I.引言
值此情人节之际，祝天下有情人终成眷属。
1 | The knowledage of this article is shallow. Please read it in an ornamental angle. |
本文使用的是 python3 下的 pandas,matplotlib,PIL,numpy 等库。由于本次的源码太乱（好吧是我懒的整理了），本文将只说明过程，不展示代码。
II.开始
数据预处理
首先从 QQ 电脑版的消息管理器中导出了 txt 和 mht 两种格式的聊天记录，打开 txt 文件发现消息记录一共78755行。
看起来消息记录的格式很规范，于是便想先用正则表达式把 txt 文件保存成 csv 文件。
1 | time_patten = ".*([0-9]{4}[-/][0-9]{1,2}[/-][0-9]{1,2}?)[\s]*([\d]*:[\d]*:[\d]{2}?)[\s]*(.*)?" #时间正则表达式 |
整理成如下格式：
然后对无效数据和非法数据进行了过滤，开始正式数据分析(WordCount)。
1 | Probably the following word is dog food. |
聊天次数
从数据上来看，我在7月16日竟然发了350多条消息。我们的感情或许就是从这天开始的吧。
哦我的上帝！我的小姐儿竟然跟我在同一天发消息最多，竟然达500多条。或许这就是话 lao 吧（哈哈）。
这张图是每个月的聊天数量，原来我们在 QQ 上还发了这么多消息，平均都在2000多条，最高竟然近6000条，要谈成网恋了哈哈。
聊天时间
柱状图似乎只能看出来每晚睡九个小时啊，换种图：
小提琴图似乎能够看出来聊天密度集中在下午和晚上，可能某人的生活中没有上午吧。
原以为热点图可以显示我们在什么时间上聊天最多，结果就成了这样全是黑点了。
聊天关键词
这是我的聊天关键词
这是小姐儿的
不知道为啥子哦，不字为啥子出现的频度这么高哦
来一张词云！
哇，不行，这不够优雅！过滤重来！
啊，我尽力了。。。这我感觉可以组个句子！
1 | 感觉我喜欢和学姐在宿舍玩手机。 |
心情分析
好了，前面都是盲目分析，这个地方应该认真起来了。在一起呢，重要的是要开心！
这个是小姐儿的心情分析曲线，我，的，天！这个类似的正弦曲线是什么鬼！不过的确最近的心情不是很好，嗯，应该多陪陪猪佩奇了。
我的心情曲线说明了我的情绪波动比较大，或许我应该沉稳点了。。。
总结
When you finish reading this article, you will know the love with us ，Happy Valentine’s Day！
