【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

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：
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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 = None    try:        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 None    finally:        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：

        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-ignore                    data: {{ 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);    

运行显示：