R Подсчитайте частоту пользовательского словаря в столбце фрейма данных, но сгруппируйте их

У меня есть задача, которая слишком сложна для моих R-знаний. У меня есть фрейм данных с данными твитов, включая столбец, состоящий из имен пользователей, данных твита и содержимого твита. Это выглядит так: Структура данных

У меня есть словари таких слов, как:

dict <- c("one", "two", "eleven")

Я хочу подсчитать частоту слов, используемых в их твитах, но я хочу сгруппировать их по годам и именам.

Я считаю частоту, используя это:

freq_auth <- tweetsanalysis1 %>% mutate(authority_dic = str_c(str_extract(text, str_c(authority_dic, collapse = '|')))) %>% count(authority_dic, name = 'freq_word') %>% arrange(desc(freq_word))

Он работает так, как должен:

Выход

Но это касается всех имен и дат. Как мне посчитать частоту для каждого отдельного имени и разделить ее по годам? Я хочу проанализировать каждое отдельное имя по частоте его слов, а затем добавить имя и дату твита в вывод.

Может быть, разрезать фрейм данных на мелкие кусочки по каждому имени в течение года, а затем провести анализ по каждому имени? Мой набор данных содержит 30 тысяч наблюдений и более 200 отдельных имен, так что это займет много времени.

Надеюсь, мне удалось донести свою мысль. Если нет, просто спросите меня. :) Было бы очень приятно, если бы кто-нибудь мне помог! Заранее спасибо.

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
21
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Попробуйте group_by() и summarise(), и вы сможете spread() после создать столбец для каждого года.

Посмотрите, работает ли это для вашего:

freq_auth <- tweetsanalysis1 %>%
        mutate(authority_dic =str_c(str_extract(text, str_c(authority_dic, collapse = '|')))) %>%
        group_by(authority_dic, year, user_username) %>%
        summarise(freq_word = n()) %>% 
        arrange(desc(freq_word)) %>%
        spread(year, freq_word)

Большое спасибо за вашу быструю помощь! Это отлично работает для моего первого выпуска. Теперь мне нужно будет сделать это на индивидуальном уровне. Прямо сейчас он анализирует весь набор данных, и мне нужно, чтобы он также группировал его по индивидуальному имени пользователя. Знаете, как я мог бы это реализовать? Большое спасибо за ваше решение для первой проблемы! Осталось всего 50%!

Yeezus 15.05.2022 00:05

Просто добавьте переменную user_username в функцию group_by(). Я только что отредактировал авсер

Lucca Nielsen 15.05.2022 00:07

Будьте здоровы! Он отлично работает. Ах, большое спасибо!

Yeezus 15.05.2022 00:13

Другие вопросы по теме