質問編集履歴
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コードのさいど貼り直し
test
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test
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@@ -1,22 +1,22 @@
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+
下記の結果をPandasを使用して格納し、エクセルに落としたいです。
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3
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3
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+
利用目的としては、複数同じ単語があるのでユニークにして数を計算したいです。
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+
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5
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+
単語名 件数
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6
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+
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7
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+
コロナ 405
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8
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+
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9
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+
マスク 2
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4
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5
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6
12
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-
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13
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+
```
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-
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9
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-
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#検索キーワード
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17
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q = "#花粉 exclude:retweets"
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18
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-
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19
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+
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20
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#データ取得
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22
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@@ -24,57 +24,55 @@
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24
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25
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for tweet in tweepy.Cursor(api.search, q=q,tweet_mode="extended").items(500):
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26
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-
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27
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+
tweet_doc.append(tweet.full_text)
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import MeCab
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30
30
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31
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def sep_by_mecab(text):
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32
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-
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33
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+
m = MeCab.Tagger ('-Ochasen')
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-
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+
node = m.parseToNode(text)
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-
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-
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-
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-
word_list=[]
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40
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-
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-
while node:
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42
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-
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43
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-
hinshi = node.feature.split(",")[0]
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44
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-
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45
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-
if hinshi in ["名詞","動詞","形容詞"]:
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-
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47
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-
origin = node.feature.split(",")[6]
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-
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49
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-
if origin not in ["*","する","いる","なる","てる","れる","ある","こと","もの","HTTPS","花粉","花粉症","症"] :
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50
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-
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51
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-
word_list.append(origin)
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52
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-
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53
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-
node = node.next
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-
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-
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-
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-
return word_list
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38
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+
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+
word_list=[]
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40
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+
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41
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+
while node:
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42
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+
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43
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+
hinshi = node.feature.split(",")[0]
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44
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+
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45
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+
if hinshi in ["名詞","動詞","形容詞"]:
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46
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+
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47
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+
origin = node.feature.split(",")[6]
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48
|
+
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49
|
+
if origin not in ["*","する","いる","なる","てる","れる","ある","こと","もの","HTTPS","花粉","花粉症","症"] :
|
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50
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+
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51
|
+
word_list.append(origin)
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52
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+
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53
|
+
node = node.next
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54
|
+
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55
|
+
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56
|
+
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57
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+
return word_list
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60
58
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documents=[]
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62
60
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63
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for t in tweet_doc:
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64
62
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65
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-
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63
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+
documents.append(set(sep_by_mecab(t)))
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66
64
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65
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import pyfpgrowth
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68
66
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67
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import pprint
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70
68
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-
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69
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+
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70
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#分析
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patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(documents, 30)
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76
74
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77
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-
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75
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+
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78
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79
77
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#降順に並び替えて見やすく表示
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80
78
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@@ -82,8 +80,84 @@
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82
80
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83
81
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pprint.pprint(sorted_patterns)
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84
82
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83
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+
```
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85
84
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86
85
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87
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-
import pandas as pd
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88
86
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87
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+
結果
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88
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+
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89
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+
[(('マスク',), 169),
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90
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+
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91
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+
(('コロナ',), 94),
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92
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+
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93
|
+
(('飛ぶ',), 72),
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94
|
+
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95
|
+
(('ウイルス', 'コロナ'), 67),
|
|
96
|
+
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|
97
|
+
(('コロナ', 'マスク'), 67),
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
(('ウイルス', 'マスク'), 57),
|
|
100
|
+
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101
|
+
(('対策',), 53),
|
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102
|
+
|
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103
|
+
(('日',), 51),
|
|
104
|
+
|
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105
|
+
(('鼻',), 51),
|
|
106
|
+
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107
|
+
(('ウイルス', 'コロナ', 'マスク'), 51),
|
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108
|
+
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109
|
+
(('目',), 44),
|
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110
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+
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111
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+
(('今日',), 44),
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112
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+
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113
|
+
(('の',), 40),
|
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114
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+
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115
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+
(('アレルギー',), 40),
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116
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+
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117
|
+
(('くる',), 39),
|
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118
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+
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119
|
+
(('スギ',), 39),
|
|
120
|
+
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121
|
+
(('でる',), 38),
|
|
122
|
+
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123
|
+
(('コロナ', '新型'), 38),
|
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124
|
+
|
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125
|
+
(('インフルエンザ', 'マスク'), 38),
|
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126
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+
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127
|
+
(('月',), 37),
|
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128
|
+
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129
|
+
(('鼻水',), 36),
|
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130
|
+
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131
|
+
(('ない',), 36),
|
|
132
|
+
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133
|
+
(('インフルエンザ', 'ウイルス'), 36),
|
|
134
|
+
|
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135
|
+
(('インフルエンザ', 'コロナ'), 36),
|
|
136
|
+
|
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137
|
+
(('ん',), 35),
|
|
138
|
+
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139
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+
(('飛散',), 35),
|
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140
|
+
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141
|
+
(('でる', '飛ぶ'), 35),
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142
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+
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143
|
+
(('できる',), 34),
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144
|
+
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145
|
+
(('くしゃみ',), 33),
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146
|
+
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147
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+
(('ウイルス', '新型'), 32),
|
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148
|
+
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149
|
+
(('ウイルス', 'コロナ', '新型'), 31),
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150
|
+
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151
|
+
(('枚',), 30),
|
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152
|
+
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153
|
+
(('インフルエンザ', 'コロナ', 'マスク'), 30)]
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154
|
+
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89
|
-
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155
|
+
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156
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+
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157
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+
上記の結果をPndasで下記のように格納したいです！
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158
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+
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159
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+
単語名 件数
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160
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+
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161
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+
コロナ 405
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162
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+
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163
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マスク 2
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