使用 Pandas 和 Matplotlib 分析 Tweets

发布于 2024-10-10 21:27:38 字数 23691 浏览 13 评论 0

Python 有多种可视化库，包括 seaborn , networkx , 和 vispy 。大多数的 Python 可视化库全部或部分基于 matplotlib ，这往往是绘制简单的图的第一种手段，也是绘制那些难以在其他库绘制的图的最后一种手段。

在这个 matplotlib 教程中，我们将介绍该库的基本知识，并看看如何进行一些中间可视化。

我们将使用包含将近 240,000 条关于 Hillary Clinton, Donald Trump, 和 Bernie Sanders，目前所有美国总统候选人的推特的数据集。

该数据是从 Twitter Streaming API 拉过来的，而所有 240,000 条推特的 csv 文件可以在这里下载。如果你想自己爬取更多数据，那么你可以看看这里的爬虫代码。

使用 Pandas 探索 Tweets

在我们开始绘制之前，让我们加载数据并进行一些探索。我们可以使用 Pandas ，这个数据分析 Python 库，来帮助我们。在下面的代码中，我们将：

导入 Pandas 库。
读取 tweets.csv 到一个 Pandas DataFrame 种。
打印出该 DataFrame 的前 5 行。


    import pandas as pd

    tweets = pd.read_csv("tweets.csv")
    tweets.head()

	id	id_str	user_location	user_bg_color	user_name	polarity	created	geo	user_description	user_created	user_followers	coordinates	subjectivity	text
0	1	729828033092149248	Wheeling WV	022330	Jaybo26003	0.00	2016-05-10T00:18:57	NaN	NaN	2011-11-17T02:45:42	39	NaN	0.0	Make a difference vote! WV Bernie Sanders Coul...
1	2	729828033092161537	NaN	C0DEED	brittttany_ns	0.15	2016-05-10T00:18:57	NaN	18 // PSJAN	2012-12-24T17:33:12	1175	NaN	0.1	RT @HlPHOPNEWS: T.I. says if Donald Trump wins...
2	3	729828033566224384	NaN	C0DEED	JeffriesLori	0.00	2016-05-10T00:18:57	NaN	NaN	2012-10-11T14:29:59	42	NaN	0.0	You have no one to blame but yourselves if Tru...
3	4	729828033893302272	global	C0DEED	WhorunsGOVs	0.00	2016-05-10T00:18:57	NaN	Get Latest Global Political news as they unfold	2014-02-16T07:34:24	290	NaN	0.0	'Ruin the rest of their lives': Donald Trump c...
4	5	729828034178482177	California, USA	131516	BJCG0830	0.00	2016-05-10T00:18:57	NaN	Queer Latino invoking his 1st amendment privil...	2009-03-21T01:43:26	354	NaN	0.0	RT @elianayjohnson: Per source, GOP megadonor ...

下面是该数据中重要列的简要说明：

id – 在数据库中行的 id（这并不重要）。
id_str – Twitter 上推特的 id。
user_location – 推特用户在他们的 Twitter 信息中指定的位置。
user_bg_color – 推特用户简介的背景色。
user_name – 推特用户的 Twitter 用户名。
polarity – 推特的情感，从 -1 到 1 。 1 表示非常积极， -1 表示非常消极。
created – 推特发送时间
user_description – 推特用户在其简介中指定的描述。
user_created – 推特账号创建时间。
user_follower – 该推特的关注人数。
text – 推特的文本。
subjectivity – 推特的主观性和客观性。 0 表示非常可观， 1 表示非常主观。

生成候选人列

我们可以用这个数据集进行的最有趣的事情包括，比较关于一个候选人的推特和另一个候选人的推特。例如，我们可以比较关于 Donald Trump 的推特的客观性和关于 Bernie Sanders 的推特的客观性。

为了完成这个任务，我们首先需要生成一个列，该列表示每条推特提到了哪个候选人。在下面的代码中，我们将：

创建一个函数，查找在一段文字中，哪个候选人的名字出现了。
在 DataFrames 之上使用 apply 方法来生成一个名为 candidate 的新列，该列包括该推特提到了哪个（些）候选人。


    def get_candidate(row):
        candidates = []
        text = row["text"].lower()
        if "clinton" in text or "hillary" in text:
            candidates.append("clinton")
        if "trump" in text or "donald" in text:
            candidates.append("trump")
        if "sanders" in text or "bernie" in text:
            candidates.append("sanders")
        return ",".join(candidates)

    tweets["candidate"] = tweets.apply(get_candidate,axis=1)

绘制第一张图

现在，我们准备好了。我们已经准备好使用 matplotlib 绘制第一张图。在 matplotlib 中，绘制一张图包括：

创建一个 Figure 来绘制图。
创建一个或多个 Axes 对象来绘制该图。
作为一个图像，显示该图表，以及其中的任何图。

由于其灵活性，你可以在 matplotlib 中把多个图绘制在一张图片中。每一个 Axes 对象表示一张图，例如一个柱状图或直方图。

这可能听起来很复杂，但是 matplotlib 具有一些方便的方法，可以为我们完成建立一个 Figure 和 Axes 对象的工作。

导入 matplotlib

为了使用 matplotlib，首先，你讲需要使用 import matplotlib.pyplot as plt 导入该库。如果你正使用 Jupyter notebook，从而在该 notebook 内部设置使用 matplotlib。


    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    %matplotlib inline

我们导入 matplotlib.pyplot ，因为这包含 matplotlib 的绘图函数。为了方便，我们重命名它为 plt ，因此可以更快绘图。

绘制柱状图

一旦我们导入了 matplotlib，我们就可以绘制一张关于每个候选人被提到的推特数的柱状图。为了完成这点，我们将：

使用 Pandas Series 上的 value_counts 函数来统计每个候选人有多少条提及他的推特。
使用 plt.bar 来创建一个柱状图。我们将传递取值从 0 到 candidate 列的唯一值数目的数字列表，作为 x 轴输入，把计数当成 y 轴输入。
显示计数，从而我们拥有更多关于每一个柱子表示什么的上下文信息。


    counts = tweets["candidate"].value_counts()
    plt.bar(range(len(counts)), counts)
    plt.show()

    print(counts)


    trump                    119998
    clinton,trump             30521
                              25429
    sanders                   25351
    clinton                   22746
    clinton,sanders            6044
    clinton,trump,sanders      4219
    trump,sanders              3172
    Name: candidate, dtype: int64

关于 Trump 的推特比关于 Sanders 或者 Clinton 的推特多得惊人！

你可能注意到，我们并没有创建 Figure 或者任何 Axes 对象。这是因为调用 plt.bar 会自动设置一个 Figure 和一个 Axes 对象，表示该柱状图。调用 plt.show 方法会显示当前图表中的任何东西。在这种情况下，它显示一个包含了一个柱状图的图像。

在 pyplot 模块中，matplotlib 有一些方法可以使得创建常见类型的图更快和更方便，因为它们自动创建一个 Figure 和一个 Axes 对象。最广泛使用的是：

plt.bar – 创建一个柱状图。
plt.boxplot – 创建一个盒形图和须状图。
plt.hist – 创建一个直方图。
plt.plot – 创建一个线条图。
plt.scatter – 创建一个散点图。

调用任意这些方法将自动设置 Figure 和 Axes 对象，并且绘制图。这些方法的每一个都有不同的参数，可以传递它们来修改效果图。

自定义图

现在，我们已经有了第一个基本的图，可以继续创建第二个更个性化的图了。我们会绘制一张基本的直方图，然后修改它，以添加标签及其他信息。

我们可以看的事情之一就是发推特的用户账号年龄。我们可以找到发关于 Trump 的推特的用户账号和发关于 Clinton 的推特的用户账号的创建时间之间是否有区别。拥有更多最近创建的用户账号的候选人可能意味着使用假账号进行某种 Twitter 操纵。

在下面的代码中，我们会：

将 created 和 user_created 列转换成 Pandas datetime 类型。
创建一个 user_age 列，表示从该账号创建后至今的天数。
创建用户年龄直方图。
显示该直方图。


    from datetime import datetime

    tweets["created"] = pd.to_datetime(tweets["created"])
    tweets["user_created"] = pd.to_datetime(tweets["user_created"])

    tweets["user_age"] = tweets["user_created"].apply(lambda x: (datetime.now() - x).total_seconds() / 3600 / 24 / 365)
    plt.hist(tweets["user_age"])
    plt.show()

添加标签

我们可以添加标题和轴标签到 matplotlib 图中。完成这件事的通用方法是：

plt.title – 添加标题到图上。
plt.xlabel – 添加 x 轴标签。
plt.ylabel – 添加 y 轴标签。

由于我们之前讨论到的所有方法，像 bar 和 hist ，都会在 figure 中自动创建一个 Figure 和一个 Axes 对象，因此当调用该方法时，这些标签将会被添加到 Axes 对象上。

我们可以用上面的方法添加标签到我们之前的直方图上。在下面的代码中，我们会：

生成我们之前完成的相同的直方图。
画一个标题到该直方图。
画一个 x 轴标签到该直方图上。
画一个 y 轴标签到该直方图上。
显示该图。


    plt.hist(tweets["user_age"])
    plt.title("Tweets mentioning candidates")
    plt.xlabel("Twitter account age in years")
    plt.ylabel("# of tweets")
    plt.show()

绘制叠加柱状图

现在的直方图可以很好的告诉我们所有的推特账户的注册年龄，但是它并没有根据候选人进行分类，这可能会更有趣。我们可以在 hist 放中添加额外的选项，以创建一个叠加柱状图。

在下面的代码中，我们会：

生成三个 Pandas series，每个只包含关于某个特定的候选人的推特的 user_age 数据。
通过调用 hist 方法，并添加额外的选项创建一个叠加直方图。
- 指定一个列表作为输入将绘制三组柱状图。
- 指定 stacked=True 将叠加这三个条的集合。
- 增加 label 选项将为图例生成正确的标签。
调用 plt.legend 方法来在右上角绘制一个图例。
添加标题，x 轴和 y 轴标签。
显示该图。


    cl_tweets = tweets["user_age"][tweets["candidate"] == "clinton"]
    sa_tweets = tweets["user_age"][tweets["candidate"] == "sanders"]
    tr_tweets = tweets["user_age"][tweets["candidate"] == "trump"]
    plt.hist([
            cl_tweets, 
            sa_tweets, 
            tr_tweets
        ], 
        stacked=True, 
        label=["clinton", "sanders", "trump"]
    )
    plt.legend()
    plt.title("Tweets mentioning each candidate")
    plt.xlabel("Twitter account age in years")
    plt.ylabel("# of tweets")
    plt.show()

注释直方图

我们可以利用 matplotlibs 在图上绘制文本的能力来添加注释。注释指向图表的特定部分，让我们一个片段来描述一些东东。

在下面的代码中，我们会创建和上面一样的直方图，但是会调用 plt.annotate 方法来添加注释到图中。


    plt.hist([
            cl_tweets, 
            sa_tweets, 
            tr_tweets
        ], 
        stacked=True, 
        label=["clinton", "sanders", "trump"]
    )
    plt.legend()
    plt.title("Tweets mentioning each candidate")
    plt.xlabel("Twitter account age in years")
    plt.ylabel("# of tweets")
    plt.annotate('More Trump tweets', xy=(1, 35000), xytext=(2, 35000),
                arrowprops=dict(facecolor='black'))
    plt.show()

下面是传给 annotate 的选项的行为描述：

xy – 确定 x 和 y 坐标中箭头应该从哪里开始。
xytext – 确定 x 和 y 坐标中文本应该从哪里开始。
arrowprops – 指定箭头相关的选项，例如颜色。

正如你所见的，关于 Trump 的推特明显比其他候选人更多，但是在账号注册年龄上，看不出显著的差异。

多个子图

目前为止，我们使用了一些方法，像 plt.bar 和 plt.hist ，它们会自动创建一个 Figure 对象和一个 Axes 对象。然而，当我们想获得关于图的更多控制时，我们可以显式创建这些对象。我们可能想要更多控制的场景之一是，当我们想要在同张图上并排放置多个图表。

通过调用 plt.subplots 方法，我们可以生成一个 Figure 和多个 Axes 对象。传递两个参数， nrows 和 ncols ，它们定义在 Figure 中 Axes 对象的布局。例如， plt.subplots(nrows=2, ncols=2) 会生成 2x2 网格的 Axes 对象。 plt.subplots(nrows=2, ncols=1) 会生成 2x1 网格的 Axes 对象，然后将这两个 Axes 对象垂直堆积在一起。

每个 Axes 对象支持 pyplot 中的大多数方法。例如，我们可以在一个 Axes 对象上调用 bar 方法来生成一个柱状图。

提取颜色

我们将生成 4 张图，用来那些发关于 Trump 推特的用户的 Twitter 背景色中的红色和蓝色的数量。这可能显示，确定为共和党派的推特用户是否更倾向于在他们的个人资料中使用红色。

首先，我们要生成两列， red 和 blue ，用来表示在每个推特用户的个人资料背景中，每种颜色的多少，从 0 到 1 。

在下面的代码中，我们将：

使用 apply 方法来遍历 user_bg_color 列中的每一行，然后提取其中的红色总数。
使用 apply 方法来遍历 user_bg_color 列中的每一行，然后提取其中的蓝色总数。


    import matplotlib.colors as colors

    tweets["red"] = tweets["user_bg_color"].apply(lambda x: colors.hex2color('#{0}'.format(x))[0])
    tweets["blue"] = tweets["user_bg_color"].apply(lambda x: colors.hex2color('#{0}'.format(x))[2])

创建图

一旦我们拥有了数据，我们就可以创建图。每张图将会是一个直方图，用以显示个人资料背景包含特定数量的蓝色或红色的推特用户数。

在下面的代码中，我们：

使用 subplots 方法生成一个 Figure 和多个 Axes。Axes 将作为数组返回。
Axes 在一个 2x2 NumPy 数组中返回。通过使用数组的 flat 属性，提取每个 Axes 对象。这为我们提供了 4 个 Axes 对象用以工作。
使用 hist 方法在第一个 Axes 中绘制一个直方图。
使用 set_title 方法，设置第一个 Axes 的标题为 Red in all backgrounds 。这与 plt.title 功能一致。
使用 hist 方法在第二个 Axes 中绘制一个直方图。
使用 set_title 方法，设置第二个 Axes 的标题为 Red in Trump tweeters 。
使用 hist 方法在第三个 Axes 中绘制一个直方图。
使用 set_title 方法，设置第三个 Axes 的标题为 Blue in all backgrounds 。这与 plt.title 功能一致。
使用 hist 方法在第四个 Axes 中绘制一个直方图。
使用 set_title 方法，设置第四个 Axes 标题为 Blue in Trump tweeters 。
调用 plt.tight_layout 方法来减少图间的填充并调整所有元素。
显示该图。


    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
    ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flat

    ax0.hist(tweets["red"])
    ax0.set_title('Red in backgrounds')

    ax1.hist(tweets["red"][tweets["candidate"] == "trump"].values)
    ax1.set_title('Red in Trump tweeters')

    ax2.hist(tweets["blue"])
    ax2.set_title('Blue in backgrounds')

    ax3.hist(tweets["blue"][tweets["candidate"] == "trump"].values)
    ax3.set_title('Blue in Trump tweeters')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

移除共同的背景色

Twitter 有默认的个人资料背景颜色，我们或许应该移除它，这样才能通过消除噪音，以生成一个更准确的图。该演示是十六进制格式的，其中， #000000 是黑色，而 #ffffff 是白色。

下面是如何查找背景颜色中的最常见的颜色：


    tweets["user_bg_color"].value_counts()


        C0DEED    108977
        000000     31119
        F5F8FA     25597
        131516      7731
        1A1B1F      5059
        022330      4300
        0099B9      3958

现在，我们可以删除三种最常见的颜色，然后只画出那些有唯一背景颜色的用户。下面的代码大多数我们之前做过的，但是我们会：

从 user_bg_color 中移除 C0DEED , 000000 , 和 F5F8FA 。
创建一个函数，不在最后一个图表中绘制逻辑。
绘制和前面 4 个图一样的图，除了 user_bg_color 中最常见的颜色。


    tc = tweets[~tweets["user_bg_color"].isin(["C0DEED", "000000", "F5F8FA"])]

    def create_plot(data):
        fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
        ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flat

        ax0.hist(data["red"])
        ax0.set_title('Red in backgrounds')

        ax1.hist(data["red"][data["candidate"] == "trump"].values)
        ax1.set_title('Red in Trump tweets')

        ax2.hist(data["blue"])
        ax2.set_title('Blue in backgrounds')

        ax3.hist(data["blue"][data["candidate"] == "trump"].values)
        ax3.set_title('Blue in Trump tweeters')

        plt.tight_layout()
        plt.show()

    create_plot(tc)

正如你所看到的，发布关于 Trump 的推特的用户的背景颜色中，红色和蓝色的分布几乎与所有推特用户的分布相同。

绘制情绪

我们使用 TextBlob ，为每条推特生成情绪分值，存储在 polarity 列中。我们可以为每个候选人绘制平均值以及标准偏差。标准偏差将会告诉我们在所有的推特之间，变化有多宽，而平均值将会告诉我们平均推特是什么样子的。

要这样做，我们可以添加 2 个 Axes 到单个 Figure 上，然后在一个中绘制 polarity 平均值，在另一个中绘制标准偏差。由于在这些图中，有大量的文本标签，因此我们将需要增加生成的图像的大小来匹配。我们可以使用 plt.subplots 方法中的 figsize 选项来做到这点。

下面的代码将会：

根据候选人将推特进行分组，对于每个数值列（包括 polarity ），计算平均值和标准方差。
创建一个 7 x 7 英寸的 Figure，带 2 个 Axes 对象，垂直排列。
在第一个 Axes 对象上创建标准偏差的柱状图。
- 使用 set_xticklabels 方法设置刻度标记，使用 rotation 参数旋转标签 45 度。
- 设置标题。
在第二个 Axes 对象上创建均值的柱状图。
- 设置刻度标记。
- 设置标题。
显示该图。


    gr = tweets.groupby("candidate").agg([np.mean, np.std])

    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(7, 7))
    ax0, ax1 = axes.flat

    std = gr["polarity"]["std"].iloc[1:]
    mean = gr["polarity"]["mean"].iloc[1:]
    ax0.bar(range(len(std)), std)
    ax0.set_xticklabels(std.index, rotation=45)
    ax0.set_title('Standard deviation of tweet sentiment')

    ax1.bar(range(len(mean)), mean)
    ax1.set_xticklabels(mean.index, rotation=45)
    ax1.set_title('Mean tweet sentiment')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

生成并排条形图

我们可以使用柱状图绘制根据候选人分组的推特长度。首先将推特分成 short , medium , 和 long 推特。然后计算提到每个候选人的推特落到每个组的个数。接着，生成并排每个候选人的条的柱状图。

生成 tweet 长度

要绘制推特长度，我们首先必须对这些推特进行分类，然后找出关于每个候选人的推特落入到每个箱中的个数。

下面的代码中，我们将：

定义一个函数，如果推特长度小于 100 个字符，将其标记为 short ；如果在 100 到 135 个字符之间，将其标记为 medium ；如果超过 135 个字符，将其标记为 long 。
使用 apply 来生成一个新的列 tweet_length 。
找出关于每个候选人的推特落入到每个组中的个数。


    def tweet_lengths(text):
        if len(text) < 100:
            return "short"
        elif 100 <= len(text) <= 135:
            return "medium"
        else:
            return "long"

    tweets["tweet_length"] = tweets["text"].apply(tweet_lengths)

    tl = {}
    for candidate in ["clinton", "sanders", "trump"]:
        tl[candidate] = tweets["tweet_length"][tweets["candidate"] == candidate].value_counts()

绘图

现在，我们有了想要绘制的数据了，可以生成并排柱状图了。我们将使用 bar 方法来在相同的轴上，为每个候选人绘制推特长度。然而，我们将使用一个偏移量来将所绘制的第二个和第三个候选人的条向右偏移。这将为我们提供三个分类区域， short , medium , 和 long ，每个区域中，每个候选人有一个条。

下面的代码中，我们：

创建一个 Figure 和一个 Axes 对象。
为每个条定义 width ， .5 。
生成值序列 x ，即 0 , 2 , 4 。每个值是一个分类，例如 short , medium , 和 long ，的起始。我们设置每个分类之间的距离为 2 ，这样多个条之间就有空间了。
在 Axes 对象上绘制 clinton 推特，条位于 x 定义的位置上。
在 Axes 对象上绘制 sanders 推特，但是添加 width 到 x 上，使得条移动到右方。
在 Axes 对象上绘制 trump 推特，但是添加 width * 2 到 x 上，使得条移动到更右方。
设置轴标签和标题。
使用 set_xticks 将刻度标记移动到每个分类区域的中心。
设置刻度标记。


    fig, ax = plt.subplots()
    width = .5
    x = np.array(range(0, 6, 2))
    ax.bar(x, tl["clinton"], width, color='g')
    ax.bar(x + width, tl["sanders"], width, color='b')
    ax.bar(x + (width * 2), tl["trump"], width, color='r')

    ax.set_ylabel('# of tweets')
    ax.set_title('Number of Tweets per candidate by length')
    ax.set_xticks(x + (width * 1.5))
    ax.set_xticklabels(('long', 'medium', 'short'))
    ax.set_xlabel('Tweet length')
    plt.show()