Gráfico de radar
¿Recuerdas la rueda de las emociones de Plutchik? El léxico NRC incluye las 8 emociones que corresponden al primer anillo de la rueda. Antes creaste un comparison.cloud() según las 8 emociones primarias. Ahora vas a crear un gráfico de radar similar a la rueda en este ejercicio.
Un radarchart es una representación bidimensional de datos multidimensionales (al menos 3). En este caso, el recuento de las distintas emociones para un libro se representa en el gráfico. Con un gráfico de radar puedes revisar las 8 emociones simultáneamente.
Como antes, hemos cargado el léxico "nrc" como nrc y moby_huck, que es una versión ordenada combinada de Moby Dick y Huck Finn.
En este ejercicio, una vez más usarás un grepl() negado para eliminar las clases emocionales "positive|negative" del gráfico. Como recordatorio, aquí tienes un ejemplo:
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
Este ejercicio reintroduce pivot_wider(), que reordena las palabras emocionales contadas. Como recordatorio, considera estos datos en bruto llamados datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Si aplicas pivot_wider() como en datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), los datos quedan así.
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de sentimiento en R
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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 = ___)