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问按日期合并tweet，返回情绪得分计数
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Stack Overflow用户

提问于 2019-12-21 09:34:31

回答 1查看 308关注 0票数 0

我在研究一个情绪分析问题。我的数据如下所示

   tweet     sentiment_score    timestamp   ticker
0   abc       3                2018-09-19   $AMD
1   def       1                2018-10-19   $AMD
2   wtf       2                2018-07-12   $PH   
3   pqr       2                2018-07-12   $PH
4   lmn       3                2018-08-23   $FB
5   jqr       3                2018-08-23   $FB
6   okm       1                2018-08-24   $FB

我也想

(1)将每个“滴答器”的tweet聚合(合并)在一天的水平上。这样我就可以进行情绪分析，并在给定的一天内获得每个滴答的整体情绪得分。

(2)" sentiment_score“的值为{0,1,2,3,4}，我想创建5个新列，其中包含no.of tweet的计数，其中sentiment_score为{0,1,2,3,4}，对应于一天级别的”滴答器“。

预期产出

   tweet        timestamp   ticker   setiment_1 sentiment_2 sentiment_3
0   abc,def     2018-09-19  $AMD         1         0          1
2   wtf,pqr     2018-07-12  $PH          0         2          0     
4   lmn,jqr     2018-08-23  $FB          0         0          2
6   okm         2018-08-24  $FB          1         0          0

我尝试了单独的groupby操作，但它们没有给出所需的输出。感谢你的帮助。

python

pandas-groupby

sentiment-analysis

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-12-21 10:02:17

您可以使用pandas.pivot_table(...)

df["_dummy"]=1
df2=df.pivot_table(index=["timestamp", "ticker"], columns="sentiment_score", values="_dummy", aggfunc="sum").fillna(0)

输出：

sentiment_score      2    3
timestamp  ticker
2018-07-12 $AVGO   1.0  0.0
2018-07-19 $PH     1.0  0.0
2018-08-23 $FB     0.0  1.0
2018-09-19 $AMD    0.0  1.0
2018-10-09 $CAT    0.0  1.0

文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html

编辑

如果您还想合并tweet，您可以在上述基础上完成以下工作：

df3=df.pivot_table(index=["timestamp", "ticker"], columns="sentiment_score", values="stocktwit_tweet", aggfunc="sum")
#and to merge it together with previous df:
res=pd.concat([df2, df3], axis=1)
#axis=1 - merge df-s horizontally, axis=0 - merge vertically

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/59435068

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