平均出現頻度のプロット
最後に、両方のハッシュタグの言及について1日ごとの平均値を算出し、時系列でプロットしてみましょう。まず2つのブール型の Series から日別の割合を算出し、それをプロットします。
matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、ds_tweets も読み込み済みです。
この演習はコースの一部です
Python でのソーシャルメディアデータ分析
演習の手順
.resample()メソッドと.mean()メソッドを使い、python列のツイート数の平均を算出しましょう。.resample()には引数として'1 d'を渡し、日次平均を算出します。rstats列についても同様に算出しましょう。mean_pythonを使って#pythonの使用状況を折れ線グラフでプロットしましょう。x 軸にはmean_python.index.dayを使います。mean_rstatsについても同様にしましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()
# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()
# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)
# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()