Радарная диаграмма
Помните колесо эмоций Плутчика? Лексикон NRC содержит 8 эмоций, соответствующих первому кольцу этого колеса. Ранее вы создавали comparison.cloud() на основе этих 8 базовых эмоций. Теперь в этом упражнении вы построите радарную диаграмму, напоминающую то самое колесо.
radarchart — это двумерное представление многомерных данных (как минимум трёх измерений). В данном случае на диаграмме отображается количество слов каждой эмоции для книги. Радарная диаграмма позволяет одновременно анализировать все 8 эмоций.
Как и прежде, лексикон "nrc" загружен как nrc, а moby_huck — это объединённая tidy-версия «Моби Дика» и «Приключений Гекльберри Финна».
В этом упражнении вы снова используете grepl() с отрицанием, чтобы исключить классы эмоций "positive|negative" из диаграммы. Для напоминания — пример:
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
Также здесь снова используется pivot_wider() для преобразования подсчитанных эмоциональных слов. Для напоминания рассмотрим исходные данные datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Если применить pivot_wider() как в примере datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), данные примут следующий вид.
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
Это упражнение является частью курса
Анализ тональности в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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 = ___)