Diagramme radar
Vous vous souvenez de la roue des émotions de Plutchik (https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik#/media/File:Plutchik-wheel.svg) ? Le lexique NRC contient les 8 émotions correspondant au premier anneau de la roue. Vous avez déjà créé un comparison.cloud() selon ces 8 émotions primaires. Vous allez maintenant créer un diagramme radar similaire à la roue dans cet exercice.
Un radarchart est une représentation bidimensionnelle de données multidimensionnelles (au moins 3). Ici, le décompte des différentes émotions pour un livre est représenté dans le graphique. Avec un diagramme radar, vous pouvez passer en revue les 8 émotions simultanément.
Comme précédemment, nous avons chargé le lexique "nrc" sous le nom nrc et moby_huck, une version tidy combinée de Moby Dick et Huck Finn.
Dans cet exercice, vous utilisez à nouveau un grepl() nié pour retirer les classes émotionnelles "positive|negative" du graphique. Pour mémoire, voici un exemple :
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
Cet exercice réintroduit pivot_wider(), qui réorganise les mots émotionnels décomptés. Pour rappel, considérez ces données brutes appelées datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Si vous appliquez pivot_wider() comme dans datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), les données ressemblent à ceci.
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyse de sentiments en R</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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 = ___)