雷達圖

還記得「Plutchik 情緒之輪」嗎？（https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik#/media/File:Plutchik-wheel.svg）NRC 詞彙庫包含與情緒之輪第一圈對應的 8 種情緒。之前你已依照這 8 種主要情緒建立過一個 comparison.cloud()。現在，這個練習要你建立一個類似情緒之輪的雷達圖。

radarchart 是一種用二維方式呈現多維（至少 3 維）資料的圖表。在這裡，我們會在圖上呈現每本書各種情緒的計數。使用雷達圖，你可以同時檢視所有 8 種情緒。

和先前一樣，我們已經載入「nrc」詞彙庫為 nrc，以及 moby_huck，這是一個將《白鯨記》（Moby Dick）與《頑童歷險記》（Huck Finn）合併後整理成 tidy 版本的資料。

在這個練習中，你會再次使用取反的 grepl()，把情緒類別中的 "positive|negative" 從圖表中移除。以下是複習範例：

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

本題也會再次用到 pivot_wider() 來重新排列彙總後的情緒字詞。以下有一個名為 datacamp 的原始資料做為複習。

people	food	like
Nicole	bread	78
Nicole	salad	66
Ted	bread	99
Ted	salad	21

如果你像這樣使用 pivot_wider()：datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like)，資料會變成下面這樣。

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

本練習屬於課程

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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。

# 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 = ___)

編輯並執行程式碼