Възнамерявам да науча повече за D3.js, така че направих първата стъпка, за да потърся подходящи хора и туитове в Twitter, тъй като го намирам за добър ресурс, за да съм в крак с най-новите разработки на части.
Лесен начин за записване на туитове
С пакети като rtweet изтриването на туитове е наистина лесно.
library(rtweet) d3 <- search_tweets(q= '#d3js', n = 5000, parse = TRUE, include_rts = FALSE) d3users <- users_data(d3) %>% unique()
Това, което прави, е, че ще премахне 5000 ретуита (с изключение на ретуитове), което се оказва около 1 седмица данни, съдържащи #d3js dashtag. Получената рамка с данни за туитове включва броя на ретуитовете и любимите. Потребителската рамка с данни включва потребителско име, местоположение, URL адрес на изображение, описание на профила, брой последователи, следвани и списъци.
Това са някои от хората, които туитват за d3.js в последните 5000 туита. Според техния профил, това е, което правят:
Мрежа от споменавания
Разглеждайки споменаването от миналата седмица сред потребители, които туитват с #d3js, много споменавания сочат към Ръководство на стопаджия за d3.js.
Направете ежедневен списък за четене от тълпи
Вместо да преглеждате стени от туитове, списък с най-много ретуитнати връзки, който се отваря в браузъра, без да е необходимо да щраквате, би бил удобен за ежедневна доза d3 знания.
urls = d3 %>% arrange(desc(retweet_count)) %>% head() %>% filter(!is.na(urls_expanded)) %>% select(url, retweet_count) sapply(urls$url,function(x) browseURL(as.character(x)))
Тези връзки ме насочват към някои добри d3 видеоклипове, публикувани от Ian Johnson, които не се показват чрез търсене на hashtag в twitter, въпреки че това също често е добра опция за получаване на най-добро съдържание по тема. Също така е възможно някои връзки да се показват многократно в бракуван резултат, ако не се генерира достатъчно съдържание.
Това е #day31 от моите #100dayprojects за наука за данни и визуално разказване на истории. Благодаря за четенето и отзивите са добре дошли.
