以歌手李健这个号为例，共抓取727条微博，导出的excel微博数据包含微博链接,微博正文,原始图片链接,被转发微博原始图片链接,是否为原创微博,微博视频链接,发布位置,发布时间,发布工具,点赞数,转发数,评论数,话题等。

第一条微博发布于2010年5月31 。

再根据微博点赞转发评论数之和做个降序排列，这样就能找出受欢迎的前10微博了。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('weibo/歌手李健/1744395855.csv')
df['sort']=df['点赞数']+df['转发数']+df['评论数']
df.sort_values(by=['sort'],ascending=False, inplace=True)
df.head(10).to_csv('歌手李健.csv',encoding='utf_8_sig',index=False)

再分析下微博发布工具比例图：

微博内容词云图：

原创微博与转发数据分布图：

转发评论点赞数据分布图：

导出pdf，大小 40MB。

下载的图片和视频如图，图片为高清大图：

下载的微博评论点赞转发数据和图片视频保存在weibo目录,下载的所有微博图片：

下载的所有微博视频：

想导出单条微博的评论数据见之前文章一键批量下载微博评论数据，并分析ip归属地分布，包含评论时间，评论用户昵称，评论内容，点赞数和ip归属地等：

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一次性搞定微博，苏生不惑又写了个脚本，一键下载微博内容导出pdf，批量抓取微博评论转发数据导出excel

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