비율 계산
네트워크의 중요도를 엄밀히 측정하는 지표는 아니지만, 트위터에서 흔히 말하는 "ratio'd" 개념은 특정 트윗의 비인기 정도를 가늠하는 네트워크 지표로 쓰입니다. 이른바 "The Ratio"는 답글 수를 리트윗 수로 나누어 계산해요. 이번 연습에서는 리트윗 네트워크와 답글 네트워크 모두에서 in-degree만 사용하는 것이 개념적으로 적절합니다.
네트워크 G_rt와 G_reply, 그리고 column_names = ['screen_name', 'degree']가 미리 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 소셜 미디어 데이터 분석하기
연습 안내
- 그래프 메서드
.in_degree()로 리트윗 네트워크의 in-degree를 계산하세요. - 답글 네트워크에도 동일하게 적용하세요.
.merge()를 사용해 두 DataFrame을 병합하세요.- 비율을 계산하세요. 열 이름은
degree_reply와degree_rt예요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate in-degrees and store in DataFrame
degree_rt = pd.DataFrame(list(____.____()), columns = column_names)
degree_reply = pd.DataFrame(list(____.____()), columns = column_names)
# Merge the two DataFrames on screen name
ratio = ____.____(____, on = 'screen_name', suffixes = ('_rt', '_reply'))
# Calculate the ratio
ratio['ratio'] = ____ / ____
# Exclude any tweets with less than 5 retweets
ratio = ratio[ratio['degree_rt'] >= 5]
# Print out first five with highest ratio
print(ratio.sort_values('ratio', ascending = False).head())