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【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 热词数量分析日期统计功能实现

news 2025/7/27 6:40:53

大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解热词数量分析日期统计功能实现

视频在线地址：

2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程（火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili

课程简介：

本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。

实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。

热词数量分析日期统计功能实现

commentDao实现根据热词查询改热词数据分析日期统计：

def getCommentHotWordAmount(hotWord):"""获取用户评论热词量:return:"""con = Nonetry:con = dbUtil.getCon()cursor = con.cursor()sql = f"SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d') AS commentDate,COUNT(text_raw) AS commentTotal FROM t_comment WHERE LOCATE('{hotWord}',text_raw)>0 GROUP BY DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d')  ORDER BY commentDate DESC"cursor.execute(sql)return cursor.fetchall()except Exception as e:print(e)con.rollback()return Nonefinally:dbUtil.closeCon(con)

page.py的hotWord.py方法调用commentDao方法获取数据，然后遍历获取图表需要的x,y轴数据，再转发大页面显示：

commentHotWordData = commentDao.getCommentHotWordAmount(defaultHotWord)xAxisHotWordData = []yAxisHotWordData = []for comment in commentHotWordData:xAxisHotWordData.append(comment[0])yAxisHotWordData.append(comment[1])

hotWord.html实现柱状图带缩放的图表：

<script>var chartDom = document.getElementById('hotWordMain');var myChart = echarts.init(chartDom);var option;
option = {title: {text: '热词数量分布日期统计',},tooltip: {trigger: 'axis'},legend: {data: ['分布个数']},toolbox: {show: true,feature: {dataView: {show: true, readOnly: false},magicType: {show: true, type: ['line', 'bar']},restore: {show: true},saveAsImage: {show: true}}},calculable: true,xAxis: [{type: 'category',// prettier-ignoredata: {{ xAxisHotWordData | tojson }}}],yAxis: [{type: 'value'}],dataZoom: [{show: true,start: 0,end: 40},{type: 'inside',start: 0,end: 40}],series: [{name: '分布个数',type: 'bar',data: {{ yAxisHotWordData }},markPoint: {data: [{type: 'max', name: 'Max'},{type: 'min', name: 'Min'}]},markLine: {data: [{type: 'average', name: 'Avg'}]}}]};
option && myChart.setOption(option);</script>

运行显示：