センチメントで色分けする

Twitter データの分析では、地域ごとの違いを把握できるようにしたいところです。地域を区別する要素の1つが、一般教書演説がどのように受け止められたかという点です。そこで、第2章で扱ったセンチメント分析を使って、国内の各地域で演説がどのように受け止められたかを評価します。

tweets_sotu データセットと、lon、lat、そして Basemap の地図オブジェクト m がすでに読み込まれています。また、SentimentIntensityAnalyzer はワークスペース内で sid としてインスタンス化されています。

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

センチメントスコアを計算し、変数に格納しましょう。
ポイントを描画し、カラー引数には sentiment_score を、カラーマップには 'coolwarm' を設定しましょう。

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。

# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ____[____].apply(____)

# Isolate the compound element
sentiment_scores = [x['compound'] for x in sentiment_scores]

# Draw the points
____.____(____, ____, ____ = True, 
           c = ____,
           ____ = 'coolwarm', alpha = 0.7)
           
# Show the plot
plt.show()

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