Calculando pontuações de sentimento

Uma medida aproximada do sentimento em relação a uma determinada hashtag é calcular o sentimento médio dos tweets que a mencionam. Também é possível que outras coisas estejam acontecendo nesse tweet, então é importante inspecionar tanto o texto quanto as métricas geradas por métodos automatizados de texto.

Este exercício faz parte do curso

Analisando dados de mídias sociais em Python

Ver curso

Instruções do exercício

Imprima o primeiro exemplo de tweet positivo. Selecione o DataFrame com sentiment > 0.6 e use .values para obter o texto completo do tweet.
Faça o mesmo para tweets negativos com o índice sentiment < -0.6.
Gere a pontuação média de sentimento por dia para #python com o índice check_word_in_tweet. Use .resample() com o argumento '1 d'. Em seguida, calcule a média com .mean().
Repita o mesmo para #rstats.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Print out the text of a positive tweet
print(ds_tweets[____]['text'].____[____])

# Print out the text of a negative tweet
print(____[____]['text'].____[____])

# Generate average sentiment scores for #python
sentiment_py = sentiment[____(____, ____)].____(____).____()

# Generate average sentiment scores for #rstats
sentiment_r = ____[____].____(____).____()

Editar e executar o código