Python制作动态词频条形图的过程是怎样的

本文介绍Python如何制作动态词频条形图。内容非常详细，有兴趣的朋友可以参考一下，希望对你有帮助。

前言

“数据可视化”是一个相信大家都很熟悉的话题。在一些平台上，经常可以看到一些动态条形图的视频，大部分是某个国家GDP的变化或者不同国家的感染者数量等。

在本文中，我们将使用Python绘制一个动态词频条形图，顾名思义，就是以词频作为量化指标的动态条形图。

00-1010输入以下命令安装必要的库：

pipinstallJiashuResearchTools

pipinstalljieba

pipinstallpandas

Pinstallbar _ chart _ race

前期准备

我们这次使用的数据是短书文章的收入列表，日期范围是2020年6月20日到2021年9月18日。

从网页解析数据的过程很复杂，所以我们使用了一个简短的数据科学库JianshuResearchTools。

为了调试方便，我们使用Jupyter Notebook进行交互开发。

导入构建搜索工具并为它们设置别名：

Importjianthuresearch工具sasjrt调用接口获取2021年9月17日的数据：

Jr . rank . getarticlefprankdata(' 20210917 ')返回的数据如下：

[{ '排名' :0，

aslug':'a03adf9d5dd5 '，

标题' : '幸好你的心和我的一样'，

作者_姓名' : '严阵被寒冷震惊了'，

author _ avatar _ URL ' : ' https://upload . jishu . io/users/upload _ avatar/26225608/682 b 892 e-6661-4f 98-9 aab-20 b 4038 a 433 b . jpg '，

fp_to_author':3123.148，

fp_to_voter':3123.148，

total_fp':6246.297}，

{ '排名' :1，

aslug':'56f7fe236842 '，

标题' : '伤疤'，

作者_姓名' : '李'，

author _ avatar _ URL ' : ' https://upload . jishu . io/users/upload _ avatar/26726969/058 e 18 C4-908 f-4710-8df 7-1d 34d 05 d61e 3 . jpg '，

fp_to_author':1562.198，

fp_to_voter':1562.198，

total_fp':3124.397}，

(以下省略)可以看到返回的数据包括排名、标题、作者姓名、作者头像链接以及一些关于简化图书资产的信息。

我们只需要文章的标题进行统计，因此我们将上面获得的数据分配给变量raw_data，然后：

[item ['title'] foritemraw _ data]利用列表推导，我们得到文章标题的列表。

为了便于处理，我们用中间的空格连接这些数据：

quot; ".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, timedelta
def 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].T
smaller_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