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Twitter टेक्स्ट एनालिसिस की एक छोटी-सी शुरुआत

अब जब आपका ट्वीट्स वाला DataFrame तैयार है, तो आप थोड़ा-सा टेक्स्ट एनालिसिस करेंगे ताकि गिना जा सके कि कितने ट्वीट्स में 'clinton', 'trump', 'sanders' और 'cruz' शब्द आते हैं। प्री-एक्सरसाइज़ कोड में, हमने नीचे दिया गया फंक्शन word_in_text() परिभाषित किया है, जो बताएगा कि पहला आर्ग्युमेंट (एक शब्द) दूसरे आर्ग्युमेंट (एक ट्वीट) के अंदर मौजूद है या नहीं.

import re

def word_in_text(word, text):
    word = word.lower()
    text = text.lower()
    match = re.search(word, text)

    if match:
        return True
    return False

आप DataFrame की पंक्तियों पर iterate करेंगे और गणना करेंगे कि हमारे प्रत्येक कीवर्ड वाले कितने ट्वीट्स हैं! प्रत्येक उम्मीदवार के लिए ऑब्जेक्ट्स की सूची 0 से initialize कर दी गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Importing Data in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • for लूप for index, row in df.iterrows(): के भीतर, वर्तमान कोड हर बार किसी ट्वीट (text पंक्ति) में 'Clinton' का ज़िक्र मिलने पर clinton का मान 1 से बढ़ा देता है; कोड को पूरा करें ताकि यही काम trump, sanders और cruz के लिए भी हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Initialize list to store tweet counts
[clinton, trump, sanders, cruz] = [0, 0, 0, 0]

# Iterate through df, counting the number of tweets in which
# each candidate is mentioned
for index, row in df.iterrows():
    clinton += word_in_text('clinton', row['text'])
    trump += word_in_text(____, ____)
    sanders += word_in_text(____, ____)
    cruz += word_in_text(____, ____)
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