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평균 빈도 그리기

마지막으로, 두 해시태그가 언급된 횟수의 일별 평균을 만들고 시간에 따라 시각화해 보겠습니다. 먼저, 두 개의 불리언 Series에서 일별 비율을 만든 다음 이를 그래프로 그릴 거예요.

matplotlib.pyplotplt로 임포트되어 있고, ds_tweets는 이미 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 소셜 미디어 데이터 분석하기

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연습 안내

  • .resample().mean() 메서드를 사용해 python 열의 트윗 평균을 생성하세요. 일별 평균을 만들기 위해 .resample()에는 인수로 '1 d'를 넣습니다.
  • rstats 열에도 동일하게 적용하세요.
  • #python 사용량은 mean_python으로 선 그래프를 그리되, x축은 mean_python.index.day를 사용하세요.
  • mean_rstats에도 동일하게 수행하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행