基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇

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WHYBIGDATA 发表于 2023/02/06 10:47:36 2023/02/06
【摘要】 基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇

基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇


0、写在前面

实验环境

  • Python版本:Python3.9
  • Pycharm版本:Pycharm2021.1.3
  • R版本:R-4.2.0
  • RStudio版本:RStudio-2021.09.2-382

该实验一共使用4个数据集,但文章讲述只涉及到一个数据集,并且对于每个数据集的分析,数据大小在110条左右

1、项目介绍

1.1 项目背景

Bilibili是国内比较热门的视频网站,本次实验是通过对Bilibili四个不同专区视频数据进行R使用的统计分析、聚类分析以及建模分析

1.2 数据来源

  • 数据来源于和鲸社区

https://www.heywhale.com/mw/dataset/62a45d284619d87b3b2b9147/file

数据字段描述说明

  • title:视频的标题
  • duration:视频时长
  • publisher:视频作者
  • descriptions:视频描述信息
  • pub_time:视频发布时间
  • view:视频播放量
  • comments:视频评论数
  • praise:视频点赞量
  • coins:视频投币数
  • favors:视频收藏数
  • forwarding:视频转发量

1.3 数据集展示

表单机游戏——游戏区:

在这里插入图片描述

2、数据预处理

2.1 删除空数据

整行数据为空,直接删除

tp

2.2 增加id字段

在Excel每张表的首列添加id字段,
预处理后数据展示:

tp

2.3 处理数值字段

对于view,comments,praise,coins,favors,forwarding这些数值型字段,原始数据中,1万以上的数值是以xxx.xx万的形式展示的,为方便后续统计,此处将这些类型的字段值转换为常规数字格式。

此处的预处理操作使用Python来处理,代码如下

import pandas as pd
data1 = pd.read_csv('data/videos1.csv', encoding='utf8')

print(data1.shape)
print('---------------------------------------')

# TODO 处理数值字段(view,comments,praise,coins,favors,forwarding)
import pandas as pd
import operator
data1 = pd.read_csv('data/videos1.csv', encoding='utf8')
print(data1.head(3))
print('-------------------------------------------------------')

# # TODO  id,title,duration,publisher,pub_time,view,comments,praise,coins,favors,forwarding
def operateVideos1() :
    for i in range(0, len(data1)):
        # if i == 0 :
        #     print(data1.iloc[i])
        #     print(data1.iloc[i][5])
        id = data1.iloc[i][0]
        view = data1.iloc[i][5]
        comments = data1.iloc[i][6]
        praise = data1.iloc[i][7]
        coins = data1.iloc[i][8]
        favors = data1.iloc[i][9]
        forwarding = data1.iloc[i][10]

        if operator.contains(view, '万'):
            num = int(float(view[0: len(view) - 1]) * 10000)
            data1._set_value(i, "view", num)
        if operator.contains(comments, '万'):
            num = int(float(comments[0: len(comments) - 1]) * 10000)
            data1._set_value(i, "comments", num)
        if operator.contains(praise, '万'):
            num = int(float(praise[0: len(praise) - 1]) * 10000)
            data1._set_value(i, "praise", num)
        if operator.contains(coins, '万'):
            num = int(float(coins[0: len(coins) - 1]) * 10000)
            data1._set_value(i, "coins", num)
        if operator.contains(favors, '万'):
            num = int(float(favors[0: len(favors) - 1]) * 10000)
            data1._set_value(i, "favors", num)
        if operator.contains(forwarding, '万'):
            num = int(float(forwarding[0: len(forwarding) - 1]) * 10000)
            data1._set_value(i, "forwarding", num)
    data1.to_csv('out/v1.csv', index=False)
    
operateVideos1()

预处理之后的部分数据展示:

数据集1:

tp

3、参考资料

  • 多元统计分析及R使用(第五版)

结束!

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