的过程是怎样的

这篇文章给大家介绍Python制作动态词频条形图的过程是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

前言

”数据可视化“这个话题，相信大家并不陌生，在一些平台，经常可以看到一些动态条形图的视频，大多都是某国家 GDP 的变化或者不同国家疫情中感染人数的变化等等。

这篇文章，我们将使用 Python 绘制动态词频条形图，顾名思义，就是以词频作为数量指标的动态条形图。

前期准备

输入以下命令，安装必须的库：

pip install JiashuResearchToolspip install jiebapip install pandaspip install bar_chart_race

数据的选择与获取

我们这次使用的数据是简书文章收益排行榜，日期范围为 2020 年 6 月 20 日至 2021 年 9 月 18 日。

从网页中解析数据的过程较为复杂，我们使用简书数据科学库 JianshuResearchTools 完成。

为方便调试，我们使用 Jupyter Notebook 进行交互式开发。

导入 JianshuResearchTools，并为其设置别名：

import JianshuResearchTools as jrt

调用接口，获取 2021 年 9 月 17 日的数据：

jrt.rank.GetArticleFPRankData("20210917")

返回的数据如下：

[{'ranking': 0,  'aslug': 'a03adf9d5dd5',  'title': '幸得君心似我心',  'author_name': '雁阵惊寒',  'author_avatar_url': 'https://upload.jianshu.io/users/upload_avatars/26225608/682b892e-6661-4f98-9aab-20b4038a433b.jpg',  'fp_to_author': 3123.148,  'fp_to_voter': 3123.148,  'total_fp': 6246.297}, {'ranking': 1,  'aslug': '56f7fe236842',  'title': '伤痕',  'author_name': '李文丁',  'author_avatar_url': 'https://upload.jianshu.io/users/upload_avatars/26726969/058e18c4-908f-4710-8df7-1d34d05d61e3.jpg',  'fp_to_author': 1562.198,  'fp_to_voter': 1562.198,  'total_fp': 3124.397}, （以下省略）

可以看出，返回的数据中包含文章的排名、标题、作者名、作者头像链接和关于简书资产的一些信息。

我们只需要文章的标题进行统计，所以我们将上面获取到的数据赋值给变量 raw_data，然后：

[item["title"] for item in raw_data]

使用列表推导式，我们得到了文章标题组成的列表。

为方便处理，我们将这些数据连接起来，中间用空格分隔：

" ".join([item["title"] for item in raw_data])

但是我们遇到了报错：

TypeError: sequence item 56: expected str instance, NoneType found

从报错信息中可以看出，我们获取到的文章标题列表中有空值，导致字符串的连接失败了。

（空值是因为作者删除了文章）

所以我们还需要加入去除空值的逻辑，代码编程这样：

" ".join(filter(None, [item["title"] for item in raw_data]))

filter 函数在第一个参数为 None 时，默认过滤掉列表中的空值。

现在我们获取到的数据如下：

'幸得君心似我心 伤痕 短篇|阿生 “我最喜爱的友友”大评选｜理事会 · 中秋嘉年华，等你来！ 是缘是劫无须问，石火穷年一蝶迷 职业日记|从蜜月到陌路：我和美国外教的一点事 红楼||浅谈《红楼梦》开篇一顽石 城市印象|走笔八卦城 花豹与狗的爱情终结在人与动物的战争里（以下省略）

接下来，我们需要获取时间范围内的所有数据。

查询 JRT 的函数文档可知，我们需要一个字符串类型，格式为”YYYYMMDD“的参数表示目标数据的日期。

所以我们需要写一段程序，用于实现这些日期字符串的生成，代码如下：

from datetime import date, timedeltadef DateStrGenerator():    start_date = date(2020, 6, 20)    after = 0    result = None    while result != "20210917":        current_date = start_date + timedelta(days=after)        result = current_date.strftime(r"%Y%m%d")        yield result        after += 1

接下来，我们编写一段代码，实现对这些数据的获取：

result = []for current_date in tqdm(DateStrGenerator(), total=455):    raw_data = jrt.rank.GetArticleFPRankData(current_date)    processed_data = " ".join(filter(None, [item["title"] for item in raw_data]))    result.append({"date": current_date,                    "data": processed_data})

这里使用 tqdm 库显示了一个进度条，非必须。

使用 Pandas 库，将我们采集到的数据转换成 DataFrame：

df = pandas.DataFrame(result)

分词

我们使用 jieba 库实现分词，先尝试对第一条数据进行处理：

jieba.lcut(df["data"][0])

使用 Python 标准库 collections 中的 Counter 进行词频统计：

Counter(jieba.lcut(df["data"][0]))

简单画个条形图：

可以看到，空格和一些标点符号，包括”的“、”我“之类无意义词汇出现频率很高，我们需要将它们剔除出去。

我们构建一个存放停用词的 txt 文档，之后使用如下代码将其读取，并转换成一个列表：

stopwords_list = [item.replace("\n", "") for item in open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8").readlines()]

接下来，编写一个函数，实现停用词的剔除，为了方便后续的数据处理，我们也一并剔除单字和只出现一次的词语：

def process_words_count(count_dict):    result = {}    for key, value in count_dict.items():        if value < 2:            continue        if len(key) >= 2 and key not in stopwords_list:            result[key] = value    return result

另外，我们使用 jieba 库的 add_word 函数将一些简书中的组织名和专有名词添加到词库中，从而提高分词的准确性，代码如下：

keywords_list = [item.replace("\n", "") for item in open("keywords.txt", "r", encoding="utf-8").readlines()]for item in keywords_list:    jieba.add_word(item)

经过一番处理，现在分词效果有了明显的改善：

最后，用这段代码对所有数据进行分词，并将结果保存到另一个 DataFrame 中：

data_list = []date_list = []for _, item in df.iterrows():    date_list.append(datetime(int(item["date"][0:4]), int(item["date"][4:6]), int(item["date"][6:8])))    data_list.append(process_words_count(Counter(jieba.lcut(item["data"]))))processed_df = pandas.DataFrame(data_list, index=date_list)

我最终得到的结果是一个 455 行，2087 列的 DataFrame。

筛选与可视化

这样多的数据，其中很大一部分都不能代表整体情况，所以我们需要进行数据筛选。

使用以下代码，统计所有列数值的总和，即每个关键词在全部数据中出现的次数，存储到名为 sum 的行中：

try:    result = []    for i in range(3000):        result.append(processed_df.iloc[:, i].sum())except IndexError:    processed_df.loc["sum"] = result

运行以下代码，只保留在数据集中出现 300 次以上的关键词：

maller_df = processed_df.T[processed_df.T["sum"] >= 300].Tsmaller_df = smaller_df.drop(labels="sum")smaller_df.columns

现在，数据集中的列数减少到了 24 个，可以进行可视化了。

不要忘记先导入模块：

import bar_chart_race as bcr

使用此模块需要先安装 ffmpeg，这方面教程可以自行查找。

另外，为了支持中文显示，我们需要打开这个模块下的 _make_chart.py 文件，在 import 之后增加以下两行代码：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这两行代码将会把 matplotlib 的默认字体替换成支持中文显示的字体。

最后，使用一行代码完成可视化：

bcr.bar_chart_race(smaller_df, steps_per_period=30, period_length=1500, title="简书文章收益排行榜可视化", bar_size=0.8, fixed_max=10, n_bars=10)

在这行代码中，我们使用 smaller_df 作为数据集，输出文件为 output.mp4，帧率设置为 30，每行数据显示 2 秒。

由于数据较多，这一步时间较长，而且会占用较多内存。运行结束后，即可在目录中找到输出的文件。

关于Python制作动态词频条形图的过程是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。