เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

แฮชแท็กและการกล่าวถึงในทวีตภาษารัสเซีย

กลับมาดู dataframe tweets ที่เก็บทวีตภาษารัสเซียกันอีกครั้ง ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้คำนวณจำนวนแฮชแท็กและการกล่าวถึง (mention) ในแต่ละทวีต โดยนิยามฟังก์ชัน count_hashtags() และ count_mentions() ตามลำดับ แล้วนำไปใช้กับฟีเจอร์ content ของ tweets

ขอให้นึกถึงว่าทวีตทั้งหมดเก็บอยู่ในฟีเจอร์ content ของ tweets

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering for NLP in Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Function that returns numner of hashtags in a string
def count_hashtags(string):
	# Split the string into words
    words = string.split()
    
    # Create a list of words that are hashtags
    hashtags = [word for word in words if ____.____(____)]
    
    # Return number of hashtags
    return(len(hashtags))

# Create a feature hashtag_count and display distribution
tweets['hashtag_count'] = tweets['content'].apply(count_hashtags)
tweets['hashtag_count'].hist()
plt.title('Hashtag count distribution')
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด