Tracer la fréquence moyenne

Pour terminer, nous allons calculer la moyenne quotidienne des mentions des deux mots-clics et les tracer dans le temps. Nous allons d'abord créer des proportions à partir des deux Series booléennes par jour, puis nous les afficherons.

matplotlib.pyplot a été importé sous le nom plt et ds_tweets a été chargé pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Analyser des données de médias sociaux avec Python

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Instructions de l’exercice

Générez le nombre moyen de tweets avec la colonne python en utilisant les méthodes .resample() et .mean(). .resample() prend un argument, '1 d', pour produire des moyennes quotidiennes.
Faites la même chose avec la colonne rstats.
Tracez une courbe pour l'utilisation de #python avec mean_python. Utilisez mean_python.index.day comme axe des x.
Faites la même chose avec mean_rstats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()

# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()

# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)

# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()

Modifier et exécuter le code