ユーザー定義の位置情報へのアクセス
スライドでは、ツイート本文やユーザーの自己紹介文に含まれる location フィールドなど、ユーザーが作成したテキストから位置情報を取得できることを確認しました。これらはユーザーの位置情報を取得する方法の中でも最も精度が低いものですが、その分、比較的入手しやすい情報でもあります。
この演習では、1件のツイートの例と大量のツイートの両方から、ユーザー定義の位置情報を抽出します。flatten_tweets() 関数には、データフレーム内でユーザー定義の位置情報にアクセスできるよう、新たに次の行を追加しています。
tweet_obj['user-location'] = tweet_obj['user']['location']
さらに、JSON形式の単一ツイート tweet_json と、JSON形式の一般教書演説（State of the Union）に関するツイート tweets_sotu_json もすでに読み込まれています。
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
演習の手順
- Twitter の JSON データから、1件のツイートのユーザー定義の位置情報を出力しましょう。
- 一般教書演説（State of the Union）に関するツイートの Twitter JSON をフラット化しましょう。
value_counts()とhead()関数を使って、tweets_sotuに含まれるユーザー定義の位置情報の上位10件を出力しましょう。
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。
# Print out the location of a single tweet
print(tweet_json[____][____])
# Flatten and load the SOTU tweets into a dataframe
tweets_sotu = pd.DataFrame(____(____))
# Print out top five user-defined locations
print(tweets_sotu[____].____().head())