Dữ liệu địa lý trong Twitter JSON

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Vị trí trong văn bản Twitter

Tweet có văn bản vị trí

Vị trí do người dùng đặt

print(tweet['user']['location'])

Bay Area

JSON place

Minh họa bounding box

print(tweet['place'])

{'attributes': {},
 'bounding_box': {'coordinates': 
  [[[-80.47611, 37.185195],
    [-80.47611, 37.273387],
    [-80.381618, 37.273387],
    [-80.381618, 37.185195]]],
  'type': 'Polygon'},
 'country': 'United States',
 'country_code': 'US',
 'full_name': 'Blacksburg, VA',
 'name': 'Blacksburg',
 'place_type': 'city',
 ...}

Tính tâm đa giác

Minh họa bounding box

coordinates = [
    [-80.47611, 37.185195],
    [-80.47611, 37.273387],
    [-80.381618, 37.273387],
    [-80.381618, 37.185195]]

longs = np.unique( [x[0] for x 
    in coordinates] )
lats  = np.unique( [x[1] for x 
    in coordinates] )

central_long = np.sum(longs) / 2
central_lat  = np.sum(lats) / 2

JSON coordinates

Vị trí với một tọa độ

print(tweet['coordinates'])

{'type': 'Point', 
'coordinates': [-72.2833, 
                 21.7833]}

Cùng luyện tập nào!

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng Python