Accéder à la localisation définie par l’utilisateur

Dans le diaporama, nous avons vu que l’on pouvait obtenir la localisation d’un utilisateur via du texte saisi par l’utilisateur, notamment le tweet lui‑même et le champ location dans la description de l’utilisateur. Ce sont les deux méthodes les moins précises pour obtenir une localisation, mais elles sont souvent les plus faciles à récupérer.

Dans cet exercice, vous allez extraire la localisation définie par l’utilisateur à partir d’un tweet d’exemple, puis d’un grand ensemble de tweets. Nous avons ajouté une ligne à notre fonction flatten_tweets() qui vous permettra d’accéder à la localisation définie par l’utilisateur dans le data frame.

tweet_obj['user-location'] = tweet_obj['user']['location']

De plus, le tweet unique au format JSON tweet_json et les tweets du State of the Union au format JSON tweets_sotu_json ont été chargés 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

Affichez la localisation définie par l’utilisateur pour un tweet unique dans le JSON de Twitter.
Aplatissez le JSON Twitter des tweets du State of the Union.
Affichez les 10 premières localisations définies par l’utilisateur dans tweets_sotu avec les fonctions value_counts() et head().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Print out the location of a single tweet
print(tweet_json[____][____])

# Flatten and load the SOTU tweets into a dataframe
tweets_sotu = pd.DataFrame(____(____))

# Print out top five user-defined locations
print(tweets_sotu[____].____().head())

Modifier et exécuter le code