Tracer la fréquence moyenne

Pour finir, nous allons calculer la moyenne quotidienne des mentions des deux hashtags et les tracer dans le temps. Nous allons d’abord calculer, par jour, les proportions à partir des deux Series booléennes, puis nous les représenterons graphiquement.

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

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyser des données de réseaux sociaux en Python</cours>

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Instructions de l’exercice

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