1. 首页
  2. Python

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

笔者作为一位喜爱足球的球迷,“懂球帝”一定会是款必不可少的app,即使是只有16G的空间,也从未将其卸载。然而我们今天聊的与足球无关,而是去聊懂球帝上的“女神大会”专栏,作为一个大型“钢铁直男”聚集地,“懂球帝”上对各位女神的评分,对广大“钢铁直男”群体也具有一定代表性。

数据来源

目前女神大会更新至了第90期,总共出场了90位女神,界面如下:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

我们通过fiddler获取该界面中女神的照片地址以及每一篇文章的id编号,用于之后的爬取和可视化,代码如下:

import json import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import re import os os.chdir('D:/爬虫/女神')  id_list = [] title_list = [] pic_list = [] date_list=[]  for i in range(1,6):    url= 'http://api.dongqiudi.com/search?keywords=%E5%A5%B3%E7%A5%9E%E5%A4%A7%E4%BC%9A&type=all&page='+str(i)     html = requests.get(url=url).content    news = json.loads(html.decode('utf-8'))['news']    this_id = [k['id'] for k in news]    this_pic = [k['thumb'] for k in news]    this_title = [k['title'] for k in news]    this_date = [k['pubdate'] for k in news]    this_title=[BeautifulSoup(k,"html.parser").text for k in this_title]    id_list = id_list+this_id    title_list = title_list+this_title    pic_list = pic_list+this_pic    date_list = date_list+this_date

另一方面,每位女神的评分都在下一期当中,我们需要爬取文章内容进行获取:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

爬取代码如下:

prev_title_list = [] score_list=[] count_list=[] for id in id_list:    url = 'http://www.dongqiudi.com/archive/{k}.html'.format(k=id)        header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0',    'Connection': 'keep-alive'}    cookies ='v=3; iuuid=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; webp=true; ci=1%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC; __guid=26581345.3954606544145667000.1530879049181.8303; _lxsdk_cuid=1646f808301c8-0a4e19f5421593-5d4e211f-100200-1646f808302c8; _lxsdk=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; monitor_count=1; _lxsdk_s=16472ee89ec-de2-f91-ed0%7C%7C5; __mta=189118996.1530879050545.1530936763555.1530937843742.18'    cookie = {}    for line in cookies.split(';'):        name, value = cookies.strip().split('=', 1)        cookie[name] = value        html = requests.get(url,cookies=cookie, headers=header).content    try:        content = BeautifulSoup(html.decode('utf-8'),"html.parser")        score = content.find('span',attrs={'style':"color:#ff0000"}).text        prev_title = content.find('a',attrs={"target": "_self"}).text        prev_title_list.append(prev_title)        score_list.append(score)        sentence = content.text.split(',')        count=[k for k in sentence if re.search('截至目前',str(k))][0]        count_list.append(count)    except:        continue

整体对比

我们此次利用R语言中的ggimage包,将获取到的女神图片加入到最终的图表中,提高可视化效果,首先看一下整体评分的TOP15名单:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

朱茵、林志玲、高圆圆位居榜单前三位,不知道这份榜单是否符合你心目中的女神标准,而这三位也恰好成为了目前出场的90位女星当中香港、台湾、大陆的最高分。值得一提的是,懂球帝小编对于活跃于90年代的香港女星情有独钟,从中选取了非常多的女神,而这些女神的评分也都名列前茅。

下面看一下目前出场的90位女神中,排名相对靠后的几位:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

很多朋友会觉得这份榜单对于年轻女神有些苛刻,可能这也代表了广大网友对于各位年轻女神的美好期许,体现了她们未来的无限可能。

区域对比

我们分区域看一下目前各个区域排名前十的名单

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准
数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准
数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

看完了各个区域TOP10的名单之后,我们进行一下区域的对比:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

我们将小提琴图与盒形图相结合,进行区域的对比,可以看到大陆女星的评分相对偏低,一方面是由于部分女神的评分较低,拉低了整体的分值,另一方面也是由于目前出场的大陆女星年龄普遍偏小,而这一点也会在下一部分得到证实

年份对比

我们看一下各个年份出生的女星总体评分情况对比,其中“60后”选项也包含了60前的女神,“90后”选项也包含了00后的女神

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

可以看到60后、70后的女神们平均分数要高于80后,而80后显著高于90后,一方面说明了大家对老牌女神们的认可,另一方面也是体现了大家对新生女神们的无限期许

我们下面将区域与年份综合起来进行对比:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

可以看到参与评分的大陆女神普遍比较年轻,这也一定程度解释了此前提到的大陆女神整体评分偏低的原因。而港台女神普遍集中在60、70后,这些女神们活跃的90年代也是香港电影、电视的黄金时期,我们也期待着香港影视未来的复苏

后记

懂球帝目前的女神大会做到了90期,并没有十分完整地囊括广大女神,比如“四旦双冰”就都没有出现,使得这次的数据并不能完全地表述广大“钢铁直男”心中的女神标准,未来随着期数的增加,相信会有更加完善的分析

最后,小编突发奇想,想要看下在一周中不同时间出场的女神评分是否会有区别:

数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

出乎小编意料的是,在小编一周中最开心的三天周四(即将放假),周五(迎接放假),周六(享受放假)的三天中出场的女神评分反而偏低,或许是由于数据量偏少,未来随着期数的增加,小编也会密切关注这点。

彩蛋

关注,点赞后获取完整源码。

作者介绍:徐麟,目前就职于互联网公司数据部,哥大统计数据狗,从事数据挖掘&分析工作,喜欢用R&Python玩一些不一样的数据
个人公众号:数据森麟(ID:shujusenlin),知乎同名专栏作者。

原文始发于:数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准

主题测试文章,只做测试使用。发布者:熱鬧獨處,转转请注明出处:http://www.cxybcw.com/12205.html

联系我们

13687733322

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:1877088071@qq.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

QR code