キーワードを見つける

既知のキーワードの出現回数を数えることは、Twitter データセットのテキストデータを分析する最初の方法の1つです。このデータセットでは、データサイエンスに関するツイート集において、特定のハッシュタグが何回出現するかを数えます。そのために、pandas の Series オブジェクトが持つ文字列メソッドを使用します。

pandas と numpy はそれぞれ pd と np としてインポートされています。より機能が充実した flatten_tweets と data_science_json 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

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演習の手順

flatten_tweets() でツイートをフラット化し、flat_tweets に格納しましょう。
pandas の DataFrame コンストラクタを使って、ツイートを DataFrame に変換しましょう。
'text' 内で #python への言及を、大文字・小文字を区別せずに検索しましょう。
python を np.sum() で合計し、ツイートの総数で割ることで、#python に言及しているツイートの割合を表示しましょう。

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。

# Flatten the tweets and store them
____ = ____(____)

# Convert to DataFrame
ds_tweets = ____.____(____)

# Find mentions of #python in 'text'
python = ____[____].____.____(____, ____)

# Print proportion of tweets mentioning #python
print("Proportion of #python tweets:", ____ / ____)

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