Sentimiento de la comunidad sobre los scooters
El Ayuntamiento quiere saber cómo están reaccionando distintas comunidades de la ciudad ante los scooters. El conjunto de datos ha crecido desde el análisis inicial de Sam e incluye informes en vietnamita, tagalo, español e inglés.
Le piden a Sam que investigue si puede averiguarlo. Decide que la mejor forma de aproximar una comunidad es a través del idioma (al menos con los datos a los que tiene acceso inmediato).
Ya ha cargado el CSV en la variable scooter_df:
En este ejercicio, ayudarás a Sam a comprender el sentimiento en varios idiomas. Esto ayudará a la ciudad a entender cómo se relacionan las distintas comunidades con los scooters, algo que puede influir en los votos de los miembros del Ayuntamiento.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a AWS Boto en Python
Instrucciones del ejercicio
- Para cada fila del DataFrame, detecta el idioma dominante.
- Usa el idioma detectado para determinar el sentimiento de la descripción.
- Agrupa el DataFrame por las columnas
'sentiment'y'lang', en ese orden.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
for index, row in scooter_requests.iterrows():
# For every DataFrame row
desc = scooter_requests.loc[index, 'public_description']
if desc != '':
# Detect the dominant language
resp = comprehend.____(____=desc)
lang_code = resp['Languages'][0]['LanguageCode']
scooter_requests.loc[index, 'lang'] = lang_code
# Use the detected language to determine sentiment
scooter_requests.loc[index, 'sentiment'] = comprehend.____(
____=desc,
____=lang_code)['____']
# Perform a count of sentiment by group.
counts = scooter_requests.groupby(['sentiment', 'lang']).count()
counts.head()