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演習

スクーターコミュニティの感情分析

市議会は、市内のさまざまなコミュニティがスクーターにどう反応しているかに関心を持っています。 データセットはSamの最初の分析以降に拡張され、現在はベトナム語、タガログ語、スペイン語、英語のレポートが含まれています。

Samはそれを把握できるか確認するよう依頼されました。彼女は、（少なくともすぐにアクセスできるデータでは）コミュニティを推定する最良の方法は言語だと判断します。

CSVはすでに scooter_df 変数に読み込まれています。

Scooter dataframe contents

この演習では、さまざまな言語にわたる感情をSamが把握できるように支援します。これは、市議会の議員が投票する際に影響する、コミュニティごとのスクーターへの受け止めを市が理解するのに役立ちます。

指示

100 XP
  • 各DataFrameの行について、支配的な言語を検出します。
  • 検出した言語を使って、descriptionの感情を判定します。
  • DataFrameを 'sentiment' 列、次に 'lang' 列の順でグループ化します。