BaşlayınÜcretsiz başlayın

Bahsetmelerin (mentions) çıkarılması

Tweet veri kümesinin her alt listesinde "mentions_screen_name" adlı bir eleman (yani Twitter kullanıcı adları) bulunur. Bu eleman, tweette hiç bahsetme yoksa NULL, varsa bir veya daha fazla kullanıcı adını içerir. Bir tweet listesinden popüler hesapları bulmanın bir yolu, belirli bir tweet koleksiyonunda en çok kimden bahsedildiğini tespit etmektir.

Önce tüm bahsetmeleri içeren bir vektörü çıkaracağız; bu yeni vektörü elde ettikten sonra her profilin kaç kez bahsedildiğini sayacağız. Bunu yapmak için, table() (vektördeki her elemanın görülme sıklığını sayar), sort() ve tail() fonksiyonlarını birleştirerek yeni bir bileşik fonksiyon oluşturacağız.

purrr senin için yüklendi ve rstudioconf veri kümen içinde hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

purrr ile Orta Düzey Fonksiyonel Programlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • as_vector(), compact() ve flatten() fonksiyonlarının birleşimi olan bir fonksiyon oluştur.

  • İki argüman alan bir fonksiyon yaz: list ve what. Bu fonksiyon map( list, what ) çalıştıracak ve sonucu flatten_to_vector'a iletecek.

  • tail(), sort() ve table() fonksiyonlarını birleştiren six_most adlı bir fonksiyon oluştur.

  • extractor()'ı rstudioconf üzerinde çalıştır ve sonucu six_most()'a aktar.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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) %>% 
  ___()
Kodu Düzenle ve Çalıştır