用Python分析5187位CSDN博主数据，顺便把昨天扒掉的裤子穿上

梦里梦外; 2022-12-29 01:54 8阅读 0赞

大家好，我是小五????

前情回顾：[用两种非传统的爬虫，我把CSDN博主的底裤都给爬出来了！][CSDN]，来看看你写的博客各项数据达标了没~

今天就来一波数据分析，走起~

## 一、数据介绍 ##

**数据来源**：从CSDN首页Python、Java等十个栏目共爬取7868条数据

**数据字段**：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>字段名</th> 
   <th>含义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>blog_name</td> 
   <td>博主名</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>code_time</td> 
   <td>码龄</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>blog_num</td> 
   <td>博客数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>view_num</td> 
   <td>访问量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fans_num</td> 
   <td>粉丝数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>like_num</td> 
   <td>点赞数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>comments_num</td> 
   <td>评论数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>collections_num</td> 
   <td>收藏数</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 二、数据预处理 ##

首先，我们来预览下数居

import pandas as pd
    df = pd.read_csv('csdn_user.csv',encoding='gb18030')
    df.info()

![format_png][]

从结果来看，除**博客数**外，其他均为字符型变量。code\_time（码龄）存在一条缺失值，删除即可。

df = df.dropna(how='any',axis=0)

由于不同栏目下会有同一作者发布的博客，所以需要依据博主名进行去重处理

df1 = df.drop_duplicates(subset='blog_name',keep='last',ignore_index=True)
    print('重复数据共{}条,现有数据{}条'.format(len(df)-len(df1),len(df1)))

![format_png 1][]

从结果来看，共2680条重复数据，现有5187条博主信息数据。

为后续分析方便，这里将所有的"万+"都转化为对应的数字，如1万+转化为10000(所有的博主的博客数尚未达到一万，故不用转化)。此外，为了解同层次博主排名，加入我自己的博客信息。

variable=['view_num','fans_num','likes_num','collections_num']
    for var in variable:
        df1[var]=df1[var].map(lambda x:int(x.replace('万+','0000') if '万+' in x else x))
    df1 = df1.append([{'blog_name':'皖渝','code_time':'码龄2年','blog_num':43,'view_num':40000,
                       'fans_num':113,'likes_num':82,'comments_num':99,'collections_num':258}],ignore_index=True)

## 三、探索数据分析 ##

### (1)  各类码龄博主分布及平均水平 ###

def sns_bar(data,column,ylab,title,adjust_num):
     import numpy as np
     import matplotlib.pyplot as plt
     import seaborn as sns
        plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
     sns.set(font='kaiti')
        index=np.arange(len(data))
        plt.figure(figsize=(10,6))
        g=sns.barplot(data.index,data[column],
                      palette='Set3',alpha=0.8)
        for name,count in zip(index,data[column]):
            g.text(name,count+adjust_num,int(count),
            ha='center',va='bottom')
        plt.title(title)
        plt.ylabel(ylab)
        plt.xticks(rotation=90)
        plt.show()
    
    bloger_code=df1['code_time'].value_counts().to_frame()
    sns_bar(bloger_code,'code_time','人数','CSDN博主码龄分布',2)

![format_png 2][]、 从上图来看，在本次爬取的样本中，码龄2年的博主最多，共1124人；其次是码龄1年和3年的，总体来看"**年轻**"的博主占多数呀。此外，码龄超过15年(包括)的共28人，最长竟达到了20年！（respect）

顺便来计算下，各个码龄层次的博主数据的平均分布情况

num_variable=['blog_num','view_num','fans_num','likes_num','comments_num','collections_num']
    bloger_data = df1.groupby('code_time')[num_variable].mean()
    bloger_data

![format_png 3][]

从上表来看，码龄2年的博主**平均发博75篇，平均访问量为47043次，平均粉丝数为92个，平均点赞数为81次，平均评论数为36条，平均收藏数为182条**。（哈哈哈，除了发博数和访问量，我都达标了，看来达到平均水平了呀，未来继续努力~）

### (2)  构建博主影响力模型 ###

用因子分析法构建影响力模型，如下所示：![format_png 4][]其中，`score`为单个博主的影响力综合值，`λ`为各因子的方差贡献率，`F`为各个公共因子

这里使用的则是Python自带因子分析库**FactorAnalyzer**（默认公共因子的数量为3）

#### 1.变量标准化 ####

from sklearn import preprocessing
    num_variable=['blog_num','view_num','fans_num','likes_num','comments_num','collections_num']
    df2=pd.concat([df1[['blog_name','code_time']],
                  pd.DataFrame(preprocessing.scale(df1[num_variable]),columns=num_variable)],axis=1)

#### 2.确定公共因子个数 ####

import numpy.linalg as nlg
    C=df2.corr()
    eig_value,eig_vector=nlg.eig(C)
    eig=pd.DataFrame() #利用变量名和特征值建立一个数据框
    eig['names']=df2.columns[2:]#列名
    eig['eig_value']=eig_value#特征值
    
    # 确定公共因子个数
    for k in range(1,7):
        var_cum = eig['eig_value'][:k].sum()/eig['eig_value'].sum()
        print('累计方差贡献率为{}'.format(var_cum))
        if var_cum>=0.8:
            print('确定公共因子数为{}'.format(k))
            break

![format_png 5][]

从输出结果来看，当公共因子数为4个时，累计方差率达到82%，即可解释原数据82%的信息。

#### 3.比较旋转前后载荷矩阵 ####

from factor_analyzer import FactorAnalyzer,Rotator
    data = df2[num_variable]  #提取数值型变量
    fa = FactorAnalyzer(4,rotation=None)
    fa.fit(data)
    print('未旋转前因子载荷矩阵:\n',fa.loadings_)
    
    rotator = Rotator()
    print("按正交旋转后的因子载荷矩阵:\n", rotator.fit_transform(fa.loadings_))

![format_png 6][]

不难看出，旋转后载荷矩阵各列中的值差别较大。公共因子F1在**评论数**上的载荷较大，可命名为**互动因子**；公共因子F2在**博客数**上载荷较大，可命名为**创作因子**；公共因子F3在**点赞数和收藏数**上有着较大的载荷，可命名为**认可因子**；公共因子F4在**粉丝数**上有较大的载荷，可命名**人气因子**。

#### 4.计算综合得分 ####

fa1 = FactorAnalyzer(4,rotation='varimax')  #使用正交旋转
    fa1.fit(data)
    def score(factors):
        return sum(factors*fa1.get_factor_variance()[1])
    scores = []
    for i in range(len(fa1.transform(data))):
        new = score(fa1.transform(data)[i])
        scores.append(new)
    df2['scores']=scores
    
    #综合影响力前10名博主可视化
    outstaning_bloger = df2.sort_values(by='scores',ascending=False)[:10][['blog_name','scores']].set_index('blog_name')
    sns_bar(outstaning_bloger,'scores','综合影响力','综合影响力排名前十位10位优质博主',0.02)

![format_png 7][]

排名前三名的是沉默的王二，guolin，敖丙，向大佬们学习！

再来计算下，我的综合影响力在码龄2年的博主中的排名吧~

code_time2_group = df2[df2['code_time']=='码龄2年'].sort_values(by='scores',ascending=False,ignore_index=True)
    my_rank = code_time2_group[code_time2_group['blog_name']=='皖渝'].index+1
    print('码龄2年的博主共{}人,我的排名为第{}名,比例为{}'.format(len(code_time2_group),my_rank[0],my_rank[0]/len(code_time2_group)))

![format_png 8][]

在码龄2年的博主中，我的排名为149名，挤进了前15%呀~

### (3)  探究影响力与码龄的相关关系 ###

在得到所有博主的综合影响力后，我们可以思考一个问题：综合影响力是否和码龄的长短有关呢？

1、*从纯数据角看*，我们可以计算各类码龄博主的平均影响力，如下图所示：

code_score = df2.groupby('code_time')['scores'].mean().to_frame()
    code_score = code_score.sort_values(by='scores',ascending=False)
    sns_bar(code_score,'scores','平均影响力','各类码龄博主的平均影响力',0.0005)

![format_png 9][]

从上图来看，明显看出综合影响力较高的博主大多为老博主，而影响力较低的博主大多为新博主。

2、*从统计视角看*，该问题可转化为不同码龄层次博主的影响力是否有显著性差异。此时，我们尝试使用单因素方差分析，但该方法使用前需要满足两个假定条件：方差齐性和正态性。正态性一般对方差分析结果影响不大，在此忽略。以下，就进行方差齐性的检验。

**原假设:各类码龄博主的影响力方差相等**

from scipy import stats
    code_time_list = ['码龄'+str(i)+'年' for i in range(19)]+['码龄20年'] 
    total_df=[]
    for code_time in code_time_list:
        total_df.append(df2[df2['code_time']==code_time]['scores'])
    w,p = stats.levene(*total_df)
    w,p

![format_png 10][]

结果表示，在0.05显著性水平下，强烈拒绝原假设。故方差齐性的假设不满足，无法使用单因素方差分析进行探究。继而，我们可以转向非参数统计。在Python中Kruskal可以检验多样本均值差异，且无需假定各样本方差相等。

k,p = stats.kruskal(*total_df)
    k,p

![format_png 11][]

结果显示，在0.05显著性水平下，强烈拒绝原假设。故我们有充分理由认为不同码龄博主的影响力是具有显著差异的。

以上就是本次分享的全部内容~

## 凹凸福利 ##

????《**图解机器学习—算法原理与Python语言实现**》这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。250张图文解读机器学习和算法原理，大量场景应用实例及流程图助你轻松入门机器学习。点击下图可看详情/购买！????

![format_png 12][]

感谢水利水电出版社支持！**周末**统一兑换！后台回复“**读书会**”进群，获取最新书籍信息！后台“**左下菜****单栏**”轻松赚币，免费包邮带回家！

![format_png 13][]

[CSDN]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Nzg5ODQ3NQ%3D%3D&idx=1&mid=2247502503&scene=21&sn=bbfbf65a0acd272313d3e90428283848#wechat_redirect
[format_png]: /images/20221120/26fdb3fb50694f4cb5310035a95fb8e8.png
[format_png 1]: /images/20221120/c6fb3e1d083b4fd0956fa3357949427d.png
[format_png 2]: /images/20221120/33e169f6fdfe436690f72f2e37ef36c0.png
[format_png 3]: /images/20221120/fbe79b3a20604217b1d8f111ba472d3b.png
[format_png 4]: /images/20221120/45ee519298a1422aad2f28c6421a5d7a.png
[format_png 5]: /images/20221120/bcdde48561714d3a9004883759d09eac.png
[format_png 6]: /images/20221120/e82150e0c87a41fe8404a86876db9264.png
[format_png 7]: /images/20221120/027dfae4f1ee4bbb9c350568e04c471f.png
[format_png 8]: /images/20221120/5dd57c4b812c4e149ec44fdd0858d14c.png
[format_png 9]: /images/20221120/6abee0770cee4b51a0fd55e5026f0ce5.png
[format_png 10]: /images/20221120/9cce4df6318f4181b073f0fc3373e62a.png
[format_png 11]: /images/20221120/0170dd99341c4f1d88ba30ff37e93451.png
[format_png 12]: /images/20221120/c08403a71dd444378d018df244d95325.png
[format_png 13]: /images/20221120/99fedbe8bd604e9cb111971319cbe2a2.png