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

文章目录

• 基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇
• • 0、写在前面
  • 1、项目介绍
  • • 1.1 项目背景
    • 1.2 数据来源
    • 1.3 数据集展示
  • 2、数据预处理
  • • 2.1 删除空数据
    • 2.2 增加id字段
    • 2.3 处理数值字段
  • 3、参考资料

---

---

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：

2、数据预处理

2.1 删除空数据

整行数据为空，直接删除

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：

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:

3、参考资料

• 多元统计分析及R使用（第五版）

结束！