การพล็อตความถี่เฉลี่ย
ขั้นตอนสุดท้าย เราจะคำนวณค่าเฉลี่ยรายวันของการกล่าวถึง hashtag ทั้งสองและพล็อตกราฟตามช่วงเวลา โดยจะสร้างสัดส่วนจาก boolean Series ทั้งสองตามวัน แล้วจึงพล็อตผลลัพธ์
matplotlib.pyplot ถูก import ไว้แล้วในชื่อ plt และโหลด ds_tweets ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- คำนวณค่าเฉลี่ยจำนวนทวีตของคอลัมน์
pythonโดยใช้เมธอด.resample()และ.mean()โดย.resample()รับอาร์กิวเมนต์หนึ่งตัวคือ'1 d'เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยรายวัน - ทำแบบเดียวกันกับคอลัมน์
rstats - พล็อตเส้นกราฟการใช้งาน
#pythonด้วยmean_pythonโดยใช้mean_python.index.dayเป็นแกน x - ทำแบบเดียวกันกับ
mean_rstats
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()
# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()
# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)
# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()