แผนภูมิเรดาร์

จำ วงล้ออารมณ์ของ Plutchik ได้ไหม? พจนานุกรม NRC มีอารมณ์ 8 ประเภทที่ตรงกับวงแหวนชั้นแรกของวงล้อนั้น ในตอนก่อน คุณสร้าง comparison.cloud() ตามอารมณ์หลักทั้ง 8 ประเภท คราวนี้จะมาสร้างแผนภูมิเรดาร์ที่คล้ายกับวงล้อดังกล่าวในแบบฝึกหัดนี้

radarchart คือการแสดงข้อมูลหลายมิติ (อย่างน้อย 3 มิติ) ในรูปแบบสองมิติ ในที่นี้ จำนวนอารมณ์แต่ละประเภทของหนังสือจะถูกแสดงในแผนภูมิ การใช้แผนภูมิเรดาร์ช่วยให้ดูอารมณ์ทั้ง 8 ประเภทพร้อมกันได้ในครั้งเดียว

เช่นเดิม เราโหลดพจนานุกรม "nrc" เป็น nrc และ moby_huck ซึ่งเป็นข้อมูลในรูปแบบ tidy ที่รวม Moby Dick และ Huck Finn เข้าด้วยกัน

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ grepl() แบบนิเสธอีกครั้งเพื่อลบคลาสอารมณ์ "positive|negative" ออกจากแผนภูมิ ทบทวนตัวอย่างได้ที่นี่:

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

แบบฝึกหัดนี้นำ pivot_wider() กลับมาใช้ใหม่เพื่อจัดเรียงคำที่นับตามอารมณ์ใหม่ ลองทบทวนด้วยข้อมูลตัวอย่างชื่อ datacamp ด้านล่าง

people	food	like
Nicole	bread	78
Nicole	salad	66
Ted	bread	99
Ted	salad	21

หากใช้ pivot_wider() แบบนี้ datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) ข้อมูลจะมีหน้าตาดังนี้

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ความรู้สึกใน R

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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 = ___)

แก้ไขและรันโค้ด