Частки

Хоч це і не є суворою мірою важливості у мережі, поняття бути «ratio'd» — це мережевий показник, характерний для Twitter, який зазвичай використовують, щоб оцінити непопулярність твіту. „The Ratio" обчислюють як кількість відповідей, поділену на кількість ретвітів. Для нашого завдання логічно враховувати лише вхідні степені в мережах ретвітів і відповідей.

Мережі G_rt і G_reply, а також column_names = ['screen_name', 'degree'] вже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних із соцмереж у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть вхідний степінь для мережі ретвітів за допомогою методу графа .in_degree().
Зробіть те саме для мережі відповідей.
Об'єднайте обидва датафрейми за допомогою .merge().
Обчисліть частку (ratio). Назви стовпців — degree_reply і degree_rt.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Calculate in-degrees and store in DataFrame
degree_rt = pd.DataFrame(list(____.____()), columns = column_names)
degree_reply = pd.DataFrame(list(____.____()), columns = column_names)

# Merge the two DataFrames on screen name
ratio = ____.____(____, on = 'screen_name', suffixes = ('_rt', '_reply'))

# Calculate the ratio
ratio['ratio'] = ____ / ____

# Exclude any tweets with less than 5 retweets
ratio = ratio[ratio['degree_rt'] >= 5]

# Print out first five with highest ratio
print(ratio.sort_values('ratio', ascending = False).head())

Редагувати та запускати код