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Radar-Chart

Erinnerst du dich an Plutchiks Emotionsrad? Das NRC-Lexikon enthält die 8 Emotionen, die dem innersten Ring des Rads entsprechen. Zuvor hast du eine comparison.cloud() nach den 8 Primäremotionen erstellt. Jetzt erstellst du in dieser Übung ein Radar-Chart, das dem Rad ähnelt.

Ein radarchart ist eine zweidimensionale Darstellung von multidimensionalen Daten (mindestens 3). In diesem Fall werden die Zählungen der verschiedenen Emotionen für ein Buch im Diagramm dargestellt. Mit einem Radar-Chart kannst du alle 8 Emotionen gleichzeitig betrachten.

Wie zuvor haben wir das "nrc"-Lexikon als nrc geladen und moby_huck, eine kombinierte, tidy aufbereitete Version von Moby Dick und Huck Finn.

In dieser Übung verwendest du erneut ein negiertes grepl(), um die emotionalen Klassen "positive|negative" aus dem Diagramm zu entfernen. Zur Auffrischung hier ein Beispiel:

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

Diese Übung bringt pivot_wider() zurück, das die gezählten Emotionswörter umformt. Zur Auffrischung betrachte diese Rohdaten namens datacamp.

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

Wenn du pivot_wider() wie in datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) anwendest, sehen die Daten so aus.

food Nicole Ted
bread 78 99
salad 66 21

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Sentimentanalyse in R</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

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

# 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 = ___)
Code bearbeiten und ausführen