Diagramă radar

Îți amintești de roata emoțiilor a lui Plutchik? Lexiconul NRC conține cele 8 emoții corespunzătoare primului inel al roții. Anterior, ai creat un comparison.cloud() pe baza celor 8 emoții primare. Acum vei crea o diagramă radar similară cu roata, în cadrul acestui exercițiu.

O radarchart este o reprezentare bidimensională a unor date multidimensionale (cel puțin 3 dimensiuni). În acest caz, numărul de apariții ale diferitelor emoții dintr-o carte este reprezentat în diagramă. Folosind o diagramă radar, poți analiza simultan toate cele 8 emoții.

Ca și înainte, am încărcat lexiconul "nrc" ca nrc și moby_huck, care este o versiune tidy combinată a cărților Moby Dick și Huck Finn.

În acest exercițiu vei folosi din nou un grepl() negat pentru a elimina clasele emoționale "positive|negative" din diagramă. Ca memento, iată un exemplu:

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

Acest exercițiu reintroduce pivot_wider(), care rearanjează cuvintele emoționale contorizate. Ca memento, ia în considerare aceste date brute numite datacamp.

people	food	like
Nicole	bread	78
Nicole	salad	66
Ted	bread	99
Ted	salad	21

Dacă ai aplica pivot_wider() ca în datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), datele ar arăta astfel.

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza sentimentelor în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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 = ___)

Editează și rulează codul