스쿠터 커뮤니티 감성 분석

시의회는 시 안의 다양한 커뮤니티가 스쿠터에 어떻게 반응하고 있는지 궁금해합니다. 데이터셋은 Sam의 초기 분석 이후 확장되어, 이제 베트남어, 타갈로그어, 스페인어, 영어 보고서가 포함되어 있어요.

시의회는 Sam에게 이를 파악해 달라고 요청했어요. Sam은 당장 접근 가능한 데이터로는 언어가 커뮤니티를 대변하는 가장 좋은 프록시라고 판단했어요.

CSV는 이미 scooter_df 변수로 불러왔습니다:

Scooter dataframe contents

이 연습 문제에서는 여러 언어 전반의 감성을 파악할 수 있도록 Sam을 도울 거예요. 이는 시의회가 각 커뮤니티가 스쿠터를 어떻게 받아들이는지 이해하는 데 도움이 되며, 시의원들의 표결에도 영향을 줄 수 있어요.

모든 DataFrame 행에 대해 우세 언어를 감지하세요.
감지된 언어를 사용해 description의 감성을 판별하세요.
DataFrame을 'sentiment'와 'lang' 열 순서로 그룹화하세요.