徐峥《囧妈》口碑崩盘，袁泉加盟也无法挽救，python告诉你为什么？

时间：2022-05-06 13:54:01 | 来源：行业动态

时间：2022-05-06 13:54:01 来源：行业动态

每当春节时，阖家看电影过年已经成为与年夜饭、看春晚、逛庙会并驾齐驱的富有时代特色的新年俗之一。

每年春节档被誉为神仙打架，各显神通，2020也不例外，被称为“史上最拥挤”,面对激烈的竞争。

但是在2020因为新型冠状病毒，所有春节电影撤档，原本已经购买电影票的人，纷纷也进行退票，不过有一个部电影《囧妈》打破常规，不按套路出牌，宣布在网络免费上映，这样的方式也为在闭门在家的人们带来了春节的观影新体验。



虽然《囧妈》的这波操作赚足了好感，但口碑却没有达到预期的效果，在豆瓣分值仅仅5.9分，实属有些不堪。

从《泰囧》到《港囧》再到这部《囧妈》，囧系列的作品在影迷心目中的好评，确实是一直在降低。

徐峥首次突破中国电影局限，也是在电影界做第一个吃螃蟹的人，小编猜测是因为他之前执导的电影基本票房口碑双丰收，而这次是一个意外，在追求梦想道路上是不可能一帆风顺的，总有一些跌跌撞撞，为徐峥的勇气点赞！

为什么这次口碑这么差，是大家对“囧”系列期待过高，还会其他原因呢？小编用python来告诉你，观众不买账的原因！

豆瓣分值：



总体评分分布：



从以上图片得出目前在豆瓣中的总体评分为5.9分，仅好于19%的喜剧片。从评分分布来看，3分的占比最高，有36.39%，其次为2分，有32.09%，5分的比例最低，仅有6.88%。

代码实现：

# 总体评分百分比

score_perc = df_all.星级.value_counts / df_all.星级.value_counts.sum

score_perc = np.round(score_perc*100,2)

# 导入所需包

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Pie, Page

# 绘制柱形图

pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

pie1.add("",

[*zip(score_perc.index, score_perc.values)],

radius=["40%","75%"])

pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='总体评分分布'),

legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),

toolbox_opts=opts.ToolboxOpts)

pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}%"))

pie1.render('总体评分分布.html')

评分时间走势图：



评论的时间走势图和电影热度一致，在大年初一免费上映时候达到最高值。

代码实现：

# 时间排序

time = df_all.日期.value_counts

time.sort_index(inplace=True)

from pyecharts.charts import Line

# 绘制时间走势图

line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

line1.add_xaxis(time.index.tolist)

line1.add_yaxis('评论热度', time.values.tolist, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="时间走势图"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts)

line1.render('评论时间走势图.html')

评论用户城市分布：

接下来分析了评论者所在的城市分布。



首先是用条形图，来粗略的展示前十大热门的影迷城市。

代码实现：

# 国内城市top10

city_top10 = df_all.城市处理.value_counts[:12]

city_top10.drop('国外', inplace=True)

city_top10.drop('未知', inplace=True)

from pyecharts.charts import Bar

# 条形图

bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

bar1.add_xaxis(city_top10.index.tolist)

bar1.add_yaxis("城市", city_top10.values.tolist)

bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论者Top10城市分布"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts)

bar1.render('评论者Top10城市分布条形图.html')

虽然这部剧的没有延续“囧”系列风格，整部片子毫无笑点，处处能看到令人深思的细节，自古以来“家庭”这个词永远是人们最看重的东西，无论是亲情也好，亦或是爱情也罢，沟通、交流始终是最好的解决方式，不要拒绝沟通，自围城，愿大家都能拥有美满幸福的家庭。

以上关于“囧妈”的数据都是由python来实现的，这是世界编程中一匹黑马，就如同当时“囧”系列刚出来之时，在喜剧电影中创造新的票房奇迹，几乎不懂编程的小白，都会选择学习python，有最易懂的语言，有最易学的框架，能够减少你在工作中的重复率，当然你的生活也会更加有趣。

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