मिल गया विजेता!
इस अभ्यास में, हम एक अहम मीट्रिक पहचानेंगे — वह यूज़र कौन है जिसने सबसे ज़्यादा रीट्वीट वाला ट्वीट पब्लिश किया है?
सोशल मीडिया एनालिसिस करते समय इस तरह की जानकारी महत्वपूर्ण होती है: इससे आपको अपने डेटासेट के सबसे "मशहूर" ट्वीट के बारे में पता चलता है. आगे चलकर, यह तय करने में मदद मिलती है कि किसी खास थीम/हैशटैग के लिए प्रमुख थीम्स और यूज़र्स कौन हैं.
हम purrr का उपयोग करके अपने कॉर्पस से सबसे ज़्यादा रीट्वीट किया गया ट्वीट निकालेंगे, और देखेंगे कि इस ट्वीट के पीछे कौन सा यूज़र है. क्योंकि हम यह एनालिसिस केवल ओरिजिनल ट्वीट्स पर चलाना चाहते हैं, इसलिए हमने आपको non_rt लिस्ट दी है, जो एक पिछले अभ्यास में बनाई गई थी.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग विथ purrr
अभ्यास निर्देश
उपयुक्त
map_*()वेरिएंट से सभी"retweet_count"एलिमेंट्स निकालिए. इसेmax()को पास कीजिए.map_at()को प्रीफिल कीजिए, जहाँ.at"retweet_count"हो और.fवह मैपर हो जोmax_rtके बराबर होने की जाँच करे.इस नए फंक्शन को
non_rtपर मैप कीजिए, केवल"retweet_count"रखें, और रिज़ल्ट को फ्लैटन कीजिए.रिज़ल्ट के
$screen_nameऔर$textको कंसोल पर प्रिंट कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Get the max() of "retweet_count"
max_rt <- ___(non_rt, ___) %>%
___()
# Prefill map_at() with a mapper testing if .x equal max_rt
max_rt_calc <- ___(___, .at = "retweet_count", .f := ~ ___ )
res <- non_rt %>%
# Call max_rt_calc() on each element
___(___) %>%
# Keep elements where retweet_count is non-zero
___("___") %>%
# Flatten it
___()
# Print the "screen_name" and "text" of the result
res$screen_name
res$text