Zacznij terazZacznij za darmo

Wyodrębnianie wzmianek

W każdej podliście zbioru danych z tweetami znajduje się element o nazwie "mentions_screen_name" (czyli nazwy użytkowników na Twitterze). Element ten zawiera albo NULL, jeśli w tweecie nie było żadnej wzmianki, albo jedną lub więcej nazw wspomnianych użytkowników. Aby wykryć popularne konta na podstawie listy tweetów, można sprawdzić, którzy użytkownicy są najczęściej wymieniani w danej kolekcji.

Na początek wyodrębnimy wektor wszystkich wzmianek, a następnie policzymy, ile razy każdy profil został wspomniany. W tym celu zbudujemy nową złożoną funkcję, łącząc table() (która zlicza wystąpienia każdego elementu w wektorze), sort() i tail().

Biblioteka purrr jest już załadowana, a zbiór danych rstudioconf jest dostępny w środowisku.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Funkcyjne programowanie średnio zaawansowane z purrr

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zbuduj funkcję będącą kombinacją as_vector(), compact() i flatten().

  • Utwórz funkcję przyjmującą dwa argumenty: list i what. Funkcja ta uruchomi map( list, what ) i przekaże wynik do flatten_to_vector.

  • Utwórz six_most – funkcję łączącą tail(), sort() i table().

  • Uruchom extractor() na zbiorze rstudioconf i przekaż wynik do six_most().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Combine as_vector(), compact(), and flatten()
flatten_to_vector <- ___(___, ___, ___)

# Complete the function
extractor <- function(list, what = "mentions_screen_name"){
  map( ___ , ___ ) %>%
    ___()
}

# Create six_most, with tail(), sort(), and table()
six_most <- ___(___, ___, ___)

# Run extractor() on rstudioconf
___(rstudioconf) %>% 
  ___()
Edytuj i uruchom kod