python 数据分析--词云图,图形可视化美国竞选辩论
这篇博客从用python实现分析数据的一个完整过程。以下着重几个python的moudle的运用“pandas”,"“wordcloud”,“matlibplot”;
1、导入数据,看看数据的结构内容:
import pandas as pd
mytext = pd.read_csv(r'F:\kaggle data\2016-us-presidential-debates\test.csv',encoding = 'iso-8859-1')
>>> mytext.head(2) ######看看数据的结构
Line Speaker Text \
0 1 Holt Good evening from Hofstra University in Hempst...
1 2 Audience (APPLAUSE) Date
0 2016/9/26
1 2016/9/26
2、清洗数据(包括剔除异常数据,新增必要字段,以及简单的字段为空的处理)
text = mytext.iloc[7:26,:].reset_index(drop=True) #行操作:前面几行是寒暄不用具体看所以删除前面7行
del text['Date'] #列操作:删除Date列
## text.insert(3,"新加列",新加列的数值)
3、制作各个candidate的言论的词云图;
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud ##词云库
import nltk
from nltk.corpus import stopwords ##分词库
stopwords =set(stopwords("english"))
stopwords |={"will","yes"}
words = " ".join((text.Speaker=='Clinton').['Text']) ##将希拉里的发言汇集起来
cloud =WordCloud(background_color="white",width=3000,height=2500,stopwords=stopwords).generate(words)
plt.figure(1,figsize=(8,8))
plt.imshow(cloud)
plt.show()
ps:这里只是做了个简单的可视化,可以自己尝试
4、进一步挖掘数据内容【ex:此前美国媒体反映在美国竞选第一次辩论时,川普经常被打断的现象严重,我们可以用数据来观察这一现象】
trump=[3,5,7] #'Making laugh','Making applaud','Be interrupted'
clinton=[3,3,2] #'Making laugh','Making applaud','Be interrupted'
fig,ax=plt.subplots()
width=0.35
rects1 = ax.bar(ind,trump,width,color='r')
tects2 = ax.bar(ind+width,clinton,width,color='y')
ax.set_ylabel('Counts')
ax.set_title('Counts of behavior of mediator and audience')
ax.set_xticks(ind)
ax.set_xticklabels(('Making laugh','Making applaud','Be interrupted'),rotation =45)
plt.show()
根据这个观点然后去挖掘可以看到川普频繁被打断,其实后面还可以挖挖,川普在说什么内容的时候被打断(同样可以类似上面的词云的操作,有兴趣可以试下)。
python 数据分析--词云图,图形可视化美国竞选辩论的更多相关文章
- Python 数据分析中常用的可视化工具
Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada ...
- python爬虫+词云图,爬取网易云音乐评论
又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到 ...
- python 绘制词云图
1. 先下载并安装nltk包,准备一张简单的图片存入代码所在文件目录,搜集英文停用词表 import nltk nltk.download() 2. 绘制词云图 import re import nu ...
- python 做词云图
#导入需要模块 import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from w ...
- 《Python数据分析》笔记——数据可视化
数据可视化 matplotlib绘图入门 为了使用matplotlib来绘制基本图像,需要调用matplotlib.pyplot子库中的plot()函数 import matplotlib.pyplo ...
- 使用Python写词云数据可视化
词云的应用场景 会议记录 海报制作 PPT制作 生日表白 数据挖掘 情感分析 用户画像 微信聊天记录分析 微博情感分析 Bilibili弹幕情感分析 年终总结 安装本课程所需的Python第三方模块 ...
- python词云图与中文分词
2019-12-12中文文本分词和词云图具体功能介绍与学习代码: import jiebaa="由于中文文本的单词不是通过空格或者标点符号来进行分割"#jieba.lcut()s是 ...
- python 可视化 词云图
文本挖掘及可视化知识链接 我的代码: # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklea ...
- (数据科学学习手札71)在Python中制作个性化词云图
本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化 ...
随机推荐
- 【翻译】ASP.NET MVC 5属性路由(转)
转载链接:http://www.cnblogs.com/thestartdream/p/4246533.html 原文链接:http://blogs.msdn.com/b/webdev/archive ...
- 【Cocos2d-x for WP8 学习整理】(1)创建一个新项目
喜大普奔 10.1假期之前看到了一个很振奋的消息,就是随着Cocos2d-x 2.2的发布,WP8/WIN8有史以来第一次的合并到主版本了. 之前 V2 ...
- ubuntu更新软件源
更新源方法: 1. 打开终端.单击主菜单中的“应用程序 - 附件 - 终端”. 2. 修改更新服务器列表.请在终端中执行下面的两条命令: sudo cp /etc/apt/sources.list / ...
- 使用sp_xml_preparedocument处理XML文档
有时会在存储过程中处理一些XML格式的数据,所以会用到sp_xml_preparedocument,他可以将XML数据进行读取,然后使用 MSXML 分析器 (Msxmlsql.dll) 对其进行分析 ...
- Java代码常用写法总结
1.字符串是否为空判断 以下是java 判断字符串是否为空的四种方法:方法一: 最多人使用的一个方法, 直观, 方便, 但效率很低: if(s == null ||"".equal ...
- BZOJ4643 : 卡常大水题
将边按权值$A$从小到大排序,从小到大枚举$\max(A)$,然后双指针从大到小枚举$\max(B)$. 按权值$B$用大根堆维护所有已经加入的边,每次$\max(B)$减少时,不断取出权值$B$最大 ...
- NSDateFormatter 相关理解
Formatter译为格式,相应的NSDateFormatter就相当于是NSDate的转换类,将NSDate转换为另一种格式,或转换回来.NSDate没有自己的输出,需要借助NSDateFormat ...
- python 之sqlalchemy many to many
# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zengchunyun """ from sqlalchemy i ...
- word-wrap: break-word;和word-break: break-all;的区别
详细查看以下链接.(转载自张鑫旭大神空间) http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2015/11/diff-word-break-break-all-word-wra ...
- Unity3D的四种坐标系
[Unity3D的四种坐标系] 1.World Space(世界坐标):我们在场景中添加物体(如:Cube),他们都是以世界坐标显示在场景中的.transform.position可以获得该位置坐标. ...