Compter les mots

Analyser des données de médias sociaux avec Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Pourquoi compter les mots ?

  • Étape de base pour automatiser l'analyse de texte
  • Indique la fréquence d'un mot-clé pertinent dans des documents par rapport à d'autres
  • Dans les exercices : #rstats vs #python
Analyser des données de médias sociaux avec Python

Compter avec str.contains

  • str.contains
    • Méthode de chaîne pour Series dans pandas
    • Retourne une Series booléenne
    • case = False : recherche insensible à la casse
Analyser des données de médias sociaux avec Python

Ensemble de données des entreprises

import pandas as pd

tweets = pd.DataFrame(flatten_tweets(companies_json))

apple = tweets['text'].str.contains('apple', case = False)

print(np.sum(apple) / tweets.shape[0])

0.112
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Compter dans plusieurs champs de texte

apple = tweets['text'].str.contains('apple', 
                                     case = False) 
for column in ['extended_tweet-full_text',
    'retweeted_status-text',
    'retweeted_status-extended_tweet-full_text']:
    apple = apple | tweets[column].str.contains('apple', 
                                                 case = False)

print(np.sum(apple) / tweets.shape[0])

0.12866666666666668
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Passons à la pratique !

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