前言

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以下文章源于蘿卜大雜燴

作者：周蘿卜

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資料簡單處理

資料資料紐約時報，由于正常情況下我們無法訪問該網站，所以資料的提取程序就不展示了，總之我們得到了一份如下資料，由于某些空值和重復值，我們進行簡單的處理
紐約時報資料

import pandas as pd
df = pd.read_csv('trump.csv')
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.fillna('unkown',inplace=True)
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])
df['year'] = df['date'].dt.year

我們最終得到的資料如下

資料分析

被攻擊最多

首先我們看下，是誰被川神攻擊的最多

from pyecharts.charts import Bar,Map,Line,Page,Scatter
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import SymbolType,ThemeType
from pyecharts.charts import Grid

result = df['target'].value_counts()[:10].sort_values()
x_data = result.index.tolist()
y_data = result.values.tolist()

b = (Bar()
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis('',y_data)
     .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='被侮辱次數前十'))
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='right'))
     .reversal_axis()
)
grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
grid.add(b, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="20%"))
grid.render_notebook()

可以看到，the-media是被攻擊最多的，當然了，這有可能是媒體的統稱，畢竟川神的攻擊，可都是無差異攻擊啊

而高居第二的就是民主dang，嗯，攻擊zhengdi是提升自己的最好方式！

當然榜單里也少不了Joe Biden呀，絕對的“生死”對頭

媒體情況

作為被diss最多的第三方，我們來看看media的情況
不同年份，川神diss的情況

result = df[df['target'] == 'the-media']
result1 = result.groupby('year').year.count()
x_data = result1.index.tolist()
y_data = result1.values.tolist()

b = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(
        '',
        y_data,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
    )
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='侮辱the-media推特數量的變化'))

)
b.render_notebook()

可以看到2019年和2020年是川神瘋狂diss the media的時候，真的是懟天懟地啊尤其是2019年，竟然有361次，這是每天懟一次也不為過啊

再來看看懟媒體的時候，都用了某種侮辱

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
from imageio import imread

# result = df[df['target'] == 'the-media']
media_text = " ".join(df[df.target=="the-media"].insult)
mask = imread('1.jpg')
wordcloud = WordCloud(background_color = 'white',mask=mask,width=1200,height=1200).generate(media_text)
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

再來看看懟Joe Biden的情況

每年侮辱推特數量

接下來是每年侮辱性推特的發布數量

result1 = df.groupby('year').year.count()
x_data = result1.index.tolist()
y_data = result1.values.tolist()

b = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(
        '',
        y_data,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
    )
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='侮辱推特數量的變化'))

)
b.render_notebook()