Ich hatte Python satt und analysierte die Daten mit Nehan (Corona verwandt, ist das Wort jetzt?)

Gruß

Hallo, das ist Sunfish. Die Datenanalyse mit Python ist heutzutage populär geworden, aber schwer zu beherrschen. Das Ziel ist es, mit Python zu ringen, und die Geschäftsverbesserung, die ich ursprünglich erreichen wollte, ist hier. .. .. Ich möchte ein Beispiel für die Analyse von Daten mit dem GUI-Tool "nehan" vorstellen, um solche Probleme zu lösen.

Rückblick auf die Anzahl der Vorkommen eines bestimmten Wortes aus Twitter-Daten

Mehr als ein halbes Jahr ist vergangen, seit das Koronavirus zu einem sozialen Problem wurde. Lassen Sie uns die Anzahl der Vorkommen dieses Wortes aus den Tweet-Daten der letzten zwei Monate verfolgen.

Daten

nehan kann Twitter-Daten direkt importieren, und diesmal habe ich diese Funktion verwendet. Ich werde es später vorstellen. Täglich ab dem 27. Juli 2020 ** werden 3.000 Tweets einschließlich "Corona" im Tweet-Text gesammelt und Daten für etwa 2 Monate werden vorbereitet. Klicken Sie hier für Details zu den Daten (https://sunfish.nehan.io/datasources_v2/3424).

Vorverarbeitung

1. Wählen Sie nur Spalten für Text und Created_At aus, die verwendet werden sollen

port_2 = port_1[['Created_At', 'Text']]

2. Ändern Sie Created_At in Datumstyp

• Ignoriere einige Created_At, da es sich um seltsame Daten handelt und einen Fehler auslöst.
• Da Stunden: Minuten: Sekunden enthalten sind, wird nur Jahr-Monat-Tag erfasst.

port_3 = port_2.copy()
port_3['Created_At'] = pd.to_datetime(
    port_3['Created_At'], errors='coerce', foramt=None)
port_3['Created_At'] = port_3['Created_At'].map(lambda x: x.date())

3. Created_At, das nicht in den Datumstyp geändert werden kann, hat einen fehlenden Wert. Löschen Sie daher jede Zeile.

port_4 = port_3.copy()
port_4 = port_4.dropna(subset=None, how='any')

Aggregieren Sie die Anzahl der Wörter pro Tag

4. Filtern Sie nach Tweets, die bestimmte Wörter enthalten

port_5 = port_4[(port_4['Text'].str.contains('Cluster', na=False, regex=False))]

5. Täglich aggregieren

port_9 = port_5.copy()
port_9 = port_9.groupby(['Created_At']).agg(
    {'Created_At': ['size']}).reset_index()
port_9.columns = ['Created_At', 'Zeilenanzahl']

Visualisieren und überlegen

Cluster

Das Wort "Cluster" ist weithin als Symbol für eine explosive Infektion anerkannt. Der Grund, warum es am 9. August geflogen ist, liegt wahrscheinlich am [Cluster Festival] in Shibuya (https://news.yahoo.co.jp/articles/76e47dc2ce6608e018fe37bc92be296e381f76fa?page=1).

[Aveno Mask](https://sunfish.nehan.io/projects/d2b98c5d-ef62-476d-81a5-f7ffff5c4ce7/nodes/node_6LbZiiiO7U569CmOj2hZ/visualize/xzmYA2dBkJKvONwXpE

Ich habe mir auch dieses Wort angesehen, wodurch ich mich nostalgisch fühlte.

[Refrain](https://sunfish.nehan.io/projects/d2b98c5d-ef62-476d-81a5-f7ffff5c4ce7/nodes/node_UHIKGUKeaNb4iaRAkEM2/visualize/AwneKrzJo1M0mEY4KqNB

Ein neuer Lebensstil hat Wurzeln geschlagen, aber es scheint, dass die Selbstbeherrschungsstimmung noch nicht vollständig vorbei ist. Es sieht so aus, als würde es allmählich abnehmen.

Zusammenfassung

Um strenge Ergebnisse zu erzielen, muss ich wirklich mehr Vorverarbeitung durchführen, aber ich habe versucht, die Daten nur zum Zweck der groben Beobachtung und Einführung von Nehan zu verarbeiten. Der obige Quellcode ist eine Kopie des Codes, der von nehans [Python-Exportfunktion] ausgegeben wird (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000044237.html).

• Eine Einführung in das Analysetool nehan finden Sie hier [https://nehan.io/product/].