Radarový graf

Pamatuješ si na Plutchikovo kolo emocí? Lexikon NRC obsahuje 8 emocí odpovídajících prvnímu kruhu tohoto kola. V předchozích cvičeních jsi vytvořil/a comparison.cloud() podle těchto 8 základních emocí. Teď vytvoříš radarový graf podobný tomuto kolu.

radarchart je dvourozměrná reprezentace vícerozměrných dat (alespoň 3 dimenzí). V tomto případě jsou v grafu znázorněny počty výskytů jednotlivých emocí v dané knize. Radarový graf ti umožní prohlédnout si všech 8 emocí najednou.

Jako dříve máme načtený lexikon "nrc" jako nrc a moby_huck – kombinovanou tidy verzi knih Moby Dick a Huckleberry Finn.

V tomto cvičení opět použiješ negovaný grepl() k odstranění emočních kategorií "positive|negative" z grafu. Jako připomenutí: takto vypadá příklad:

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

Cvičení také znovu představuje pivot_wider(), který přeskládá sečtená emoční slova. Jako připomenutí – vezměme tato zdrojová data s názvem datacamp:

people	food	like
Nicole	bread	78
Nicole	salad	66
Ted	bread	99
Ted	salad	21

Po aplikaci pivot_wider() jako datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) budou data vypadat takto:

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

Toto cvičení je součástí kurzu

Sentiment Analysis in R

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]

# Perform join
scores <- moby_huck %>% 
  # Inner join to lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___"))

# Filter, count and spread the data 
scores %>% 
  # Drop positive or negative sentiments
  ___(!___("___|___", ___)) %>% 
  # Count by book and sentiment
  count(___, ___) %>% 
  # Pivot book, using n as values
  pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)

Upravit a spustit kód