Hashtag e menzioni nei tweet in russo
Riprendiamo il dataframe tweets con i tweet in russo. In questo esercizio calcolerai il numero di hashtag e di menzioni in ogni tweet definendo due funzioni, count_hashtags() e count_mentions(), e applicandole alla caratteristica content di tweets.
Se non lo ricordassi, i tweet sono contenuti nella caratteristica content di tweets.
Questo esercizio fa parte del corso
Feature Engineering per NLP in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Function that returns numner of hashtags in a string
def count_hashtags(string):
# Split the string into words
words = string.split()
# Create a list of words that are hashtags
hashtags = [word for word in words if ____.____(____)]
# Return number of hashtags
return(len(hashtags))
# Create a feature hashtag_count and display distribution
tweets['hashtag_count'] = tweets['content'].apply(count_hashtags)
tweets['hashtag_count'].hist()
plt.title('Hashtag count distribution')
plt.show()