Twitter-Daten visualisieren

Jetzt, da du die Anzahl der Tweets hast, in denen jede Kandidatin bzw. jeder Kandidat erwähnt wurde, kannst du daraus ein Balkendiagramm erstellen. Du verwendest dafür die Bibliothek zur statistischen Datenvisualisierung seaborn, die du vielleicht noch nicht kennst – wir führen dich aber Schritt für Schritt durch. Zuerst importierst du seaborn als sns. Anschließend erstellst du mit sns.barplot ein Balkendiagramm der Daten und übergibst zwei Argumente:

eine Liste von Labels und
eine Liste mit den Variablen, die du darstellen möchtest (clinton, trump und so weiter.)

Idealerweise wirst du sehen, dass Trump unverhältnismäßig häufig vertreten war! Wir haben die Lösungen der vorherigen Übung bereits in deiner Umgebung ausgeführt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing Data in Python (Fortgeschritten)

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Anleitung zur Übung

Importiere sowohl matplotlib.pyplot als auch seaborn mit den Aliassen plt bzw. sns.
Vervollständige die Argumente von sns.barplot:
- Das erste Argument sollte die Liste der Labels sein, die auf der x-Achse erscheinen (im vorherigen Schritt erstellt).
- Das zweite Argument sollte eine Liste der Variablen sein, die du darstellen möchtest, wie in der vorherigen Übung erzeugt (also eine Liste mit clinton, trump usw.).

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import packages



# Set seaborn style
sns.set(color_codes=True)

# Create a list of labels:cd
cd = ['clinton', 'trump', 'sanders', 'cruz']

# Plot the bar chart
ax = sns.barplot(____, ____)
ax.set(ylabel="count")
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen