การดึงข้อมูล mentions
ในแต่ละ sublist ของชุดข้อมูลทวีต จะมีองค์ประกอบที่ชื่อว่า "mentions_screen_name" (ซึ่งก็คือ Twitter handle) องค์ประกอบนี้จะมีค่าเป็น NULL หากทวีตนั้นไม่ได้กล่าวถึงใคร หรือมีชื่อผู้ใช้หนึ่งคนขึ้นไปที่ถูกกล่าวถึงในทวีต วิธีหนึ่งในการค้นหาบัญชีที่ได้รับความนิยมจากรายการทวีต คือการดูว่าผู้ใช้คนใดถูกกล่าวถึงบ่อยที่สุดในชุดทวีตนั้น
เราจะเริ่มด้วยการดึง vector ของ mentions ทั้งหมดออกมาก่อน จากนั้นจึงนับจำนวนครั้งที่แต่ละโปรไฟล์ถูกกล่าวถึง โดยจะสร้างฟังก์ชันที่เป็นการรวมกันของ table() (ซึ่งนับจำนวนการปรากฏของแต่ละองค์ประกอบใน vector), sort(), และ tail()
โหลด purrr ไว้ให้แล้ว และ rstudioconf พร้อมใช้งานในชุดข้อมูลของคุณ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Functional Programming ระดับกลางด้วย purrr
คำแนะนำการฝึกหัด
สร้างฟังก์ชันที่เป็นการรวมกันของ
as_vector(),compact(), และflatten()สร้างฟังก์ชันที่รับ argument สองตัว ได้แก่
listและwhatโดยฟังก์ชันนี้จะรันmap( list, what )แล้วส่งผลลัพธ์ต่อไปยังflatten_to_vectorสร้าง
six_mostซึ่งเป็นฟังก์ชันที่รวมtail(),sort(), และtable()เข้าด้วยกันรัน
extractor()กับrstudioconfแล้วส่งผลลัพธ์ที่ได้ไปยังsix_most()
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Combine as_vector(), compact(), and flatten()
flatten_to_vector <- ___(___, ___, ___)
# Complete the function
extractor <- function(list, what = "mentions_screen_name"){
map( ___ , ___ ) %>%
___()
}
# Create six_most, with tail(), sort(), and table()
six_most <- ___(___, ___, ___)
# Run extractor() on rstudioconf
___(rstudioconf) %>%
___()