数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准(文末有彩蛋)

2023-11-08 10:31

本文主要是介绍数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准(文末有彩蛋),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

640

作者介绍:徐麟,目前就职于互联网公司数据部,哥大统计数据狗,从事数据挖掘&分析工作,喜欢用R&Python玩一些不一样的数据

个人公众号:数据森麟(ID:shujusenlin),知乎同名专栏作者。

前言

本文图片来自于“懂球帝”APP

640

笔者作为一位喜爱足球的球迷,“懂球帝”一定会是款必不可少的app,即使是只有16G的空间,也从未将其卸载。然而我们今天聊的与足球无关,而是去聊懂球帝上的“女神大会”专栏,作为一个大型“钢铁直男”聚集地,“懂球帝”上对各位女神的评分,对广大“钢铁直男”群体也具有一定代表性。

数据来源

目前女神大会更新至了第90期,总共出场了90位女神,界面如下:

640

我们通过fiddler获取该界面中女神的照片地址以及每一篇文章的id编号,用于之后的爬取和可视化,代码如下:

import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import os
os.chdir('D:/爬虫/女神')id_list = []
title_list = []
pic_list = []
date_list=[]for i in range(1,6):url= 'http://api.dongqiudi.com/search?keywords=%E5%A5%B3%E7%A5%9E%E5%A4%A7%E4%BC%9A&type=all&page='+str(i) html = requests.get(url=url).contentnews = json.loads(html.decode('utf-8'))['news']this_id = [k['id'] for k in news]this_pic = [k['thumb'] for k in news]this_title = [k['title'] for k in news]this_date = [k['pubdate'] for k in news]this_title=[BeautifulSoup(k,"html.parser").text for k in this_title]id_list = id_list+this_idtitle_list = title_list+this_titlepic_list = pic_list+this_picdate_list = date_list+this_date

另一方面,每位女神的评分都在下一期当中,我们需要爬取文章内容进行获取:

640

爬取代码如下:

prev_title_list = []
score_list=[]
count_list=[]
for id in id_list:url = 'http://www.dongqiudi.com/archive/{k}.html'.format(k=id)    header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0','Connection': 'keep-alive'}cookies ='v=3; iuuid=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; webp=true; ci=1%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC; __guid=26581345.3954606544145667000.1530879049181.8303; _lxsdk_cuid=1646f808301c8-0a4e19f5421593-5d4e211f-100200-1646f808302c8; _lxsdk=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; monitor_count=1; _lxsdk_s=16472ee89ec-de2-f91-ed0%7C%7C5; __mta=189118996.1530879050545.1530936763555.1530937843742.18'cookie = {}for line in cookies.split(';'):name, value = cookies.strip().split('=', 1)cookie[name] = value    html = requests.get(url,cookies=cookie, headers=header).contenttry:content = BeautifulSoup(html.decode('utf-8'),"html.parser")score = content.find('span',attrs={'style':"color:#ff0000"}).textprev_title = content.find('a',attrs={"target": "_self"}).textprev_title_list.append(prev_title)score_list.append(score)sentence = content.text.split(',')count=[k for k in sentence if re.search('截至目前',str(k))][0]count_list.append(count)except:continue

整体对比

我们此次利用R语言中的ggimage包,将获取到的女神图片加入到最终的图表中,提高可视化效果,首先看一下整体评分的TOP15名单:

640

朱茵、林志玲、高圆圆位居榜单前三位,不知道这份榜单是否符合你心目中的女神标准,而这三位也恰好成为了目前出场的90位女星当中香港、台湾、大陆的最高分。值得一提的是,懂球帝小编对于活跃于90年代的香港女星情有独钟,从中选取了非常多的女神,而这些女神的评分也都名列前茅。

下面看一下目前出场的90位女神中,排名相对靠后的几位:

640

很多朋友会觉得这份榜单对于年轻女神有些苛刻,可能这也代表了广大网友对于各位年轻女神的美好期许,体现了她们未来的无限可能。

区域对比

我们分区域看一下目前各个区域排名前十的名单:

640

640

640

640

看完了各个区域TOP10的名单之后,我们进行一下区域的对比:

640

我们将小提琴图与盒形图相结合,进行区域的对比,可以看到大陆女星的评分相对偏低,一方面是由于部分女神的评分较低,拉低了整体的分值,另一方面也是由于目前出场的大陆女星年龄普遍偏小,而这一点也会在下一部分得到证实

年份对比

我们看一下各个年份出生的女星总体评分情况对比,其中“60后”选项也包含了60前的女神,“90后”选项也包含了00后的女神

640

可以看到60后、70后的女神们平均分数要高于80后,而80后显著高于90后,一方面说明了大家对老牌女神们的认可,另一方面也是体现了大家对新生女神们的无限期许

我们下面将区域与年份综合起来进行对比:

640

可以看到参与评分的大陆女神普遍比较年轻,这也一定程度解释了此前提到的大陆女神整体评分偏低的原因。而港台女神普遍集中在60、70后,这些女神们活跃的90年代也是香港电影、电视的黄金时期,我们也期待着香港影视未来的复苏

后记

懂球帝目前的女神大会做到了90期,并没有十分完整地囊括广大女神,比如“四旦双冰”就都没有出现,使得这次的数据并不能完全地表述广大“钢铁直男”心中的女神标准,未来随着期数的增加,相信会有更加完善的分析

最后,小编突发奇想,想要看下在一周中不同时间出场的女神评分是否会有区别:

640

出乎小编意料的是,在小编一周中最开心的三天周四(即将放假),周五(迎接放假),周六(享受放假)的三天中出场的女神评分反而偏低,或许是由于数据量偏少,未来随着期数的增加,小编也会密切关注这点。

彩蛋

评论并转发这篇文章,获得点赞数最多的两位读者可以从下面链接中出现的书籍任选一本作为奖品: ,要求评论超过25字,并与本文相关,截止时间为12月19日21点

公众号后台回复“女神”可以获取本文代码地址

◆ ◆ ◆  ◆ ◆

数据森麟
长按二维码关注我们



数据森麟公众号的交流群已经建立,许多小伙伴已经加入其中,感谢大家的支持。大家可以在群里交流关于数据分析&数据挖掘的相关内容,还没有加入的小伙伴可以通过扫描下方管理员二维码,让管理员帮忙拉进群,期待大家的加入。

管理员二维码:

猜你喜欢

● 

● 

● 

● 

   ● 

这篇关于数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准(文末有彩蛋)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/369236

相关文章

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro

Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)

《Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)》在数据科学和数据分析的新时代,高效、直观的数据可视化工具显得尤为重要,下面:本文主要介绍Python实现数据可视化图表生成的相关资料,文中通过... 目录前言为什么需要数据可视化准备工作基本图表绘制折线图柱状图散点图使用Seaborn创建高级图表箱线图热

MySQL数据脱敏的实现方法

《MySQL数据脱敏的实现方法》本文主要介绍了MySQL数据脱敏的实现方法,包括字符替换、加密等方法,通过工具类和数据库服务整合,确保敏感信息在查询结果中被掩码处理,感兴趣的可以了解一下... 目录一. 数据脱敏的方法二. 字符替换脱敏1. 创建数据脱敏工具类三. 整合到数据库操作1. 创建服务类进行数据库

MySQL中处理数据的并发一致性的实现示例

《MySQL中处理数据的并发一致性的实现示例》在MySQL中处理数据的并发一致性是确保多个用户或应用程序同时访问和修改数据库时,不会导致数据冲突、数据丢失或数据不一致,MySQL通过事务和锁机制来管理... 目录一、事务(Transactions)1. 事务控制语句二、锁(Locks)1. 锁类型2. 锁粒