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मेंशन निकालना

ट्वीट्स के डेटासेट की हर सबलिस्ट में "mentions_screen_name" नाम का एक एलिमेंट होता है (यानी Twitter हैंडल्स). अगर ट्वीट में कोई मेंशन नहीं था तो यह एलिमेंट NULL होता है, अन्यथा इसमें एक या अधिक स्क्रीन नेम्स होते हैं जिनका ट्वीट में ज़िक्र हुआ है. किसी ट्वीट लिस्ट से लोकप्रिय अकाउंट पहचानने का एक तरीका यह है कि देखें कि किसी खास ट्वीट कलेक्शन में किन यूज़र्स का सबसे ज़्यादा मेंशन हुआ है.

हम पहले सभी मेंशन्स का एक वेक्टर निकालेंगे, और जब हमारे पास यह नया वेक्टर होगा, तो हम गिनेंगे कि हर प्रोफ़ाइल का नाम कितनी बार आया. इसके लिए हम एक नया कंपोज़्ड फंक्शन बनाएँगे, जो table() (जो वेक्टर में हर एलिमेंट की आवृत्ति गिनता है), sort(), और tail() को जोड़कर बनेगा.

purrr आपके लिए लोड कर दिया गया है, और rstudioconf आपके डेटासेट में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग विथ purrr

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • as_vector(), compact(), और flatten() को मिलाकर एक फंक्शन बनाएँ.

  • एक फंक्शन बनाएँ जो दो आर्ग्युमेंट ले: list और what. यह फंक्शन map( list, what ) चलाएगा, और उसके परिणाम को flatten_to_vector को पास करेगा.

  • six_most बनाएँ, जो tail(), sort(), और table() को मिलाकर बना फंक्शन हो.

  • rstudioconf पर extractor() चलाएँ, और उसके परिणाम को six_most() को पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Combine as_vector(), compact(), and flatten()
flatten_to_vector <- ___(___, ___, ___)

# Complete the function
extractor <- function(list, what = "mentions_screen_name"){
  map( ___ , ___ ) %>%
    ___()
}

# Create six_most, with tail(), sort(), and table()
six_most <- ___(___, ___, ___)

# Run extractor() on rstudioconf
___(rstudioconf) %>% 
  ___()
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