BiliBili系列（二）：个人历史数据爬取与分析

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BiliBili系列（二）：个人历史数据爬取与分析

2024-07-12 14:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录一、使用cookie进行登录二、个人历史数据爬取三、数据清洗四、数据分析

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一、使用cookie进行登录

我们已经进行了模拟用户登录并获取了cookie，所以在爬取的时候直接使用cookie就能实现登录了。

二、个人历史数据爬取

最后数据呈现：

在这里插入图片描述

get_personal_history 针对以下页面：在这里插入图片描述

代码链接：查看在这里插入图片描述

三、数据清洗

代码链接：查看

四、数据分析 import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('personal_history/清理后的个人历史数据（非直播）.csv',

1、视频的标签分析

parse_dates=['时间']) labels = data['标签'].sum().split(' ') labels_dict = {} for label in labels: labels_dict[label] = labels_dict.get(label, 0) + 1 background = np.array(Image.open('background.jpeg')) word_cloud = WordCloud( font_path="simhei.ttf", width=1200, #词云图宽 height=1000, #词云图高 background_color='white', #词云图背景颜色 mask=background, max_words= 80, max_font_size= 70, random_state=1).fit_words(labels_dict) plt.figure(figsize=(8,8)) plt.imshow(word_cloud) plt.axis('off') plt.show()

在这里插入图片描述

2、每日浏览次数分析

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(8,6)) data['时间'].apply(lambda x : x.date()).value_counts().plot() plt.title('每日浏览次数统计') plt.grid() plt.show()

在这里插入图片描述 3、每日浏览视频平均点赞数分析

data['day'] = data['时间'].apply(lambda x : x.date()) plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(data[['点赞数','day']].groupby('day').mean(), 'red', label='Average') plt.title('每日浏览视频的平均点赞数') plt.legend() plt.grid() plt.show()

在这里插入图片描述（本人原创，请CSDN不要拒绝我的发文！）

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