Wizualizacja skarg
Poprzedni rozdział zakończyliśmy zliczaniem słów ze skarg. Teraz zwizualizujmy te liczby na wykresie słupkowym.
Biblioteki tidyverse i tidytext są już wczytane. Dane twitter_data zostały poddane tokenizacji, a standardowe stop słowa zostały usunięte.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy tekstu w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zachowaj tylko słowa, których liczba wystąpień jest większa niż 100.
- Utwórz wykres słupkowy na podstawie
word_counts, mapującwordna oś x. - Obróć osie wykresu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
word_counts <- tidy_twitter %>%
filter(complaint_label == "Complaint") %>%
count(word) %>%
# Keep words with count greater than 100
___(___)
# Create a bar plot using word_counts with x = word
ggplot(___, aes(___, ___)) +
geom_col() +
# Flip the plot coordinates
___()