繪製平均頻率
最後，我們要計算兩個主題標籤每天的平均提及比例，並將其隨時間繪製成圖。我們會先把兩個布林 Series 依天轉為比例，接著再繪圖。
matplotlib.pyplot 已匯入為 plt，而 ds_tweets 也已為你載入。
本練習屬於課程
使用 Python 分析社群媒體資料
練習說明
- 使用
.resample()和.mean()方法，針對python欄位產生每天的平均推文數。.resample()接受一個參數'1 d'，用來產出每日平均。 - 針對
rstats欄位做相同的處理。 - 使用
mean_python繪製#python使用量的折線圖。將mean_python.index.day作為 x 軸。 - 對
mean_rstats進行相同的繪圖。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()
# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()
# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)
# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()