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Extraer menciones

En cada sublista del conjunto de datos de tuits hay un elemento llamado "mentions_screen_name" (es decir, los usuarios de Twitter). Este elemento contiene NULL si no hubo ninguna mención en el tuit, o uno o más nombres de pantalla mencionados en el tuit. Una forma de detectar una cuenta popular a partir de una lista de tuits es ver quiénes son los usuarios más mencionados en una colección específica de tuits.

Primero extraeremos un vector con todas las menciones y, una vez que tengamos este nuevo vector, contaremos cuántas veces se menciona cada perfil. Para ello, crearemos una nueva función compuesta, combinando table() (que cuenta el número de apariciones de cada elemento del vector), sort() y tail().

purrr ya está cargado y rstudioconf está disponible en tu conjunto de datos.

Este ejercicio forma parte del curso

Programación funcional intermedia con purrr

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea una función que combine as_vector(), compact() y flatten().

  • Crea una función que tome dos argumentos: list y what. Esta función ejecutará map( list, what ) y pasará el resultado a flatten_to_vector.

  • Crea six_most, una función que combine tail(), sort() y table().

  • Ejecuta extractor() sobre rstudioconf y pasa el resultado a six_most().

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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) %>% 
  ___()
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