spark中对每条tweet进行拆分,提取出其中被@的用户名具体
时间: 2024-05-14 21:17:00 浏览: 11
的做法是什么?
可以使用Spark的flatMap函数对每条tweet进行拆分,然后使用正则表达式提取出其中被@的用户名,具体的做法如下:
```python
import re
def extract_mentions(tweet):
pattern = r'@(\w+)'
mentions = re.findall(pattern, tweet)
return mentions
tweets = [...] # 一组tweets,包含多条推文
mentions = sc.parallelize(tweets) \
.flatMap(extract_mentions) \
.distinct() \
.collect()
```
这样会将tweets的每条推文拆分成多个单词,然后使用正则表达式提取出其中被@的用户名,最后去重并收集结果。其中,`sc`参数为SparkContext对象,它表示与Spark集群的连接。
相关问题
python对用户发微博的日期进行统计并绘制柱状图
要对用户发微博的日期进行统计,需要先获取微博数据,并解析出每条微博的发布日期。可以使用Python的第三方库Tweepy来获取用户的微博数据,具体步骤如下:
1. 安装Tweepy库
```
pip install tweepy
```
2. 创建Twitter开发者账号,创建应用并获取API key和API secret
3. 使用Tweepy的OAuthHandler类进行认证并获取授权
```python
import tweepy
consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY'
consumer_secret = 'YOUR_CONSUMER_SECRET'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
```
4. 使用Tweepy的API类获取用户的微博数据
```python
tweets = api.user_timeline(screen_name='USER_SCREEN_NAME', count=200, tweet_mode='extended')
for tweet in tweets:
created_at = tweet.created_at.date() # 获取微博发布日期
print(created_at)
```
5. 使用Python的第三方库matplotlib绘制柱状图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
dates = [tweet.created_at.date() for tweet in tweets] # 获取所有微博的发布日期
date_counter = Counter(dates) # 统计每个日期的微博数量
x = list(date_counter.keys())
y = list(date_counter.values())
plt.bar(x, y)
plt.title('User Tweet Count by Date')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Tweet Count')
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import tweepy
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY'
consumer_secret = 'YOUR_CONSUMER_SECRET'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
tweets = api.user_timeline(screen_name='USER_SCREEN_NAME', count=200, tweet_mode='extended')
dates = [tweet.created_at.date() for tweet in tweets]
date_counter = Counter(dates)
x = list(date_counter.keys())
y = list(date_counter.values())
plt.bar(x, y)
plt.title('User Tweet Count by Date')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Tweet Count')
plt.show()
```
tweet sentiment extraction
"tweet情感提取"的含义是对推特内容进行情感分析的过程,通过对推特文本的语义分析以及情感词汇的识别,对推特内容进行积极、消极或中性情绪的判断。这个技术可以用于社交媒体的情感分析、市场研究以及舆情监测等领域。
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