Colorear por sentimiento
Queremos poder diferenciar por lugar en nuestro análisis de Twitter. Un factor que distingue entre lugares es cómo se recibió el discurso del State of the Union. Para ello, usaremos el análisis de sentimiento que vimos en el Capítulo 2 para evaluar cómo se recibió el discurso en distintas partes del país.
El conjunto de datos tweets_sotu ya está cargado, junto con lon, lat y el mapa de Basemap m. SentimentIntensityAnalyzer está instanciado como sid en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de datos de redes sociales con Python
Instrucciones del ejercicio
- Calcula las puntuaciones de sentimiento y guárdalas.
- Dibuja los puntos, estableciendo el argumento de color en
sentiment_scorey el mapa de colores en 'coolwarm'.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ____[____].apply(____)
# Isolate the compound element
sentiment_scores = [x['compound'] for x in sentiment_scores]
# Draw the points
____.____(____, ____, ____ = True,
c = ____,
____ = 'coolwarm', alpha = 0.7)
# Show the plot
plt.show()