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Mentions extrahieren

In jeder Unterliste des Tweet-Datensatzes gibt es ein Element namens "mentions_screen_name" (also Twitter-Handles). Dieses Element enthält entweder NULL, wenn es keine Mention im Tweet gab, oder einen oder mehrere Screen-Namen, die im Tweet erwähnt wurden. Eine Möglichkeit, beliebte Accounts in einer Tweet-Liste zu erkennen, ist herauszufinden, welche Nutzer in einer bestimmten Sammlung am häufigsten erwähnt werden.

Wir extrahieren zuerst einen Vektor aller Mentions und zählen anschließend, wie oft jedes Profil erwähnt wurde. Dafür bauen wir eine neue zusammengesetzte Funktion aus table() (zählt die Vorkommen jedes Elements im Vektor), sort() und tail().

purrr wurde bereits geladen und rstudioconf steht dir im Datensatz zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Baue eine Funktion, die as_vector(), compact() und flatten() kombiniert.

  • Erstelle eine Funktion, die zwei Argumente annimmt: list und what. Diese Funktion führt map( list, what ) aus und übergibt das Ergebnis an flatten_to_vector.

  • Erstelle six_most, eine Funktion, die tail(), sort() und table() kombiniert.

  • Führe extractor() auf rstudioconf aus und übergib das Ergebnis an six_most().

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Combine as_vector(), compact(), and flatten()
flatten_to_vector <- ___(___, ___, ___)

# Complete the function
extractor <- function(list, what = "mentions_screen_name"){
  map( ___ , ___ ) %>%
    ___()
}

# Create six_most, with tail(), sort(), and table()
six_most <- ___(___, ___, ___)

# Run extractor() on rstudioconf
___(rstudioconf) %>% 
  ___()
Code bearbeiten und ausführen