Biểu đồ radar
Bạn còn nhớ bánh xe cảm xúc của Plutchik chứ? Bộ từ vựng NRC có 8 cảm xúc tương ứng với vòng đầu tiên của bánh xe. Trước đó bạn đã tạo comparison.cloud() cho 8 cảm xúc chính. Bây giờ bạn sẽ tạo một biểu đồ radar tương tự như bánh xe trong bài tập này.
radarchart là cách biểu diễn hai chiều cho dữ liệu đa chiều (ít nhất 3). Ở đây, biểu đồ thể hiện số đếm các cảm xúc khác nhau cho một cuốn sách. Với biểu đồ radar, bạn có thể xem đồng thời cả 8 cảm xúc.
Như trước, chúng tôi đã nạp bộ từ vựng "nrc" dưới tên nrc và moby_huck là phiên bản dữ liệu tidy gộp của cả Moby Dick và Huck Finn.
Trong bài này bạn lại dùng grepl() phủ định để loại bỏ các lớp cảm xúc "positive|negative" khỏi biểu đồ. Ôn lại, đây là ví dụ:
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
Bài tập này giới thiệu lại pivot_wider(), hàm dùng để sắp xếp lại các từ cảm xúc đã được đếm. Ôn tập với dữ liệu thô gọi là datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Nếu bạn áp dụng pivot_wider() như datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) thì dữ liệu sẽ như sau.
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích cảm xúc trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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 = ___)