Вычисление оценок тональности

Один из простых способов оценить тональность твитов по конкретному хэштегу — вычислить среднюю тональность твитов, в которых он упоминается. Однако в таком твите могут обсуждаться и другие темы, поэтому важно анализировать как текст, так и метрики, полученные автоматическими методами обработки текста.

Это упражнение является частью курса

Анализ данных социальных сетей на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Выведите первый пример позитивного твита. Выберите DataFrame с условием sentiment > 0.6 и используйте .values, чтобы получить полный текст твита.
Сделайте то же самое для негативных твитов с индексом sentiment < -0.6.
Вычислите среднюю оценку тональности по дням для #python с индексом check_word_in_tweet. Используйте .resample() с аргументом '1 d', затем вычислите среднее значение.
Повторите то же самое для #rstats.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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 = ____[____].____(____).____()

Редактировать и запускать код