Sentimentul comunității utilizatorilor de trotinete

Consiliul Municipal vrea să afle cum reacționează diferite comunități din oraș față de trotinete. Setul de date s-a extins față de analiza inițială a lui Sam și conține acum rapoarte în vietnameză, tagalog, spaniolă și engleză.

Ceil de la Consiliu îi cer lui Sam să încerce să găsească un răspuns. Ea decide că cel mai bun mod de a reprezenta o comunitate este prin intermediul limbii vorbite (cel puțin cu datele pe care le are disponibile).

Sam a încărcat deja fișierul CSV în variabila scooter_df:

Scooter dataframe contents

În acest exercițiu, o vei ajuta pe Sam să înțeleagă sentimentul exprimat în mai multe limbi diferite. Astfel, Consiliul Municipal va putea înțelege cum percep diversele comunități trotinelele – un aspect care va influența voturile consilierilor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în AWS Boto în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Pentru fiecare rând din DataFrame, detectează limba dominantă.
Folosește limba detectată pentru a determina sentimentul descrierii.
Grupează DataFrame-ul după coloanele 'sentiment' și 'lang', în această ordine.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

for index, row in scooter_requests.iterrows():
  	# For every DataFrame row
    desc = scooter_requests.loc[index, 'public_description']
    if desc != '':
      	# Detect the dominant language
        resp = comprehend.____(____=desc)
        lang_code = resp['Languages'][0]['LanguageCode']
        scooter_requests.loc[index, 'lang'] = lang_code
        # Use the detected language to determine sentiment
        scooter_requests.loc[index, 'sentiment'] = comprehend.____(
          ____=desc, 
          ____=lang_code)['____']
# Perform a count of sentiment by group.
counts = scooter_requests.groupby(['sentiment', 'lang']).count()
counts.head()

Editează și rulează codul