这话题我深有体会。
本以为在知乎能算半个头部创作者，结果这战绩一出来，把我整emo了，直接是脚脖子创作者，看来知乎文章推送率世风日下了，确实凉凉。
自2018年以来，发表902篇文章，平均每篇阅读5354次，平均推送率4.5%，什么概念？你随便写一篇文章，100个粉丝里面只有5个人看到，95个人都不知道呀。什么概念？文章你随便写，有超过5%的粉丝看到算我输。纵观2018~2023这6年，推送率总的趋势越来越低，美其名曰：长尾效应。
ailx10
网络安全优秀回答者
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2018年推送率小于10%的文章占比89.8%，有141篇2018年推送率小于1%的文章占比47.7%，有75篇2018年的157篇文章推送率前10如下：文章标题
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说话是无力的，直接show出统计代码
# python3import pandas as pddef count_paper(df): # 计算文章总数 total_articles = df.shape[0] print(f"文章总数为: {total_articles}")def count_year_paper(df,year): df['发布时间'] = pd.to_datetime(df['发布时间']) data_year = df[df['发布时间'].dt.year == year] titles_count_year = data_year.shape[0] print(f"{year}年一共发布 {titles_count_year} 篇文章。")def count_read_mean(df): # 计算所有文章的平均阅读数 average_readings = df['阅读'].mean() print(f"所有文章的平均阅读数为: {average_readings}")def count_details(df,year,fan_num): df['发布时间'] = pd.to_datetime(df['发布时间']) data_year = df[df['发布时间'].dt.year == year] sorted_data_year = data_year.sort_values(by='阅读', ascending=False) top_10_data = sorted_data_year.head(10)[['标题', '阅读']] top_10_data['推送率'] = top_10_data['阅读'] / fan_num top_10_data['推送率'] = (top_10_data['推送率'] * 100).map('{:.2f}%'.format) print(top_10_data.to_string(index=False))def count_paper_exposure_less_than_1_percent(df,year,fan_num): df['发布时间'] = pd.to_datetime(df['发布时间']) data_year = df[df['发布时间'].dt.year == year].copy() data_year['推送率'] = data_year['阅读'] / fan_num # 统计推送率小于0.01的文章数 filtered_articles_count = data_year[data_year['推送率'] < 0.01].shape[0] print(f"{year}年推送率小于0.01的文章数为: {filtered_articles_count}")if __name__ == "__main__": fan_num = 120000 # 12万为粉丝总数 file_path = 'ailx10.xlsx' # 将下载的内容列表.xls复制到新建的ailx10.xlsx表格中 df = pd.read_excel(file_path,engine="openpyxl") count_paper(df) for year in range(2018,2024): count_year_paper(df, year) count_details(df, year, fan_num) count_paper_exposure_less_than_1_percent(df, year, fan_num)