R语言进行Twitter数据可视化概述对于这个项目

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概述对于这个项目，我们在2019年5月28-29日通过爬虫来使用Twitter的原始数据。此外，数据是CSV格式（逗号分隔）。
它涉及两个主题，一个是包含关键字“Joko Widodo”的Joko Widodo的数据，另一个是带有关键字“Prabowo Subianto”的Prabowo Subianto的数据。其中包括几个变量和信息，以确定用户情绪。实际上，数据有16个变量或属性和1000多个观察值。表1列出了一些变量。
# 导入库library(ggplot2)library(lubridate)# 加载Joko Widodo的数据data.jokowi.df = read.csv(file = 'data-joko-widodo.csv',header = TRUE,sep = ',')senti.jokowi = read.csv(file = 'sentiment-joko-widodo.csv',header = TRUE,sep = ',')# 加载Prabowo Subianto的数据data.prabowo.df = read.csv(file = 'data-prabowo-subianto.csv',header = TRUE,sep = ',')senti.prabowo = read.csv(file = 'sentiment-prabowo-subianto.csv',header = TRUE,sep = ',')
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数据可视化数据探索旨在从Twitter数据中获取任何信息。应该指出的是，数据已经进行了文本预处理。我们对那些被认为是很有趣的变量进行探索。。
# TWEETS的条形图-JOKO WIDODOdata.jokowi.df$created = ymd_hms(data.jokowi.df$created,tz = 'Asia/Jakarta')# 另一种制作“date”和“hour”变量的方法data.jokowi.df$date = date(data.jokowi.df$created)data.jokowi.df$hour = hour(data.jokowi.df$created)# 日期2019-05-29data.jokowi.date1 = subset(x = data.jokowi.df,date == '2019-05-29')data.hour.date1 = data.frame(table(data.jokowi.date1$hour))colnames(data.hour.date1) = c('Hour','Total.Tweets')# 创建数据可视化ggplot(data.hour.date1)+geom_bar(aes(x = Hour,y = Total.Tweets,fill = I('blue')),stat = 'identity',alpha = 0.75,show.legend = FALSE)+geom_hline(yintercept = mean(data.hour.date1$Total.Tweets),col = I('black'),size = 1)+geom_text(aes(fontface = 'italic',label = paste('Average:',ceiling(mean(data.hour.date1$Total.Tweets)),'Tweets per hour'),x = 8,y = mean(data.hour.date1$Total.Tweets)+20),hjust = 'left',size = 4)+labs(title = 'Total Tweets per Hours - Joko Widodo',subtitle = '28 May 2019',caption = 'Twitter Crawling 28 - 29 May 2019')+xlab('Time of Day')+ylab('Total Tweets')+scale_fill_brewer(palette = 'Dark2')+theme_bw()# TWEETS的条形图-PRABOWO SUBIANTOdata.prabowo.df$created = ymd_hms(data.prabowo.df$created,tz = 'Asia/Jakarta')# 另一种制作“date”和“hour”变量的方法data.prabowo.df$date = date(data.prabowo.df$created)data.prabowo.df$hour = hour(data.prabowo.df$created)# 日期2019-05-28data.prabowo.date1 = subset(x = data.prabowo.df,date == '2019-05-28')data.hour.date1 = data.frame(table(data.prabowo.date1$hour))colnames(data.hour.date1) = c('Hour','Total.Tweets')# 日期 2019-05-29data.prabowo.date2 = subset(x = data.prabowo.df,date == '2019-05-29')data.hour.date2 = data.frame(table(data.prabowo.date2$hour))colnames(data.hour.date2) = c('Hour','Total.Tweets')data.hour.date3 = rbind(data.hour.date1,data.hour.date2)data.hour.date3$Date = c(rep(x = '2019-05-28',len = nrow(data.hour.date1)),rep(x = '2019-05-29',len = nrow(data.hour.date2)))data.hour.date3$Labels = c(letters,'A','B')data.hour.date3$Hour = as.character(data.hour.date3$Hour)data.hour.date3$Hour = as.numeric(data.hour.date3$Hour)# 数据预处理for (i in 1:nrow(data.hour.date3)) {if (i%%2 == 0) {data.hour.date3[i,'Hour'] = ''}if (i%%2 == 1) {data.hour.date3[i,'Hour'] = data.hour.date3[i,'Hour']}}data.hour.date3$Hour = as.factor(data.hour.date3$Hour)# 数据可视化ggplot(data.hour.date3)+geom_bar(aes(x = Labels,y = Total.Tweets,fill = Date),stat = 'identity',alpha = 0.75,show.legend = TRUE)+geom_hline(yintercept = mean(data.hour.date3$Total.Tweets),col = I('black'),size = 1)+geom_text(aes(fontface = 'italic',label = paste('Average:',ceiling(mean(data.hour.date3$Total.Tweets)),'Tweets per hour'),x = 5,y = mean(data.hour.date3$Total.Tweets)+6),hjust = 'left',size = 3.8)+scale_x_discrete(limits = data.hour.date3$Labels,labels = data.hour.date3$Hour)+labs(title = 'Total Tweets per Hours - Prabowo Subianto',subtitle = '28 - 29 May 2019',caption = 'Twitter Crawling 28 - 29 May 2019')+xlab('Time of Day')+ylab('Total Tweets')+ylim(c(0,100))+theme_bw()+theme(legend.position = 'bottom',legend.title = element_blank())+scale_fill_brewer(palette = 'Dark2')
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根据图1 ，我们可以得出结论，通过数据抓取（关键字“Jokow Widodo”和“Prabowo Subianto”）得到的tweet数量并不相似，即使在同一日期。
例如，在图1（左）中，从视觉上看，对于关键字为“Joko Widodo”的推文，仅在2019年5月28日03:00–17:00 WIB期间获得。而在图1（右图）中，我们得出的结论是，在2019年5月28日至29日12:00-23:59 WIB（2019年5月28日）和00:00-15:00 WIB（2019年5月29日）期间获得的关键词为“Prabowo Subianto”的推文。