Mulai sekarangMulai gratis

Sentimen komunitas skuter

Dewan Kota ingin mengetahui bagaimana komunitas yang berbeda di Kota bereaksi terhadap Skuter. Himpunan data telah berkembang sejak analisis awal Sam, dan kini berisi laporan dalam bahasa Vietnam, Tagalog, Spanyol, dan Inggris.

Mereka meminta Sam untuk mencari tahu. Ia memutuskan cara terbaik untuk memetakan komunitas adalah melalui bahasa (setidaknya dengan data yang saat ini ia miliki).

Ia sudah memuat CSV ke variabel scooter_df:

Scooter dataframe contents

Dalam latihan ini, Anda akan membantu Sam memahami sentimen dalam berbagai bahasa. Ini akan membantu Kota memahami bagaimana komunitas yang berbeda memandang skuter, sesuatu yang akan memengaruhi suara para anggota Dewan Kota.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar AWS Boto di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Untuk setiap baris DataFrame, deteksi bahasa dominan.
  • Gunakan bahasa yang terdeteksi untuk menentukan sentimen deskripsi.
  • Kelompokkan DataFrame berdasarkan kolom 'sentiment' dan 'lang' dalam urutan tersebut.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

for index, row in scooter_requests.iterrows():
  	# For every DataFrame row
    desc = scooter_requests.loc[index, 'public_description']
    if desc != '':
      	# Detect the dominant language
        resp = comprehend.____(____=desc)
        lang_code = resp['Languages'][0]['LanguageCode']
        scooter_requests.loc[index, 'lang'] = lang_code
        # Use the detected language to determine sentiment
        scooter_requests.loc[index, 'sentiment'] = comprehend.____(
          ____=desc, 
          ____=lang_code)['____']
# Perform a count of sentiment by group.
counts = scooter_requests.groupby(['sentiment', 'lang']).count()
counts.head()
Edit dan Jalankan Kode