如何用Python做舆情时间序列可视化

如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。

痛点

你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。

从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。

你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）

好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。

可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。

Python当中有哪些包或者函数可以求时间序列的倒谱系数

python是一种对缩进有严格要求的语言， Python脚本可以使用非常多的工具进行编写，笔者在Linux系统使用JEdit进行Python脚本编写，由于在Linux编写脚本比较痛苦，比如想一眼看出相同的变量在哪个地方使用就非常不方便，所以想转到Window系统上进行编写，在Windows上有一个非常轻量级的脚本编写工具：Note Pad++， 还有一个Eclipse上的插件pydev。

但是直接将linux上的Python脚本直接移到window上编写时出现了大量的缩进问题，因为Linux和window上对待tab是不同的方式，有的是看做是一个space有的看作是几个space，非常的麻烦。

在文献中能经常看到一个时间序列图（横坐标为时间，纵坐标为变量）会有阴影覆盖（一般表现为淡一些的颜色），这样的图上下为25%-75%的范围。可以让人一眼看出数据随时间变化以及数据的波动性，近几年用的越来越多，所以也做了一些努力来还原这种图。

看图中historical为历史1900-2015年的CMIP6数据的平均值，上下为四分位。这种图需要historical的数据为（x,y)这里的x为时间，y为时间对应气象要素值。中间的一般为平均值或者中间值，上下表现为四分位范围（但这张图表现为17%-83%），由于最近经常使用这种图，所以结合网上的资料自己修改写了一个子函数可以在python中直接使用

函数很好理解，ax为figure添加的图，x和y为上面提到的数据，n为分层的层数（这个可以大家自行体会，我一般不分），percentile_min和max为对应的值（如果使用四分位设置为25和75即可），后面一目了然不再赘述。

这是使用该函数绘制的图

Enjoy

利用python进行数据分析  

3nfn

本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

不知道你要怎么定义波峰波谷

不过最简单的算法波峰就是大于临近两点值的点，波谷就是小于临近两点值的点

for i in range(1,len(a)-1):

    if (aloc[i,0]<aloc[i+1,0] and aloc[i,0]<aloc[i-1,0]):

        print i

写个循环，类似这样的

更复杂的那就麻烦了

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