【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 - 微博舆情数据可视化分析-热词情感趋势柱状图

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。今天讲解微博舆情数据可视化分析-热词情感趋势柱状图

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。

微博舆情数据可视化分析-热词情感趋势柱状图

首先，我把微博舆情分析静态页面sentimentAnalysis.html贴到templates下：

复制代码

{% extends 'base.html' %}
{% block title %}舆情分析{% endblock %}
{% block content %}
    <div class="container-fluid">
        <div class="row">
            <div class="col-md-12 mb-4 mt-1">
                <div class="d-flex flex-wrap justify-content-between align-items-center">
                    <h4 class="font-weight-bold">舆情分析</h4>

                </div>
            </div>
        </div>

        <div class="row">
            <div class="col-lg-6">
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                        <div class="header-title">
                            <h4 class="card-title">热词情感趋势柱状图</h4>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="card-body">
                        <div id="hotBarMain" style="width:100%;height:450px">

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            </div>
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                        <div class="header-title">
                            <h4 class="card-title">热词情感趋势树形图</h4>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="card-body">
                        <div id="hotTreeMapMain" style="width:100%;height:450px">

                        </div>
                    </div>
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            </div>
            <div class="col-lg-6">
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                    <div class="card-header d-flex justify-content-between">
                        <div class="header-title">
                            <h4 class="card-title">文章内容与评论内容舆情趋势饼状图</h4>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="card-body">
                        <div id="contentPieMain" style="width:100%;height:450px;text-align:center">
                        </div>
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                </div>
            </div>
            <div class="col-lg-6">
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                    <div class="card-header d-flex justify-content-between">
                        <div class="header-title">
                            <h4 class="card-title">热词TOP15</h4>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="card-body">
                        <div id="hotData15Main" style="width:100%;height:450px;text-align:center">
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
{% endblock %}
{% block echarts %}

{% endblock %}

后端实现sentimentAnalysis方法：

复制代码

@pb.route('/sentimentAnalysis')
def sentimentAnalysis():
    """
    舆情数据分析
    :return:
    """
    xHotBarData = ['正面', '中性', '负面']
    yHotBarData = [0, 0, 0]
    # 只读取前100条
    df = pd.read_csv('./fenci/comment_fre.csv', nrows=100)
    for value in df.values:
        # 情感分析
        stc = SnowNLP(value[0]).sentiments
        if stc > 0.6:
            yHotBarData[0] += 1
        elif stc < 0.2:
            yHotBarData[2] += 1
        else:
            yHotBarData[1] += 1
    return render_template('sentimentAnalysis.html',
                           xHotBarData=xHotBarData,
                           yHotBarData=yHotBarData)

前端实现柱状图表代码：

复制代码

<script>
        var chartDom = document.getElementById('hotBarMain');
        var myChart = echarts.init(chartDom);
        var option;
        var colors = ['#66CC99', '#FFCC66', '#FF6666', '#6699CC'];

        option = {
            title: {
                text: '热词情感分析柱状图',
            },
            tooltip: {
                trigger: 'axis'
            },
            legend: {
                data: ['情感个数']
            },
            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-ignore
                    data: {{ xHotBarData | tojson}}
                }
            ],
            yAxis: [
                {
                    type: 'value'
                }
            ],
            series: [
                {
                    name: '情感个数',
                    type: 'bar',
                    data: {{ yHotBarData }},
                    markPoint: {
                        data: [
                            {type: 'max', name: 'Max'},
                            {type: 'min', name: 'Min'}
                        ]
                    },
                    itemStyle: {
                        color: function (params) {
                            return colors[params.dataIndex % colors.length];
                        }
                    },
                    markLine: {
                        data: [{type: 'average', name: 'Avg'}]
                    }
                }
            ]
        };

        option && myChart.setOption(option);

    </script>