Python制作动态词频条形图 Python制作动态词频条形图的全过程
初心不变_叶子 人气:0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 JiashuResearchTools pip install jieba pip install pandas pip 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, 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。
总结
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