Gráfico de radar
Lembra da roda das emoções de Plutchik (https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik#/media/File:Plutchik-wheel.svg)? O léxico NRC traz as 8 emoções que correspondem ao primeiro anel da roda. Antes, você criou um comparison.cloud() com base nas 8 emoções primárias. Agora, você vai criar um gráfico de radar parecido com a roda neste exercício.
Um radarchart é uma representação bidimensional de dados multidimensionais (pelo menos 3). Neste caso, a contagem das diferentes emoções de um livro é exibida no gráfico. Com um gráfico de radar, você consegue revisar as 8 emoções simultaneamente.
Como antes, já carregamos o léxico "nrc" como nrc e moby_huck, que é uma versão tidy combinada de Moby Dick e Huck Finn.
Neste exercício, você mais uma vez usa um grepl() negado para remover as classes emocionais "positive|negative" do gráfico. Para relembrar, aqui vai um exemplo:
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
Este exercício reintroduz pivot_wider(), que rearranja as palavras emocionais contadas. Para refrescar a memória, considere estes dados brutos chamados datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Se você aplicar pivot_wider() como em datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), os dados ficam assim.
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
Este exercicio faz parte do curso
Análise de Sentimentos em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]
# Perform join
scores <- moby_huck %>%
# Inner join to lexicon
___(___, by = c("___" = "___"))
# Filter, count and spread the data
scores %>%
# Drop positive or negative sentiments
___(!___("___|___", ___)) %>%
# Count by book and sentiment
count(___, ___) %>%
# Pivot book, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)