Un peu d'analyse de texte sur Twitter
Maintenant que votre DataFrame de gazouillis est prêt, vous allez faire un peu d'analyse de texte pour compter combien de gazouillis contiennent les mots 'clinton', 'trump', 'sanders' et 'cruz'. Dans le code avant l'exercice, nous avons défini la fonction suivante word_in_text(), qui vous dira si le premier argument (un mot) se trouve dans le deuxième argument (un gazouillis).
import re
def word_in_text(word, text):
word = word.lower()
text = text.lower()
match = re.search(word, text)
if match:
return True
return False
Vous allez parcourir les lignes du DataFrame et calculer combien de gazouillis contiennent chacun de nos mots-clés ! La liste d'objets pour chaque candidate et candidat a été initialisée à 0.
Cette activité fait partie du cours
Importation intermédiaire de données en Python
Instructions de l’exercice
- Dans la boucle
forfor index, row in df.iterrows():, le code augmente actuellement la valeur declintonde1chaque fois qu'un gazouillis (ligne de texte) mentionnant « Clinton » est repéré ; complétez le code pour que la même chose se produise pourtrump,sandersetcruz.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Initialize list to store tweet counts
[clinton, trump, sanders, cruz] = [0, 0, 0, 0]
# Iterate through df, counting the number of tweets in which
# each candidate is mentioned
for index, row in df.iterrows():
clinton += word_in_text('clinton', row['text'])
trump += word_in_text(____, ____)
sanders += word_in_text(____, ____)
cruz += word_in_text(____, ____)