前言

隨著春節腳步的臨近，想必各位讀者都已經開始規劃幸福的春節長假該如何度過。闔家團聚，探親訪友，與好久沒見的好基友一起談天說地，懟天懟地，想想都是讓人感到幸福。

除此之外，每年的春節檔電影都會如約而至與大家見面，春節檔誕生了許多的經典電影，2019的春節檔電影也是佳片云集，被稱作“史上最強春節檔”，今天我們就帶大家一起用數據去解讀其中最值得看的影片。

數據獲取

本次我們的數據主要來源于貓眼，一部分是貓眼的實時預售票房數據：

這部分數據可以通過selenium去獲取，代碼如下：

driver = webdriver.Chrome()driver.maximize_window() driver.close() driver.switch_to_window(driver.window_handles[0]) url = 'https://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-02-05'js='window.open("'+url+'")'driver.execute_script(js)driver.close() driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])

另一部分數據則來源于貓眼的觀眾評論，由于電影目前都還沒有上映，觀眾評論給出的分數，表示了其對電影的期待值。需要注意的是，有許多觀眾在評論中并沒有給出評分，會直接顯示為0，在后續計算時需要排除，數據如下：

這部分數據的獲取方法可以參照之前《3天破9億！上萬條評論解讀《西虹市首富》是否值得一看》，我們就直接省略爬取代碼。

預售票房

衡量一個電影關注度的重要方法就是去看首日的預售情況，我們此次選取八部春節檔最主要的影片進行對比，代碼如下：

p<-ggplot(data[order(data$sale,decreasing = T),][1:8,], ? ? ? ? ?aes(x=reorder(name,sale),y=sale,fill=name))+ ?geom_bar(stat='identity',width = 0.5)+ ?geom_image(aes(x=name,y=0,image=image),size=0.08)+ ?geom_text(aes(x=name,y=2500,label=label_sale),size = 7,col='black',fontface='bold')+ ?ggtitle('春節檔電影預售票房排名(萬)') + theme_economist()+ scale_fill_tableau()+ ? ? ? ? ? ? ? ? ?theme(axis.text.x = element_blank(), ? ? ? ?axis.text.y = element_blank(), ? ? ? ?plot.title = element_text(hjust=0.5,size=30), ? ? ? ?panel.grid = element_blank(), ? ? ? ?legend.position = 'none', ? ? ? ?panel.background = element_blank(), ? ? ? ?axis.title ?= element_blank(), ? ? ? ?axis.line = element_blank(), ? ? ? ?axis.ticks = element_blank() ?)+coord_flip()+ylim(0,6500)ggsave("春節檔上映前預售排名.png", p, width = 10, height = 16)

看一下最終的結果：

目前預售排名前三位的都是喜劇題材，看來在春節的時候大家還是更加希望能夠放松自己，看一下輕松題材的影評。但是預售票房并不能完全覺得最終的票房走勢，可以參考之前上映后口碑崩塌的《地球最后的夜晚》和《愛情公寓》。

排名前兩位的影片都有沈騰的參與，看來目前沈騰的票房認可度還是不錯的，希望兩部影片最終都會取得不錯的結果。

從預售票房上看，《廉政風云》和《神探蒲松齡》都有比較大的撲街危險，考慮到港片近期略顯低迷的表現，希望這兩部影片能夠帶來一些驚喜。

上映前口碑

另外我們也看一下上映之前，觀眾對于影片的整體評價情況，這也會在一定程度上體現觀眾的期待值：

代碼如下：

p<-ggplot(data[order(data$score,decreasing = T),][1:8,], ? ? ? ? ?aes(x=reorder(name,score),y=score,fill=name))+ ?geom_bar(stat='identity',width = 0.5)+ ?geom_image(aes(x=name,y=0,image=image),size=0.08)+ ?geom_text(aes(x=name,y=2,label=label_score),size = 7,col='black',fontface='bold')+ ?ggtitle('春節檔電影上映前評價') + theme_wsj()+ scale_fill_tableau()+ ? ? ? ? ? ? ? ? ?theme(axis.text.x = element_blank(), ? ? ? ?axis.text.y = element_blank(), ? ? ? ?plot.title = element_text(hjust=0.5,size=30), ? ? ? ?panel.grid = element_blank(), ? ? ? ?legend.position = 'none', ? ? ? ?panel.background = element_blank(), ? ? ? ?axis.title ?= element_blank(), ? ? ? ?axis.line = element_blank(), ? ? ? ?axis.ticks = element_blank() ?)+coord_flip()+ylim(0,5)ggsave("春節檔上映前評分排名.png", p, width = 8, height = 12)

看一下最終的結果：

《熊出沒》出人意料的在評分中排在首位，這也一定程度上提高了作者對這部影片的期待值，雖然以作者的年齡，應該是不適合去看這部影片，《小豬佩奇》憑借此前的超強營銷，成功引起了大家的主要，然而最終表現如何，還是需要上映后接受觀眾的檢驗。

同時我們看到成龍大哥領銜的《神探蒲松齡》在評分上要落后于其他影片，看來大家對于這類題材的影片持保留意見比較多一些，我們也期待上映后口碑是否能夠實現翻盤。

影片看點

我們最后通過評論去挖掘上映前大家比較關注的點，主要采用jieba分詞，需要注意的是，我們需要在分詞前增加一些自定義詞典，比如“黃景瑜”，如果不加這個自定義詞典，就會被分為“黃景”，之后我們會根據詞語出現頻率篩選出重要的關鍵詞：

def key_words(df): comment_str = ' '.join(df) words_list = [] jieba.load_userdict('spring_film_dict.txt') word_generator = jieba.cut(comment_str) # 返回的是一個迭代 f.close() # stopwords文本中詞的格式是'一詞一行' for word in word_generator: words_list.append(word) words_list = Counter([k for k in words_list if len(k)>1]) return list(dict(words_list.most_common(30)).keys())

最后我們在每個影片中選取了五個能夠體現其看點的詞語，并進行可視化：

我們選取一些比較有趣的看點組合，進行一下深刻（suixing）解讀：

《神探蒲松齡》：大家都在期待成龍大哥的表演，雖然有很多人提前給其打上了“爛片”的標簽，但是依然期待影片口碑的翻盤。同時大家也會認真關注影片特效，不知是否會致敬此前5毛錢“duang”的特效。

《飛馳人生》《瘋狂的外星人》：感覺沈騰大有承包今年春節檔的態勢，預售排名前兩位影片中，觀眾最關注的看點都是沈騰，期待沈騰春節霸屏同時也能收獲不錯的口碑。沈騰又是和外星人打交道，又是要體驗飛馳的人生，喜歡沈騰的觀眾在春節檔可以大飽眼福了。

《小豬佩奇過大年》：一部適合孩子觀看的影片，也是一部宣傳片獲得極大討論度的影片，希望不要步此前《地球最后的夜晚》上映后口碑崩盤的后塵。

《新喜劇之王》：顯然大部分觀眾對這部影片的期待來自于星爺，有了此前經典版的《喜劇之王》珠玉在前，《新喜劇之王》不可避免地會被哪來與原作對比，我們期待能夠簡直有一部經典的影片出現。

最后提前祝愿大家新年愉快，體會與家人團聚的幸福同時也能看到精彩的影片！同時大家也可以在留言區與我們互動，分享自己春節檔會選擇去觀看的影片。