Python爬取冠状病毒“谣言”新闻进行数据分析

一、爬取数据

• 话不多说了，直接上代码（ copy即可用 ）

import requests
import pandas as pd


class SpiderRumor(object):
    def __init__(self):
        self.url = "https://vp.fact.qq.com/loadmore?artnum=0&page=%s"
        self.header = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1",
        }

    def spider_run(self):
        df_all = list()
        for url in [self.url % i for i in range(30)]:
            data_list = requests.get(url, headers=self.header).json()["content"]
            temp_data = [[df["title"], df["date"], df["result"], df["explain"], df["tag"]] for df in data_list]
            df_all.extend(temp_data)
            print(temp_data[0])
        pd.DataFrame(df_all, columns=["title", "date", "result", "explain", "tag"]).to_csv("冠状病毒谣言数据.csv", encoding="utf_8_sig")


if __name__ == '__main__':
    spider = SpiderRumor()
    spider.spider_run()

• 爬虫过程
  

二、数据分析

• 数据展示
  

• 每日谣言数量
  
  由图可得：1月24日和1月25日是谣言的高峰期，让我们来看看这两天的数据：
  
  
  由上图得知 一月二十四号和二十号传播的 29 条谣言中 96.55% 都是假的

• 谣言是否属实占比
  
  从1月18日到今日截止2月14日共发现了300条谣言，右上图可得：76.33% 都是假的，只要 7.00% 是属实的，其中 14.33% 的谣言属于 伪科学 而且 还有 8.00% 属于尚无定论凭空捏造出的，需要多注意⚠️

• 谣言的关键字展示
  

• 下面介绍 matplotlib 绘制饼图的代码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Windows系统设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


data = pd.read_csv("/冠状病毒谣言数据.csv"")
labels = data["explain"].value_counts().index.tolist()
sizes = data["explain"].value_counts().values.tolist()
colors = ['lightgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']
plt.figure(figsize=(15,8))
plt.pie(sizes, labels=labels,
        colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=50)  # shadow=True 表示阴影
plt.axis('equal')  # 使图居中
plt.show()

• 绘制谣言关键字分布图（观察 tag 这个字段）
  
  由于 tag 这个字段内容是列表，我们取出来后是列表嵌套列表：[[a, b], [b, c], [c, d]] 我们要使用一行列表生成式快速的将所以的关键字取出来 [j for i in a for j in i]

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Windows系统设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


data = pd.read_csv("/冠状病毒谣言数据.csv"")
df = pd.Series([j for i in [eval(i) for i in data["tag"].tolist()] for j in i]).value_counts()[:20]
X = df.index.tolist()
y = df.values.tolist()
plt.figure(figsize=(15, 8))  # 设置画布
plt.bar(X, y, color="orange")
plt.tight_layout()
# plt.grid(axis="y")
plt.grid(ls='-.')
plt.show()