Пошук ключових слів

Підрахунок відомих ключових слів — один із перших способів проаналізувати текстові дані у наборі даних Twitter. У цьому наборі ви підрахуєте, скільки разів певні гештеґи з'являються в добірці твітів про data science. Для цього ви використаєте рядкові методи об'єкта Series у pandas.

pandas і numpy вже імпортовано як pd та np відповідно. Також для вас завантажено більш функціональну версію flatten_tweets і data_science_json.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних із соцмереж у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Розгорніть твіти за допомогою flatten_tweets() і збережіть їх у flat_tweets.
Перетворіть твіти на DataFrame за допомогою конструктора pandas DataFrame.
Знайдіть згадки #python у полі 'text', ігноруючи регістр.
Виведіть частку твітів, що згадують #python, підсумувавши python за допомогою np.sum() і поділивши на загальну кількість твітів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Flatten the tweets and store them
____ = ____(____)

# Convert to DataFrame
ds_tweets = ____.____(____)

# Find mentions of #python in 'text'
python = ____[____].____.____(____, ____)

# Print proportion of tweets mentioning #python
print("Proportion of #python tweets:", ____ / ____)

Редагувати та запускати код