介紹
選舉季已經到來，對于每個一直在關注這些事情的人來說，這絕對是一場最瘋狂、涉及最多社交媒體、充滿戲劇性的選舉。距離最后的選舉已經不到3個月，各個州的投票結果也逐漸地公示出來，我們認為是時候，通過分析候選人的演講內容，以及他們與大眾的互動情況，來了解這些候選人的競選方式了。
想要分析社交媒體上的大眾對這場選舉的看法，那么我們從分析候選人自己的推特內容著手，這似乎是比較合理的。在查看、總結這些推特的特點后，我們的目標變為搞清楚候選人用來吸引民眾注意力的詞語是哪些。
準備工作
首先需要說明的最重要的一點是，我們使用 Rodeo 作為我們的 IDE，隨后調用推特的 API 來獲取所有推文，最后將使用 Tableau 來完成可視化部分。也就是說，我們的第一件事情是去 https://www.yhat.com/products/rodeo 下載 Rodeo。接下來下一步是獲取調用推特 API 的權限，我們只需要在 https://dev.twitter.com/ 上注冊一個 app，隨后我們就獲得了調用 API 的令牌秘鑰（token keys）。最后，我們需要去 https://www.tableau.com/Tableau-Download 下載 Tableau（對學生賬號免費）。
導入工具
注：你也可以使用Rodeo中的菜單操作選擇 improved package，來查找、安裝需要的包。
成為推特開發者
數據挖掘
經過以上步驟后，我們的第一步是對給定用戶的推特內容進行挖掘，并以一種數據友好的方式展現出來。上面調用API的語句是會返回 JSON 格式的推特數據，為了將數據變換為我們能夠使用的數據格式，我們使用一個 for 循環來獲取贊、轉發、日期、推文內容，并用不同的列表來分別存儲它們。
在得到所有列表后，我們就可以將每個列表合并成一個干凈、簡潔的數據框了。
使用這些列，我們能搞清楚，在選舉的進程中，候選人措辭方面所發生的變化，然而考慮到我們的目標是分析推文中的關鍵詞，因此我們對候選人推文中出現的詞語總詞頻更感興趣，我們接下來將主要關注“text”列表。
數據清洗
因為“text”列表中不僅包括了大小寫字母，還包括了一些特殊的的字符，比如“@”、“：”等。毫無疑問地，這些字符會在進一步的分析引發錯誤，所以我們需要對數據進行清洗。
我們的清洗目標分為 2 步。首先，先將列表轉化為一個字符串。然后，去掉一些不是特殊字符但卻屬于格式化的單詞，比如 “WWW” 和 “http.”。
數據整理
到目前為止，所有推文中的句子都被分裂成了單詞，我們現在可以開始計算詞頻了。我們的首要任務是初始化一個空字典，并且往字典里添加新單詞及其詞頻。
該詞典包含了所有單詞及其對應的詞頻，但里面仍然存在一些單詞，它們對我們的分析沒有什么太大意義。為了解決這個問題，我們首先考慮詞頻超過給定數量（在本例中是50）的單詞，然后在這些單詞中，刪除我們認為是停止詞的單詞。
現在，讓我們看看 filtertrump 詞典長什么樣子：
數據可視化
完成了挖掘和清洗的工作后，我們就可以進行可視化了。我們的第一張圖是一張條形圖，它畫出了川普推文中前20個最常使用單詞的分布。通過查看前20個最常用單詞的分布，這進一步阻止了任何特殊字符及無意義的單詞顯示在圖表上。
利用相同的方法，只需要將前面 for 循環里的 screen_name 賦值為 “HillaryClinton”，我們就能找到希拉里·克林頓推文中前 20 個最常用單詞。
結論
現在，第一張圖已經繪制完成。我們可以開始分析數據，并找出候選人之間的語言傾向和模式了。
川普的最常用詞語包括 “Hillary Clinton”，“Trump”。克林頓的最常用詞語是 “Trump”，其次則是如 “Americans”，“American”，“women”，“people” 等群體性詞語。
另外，我們能看到希拉里的最常用詞語和川普有關，并且其詞頻幾乎三倍于其他單詞。與此同時，川普的最常用單詞都指向了克林頓，但其詞頻并沒有出現特別過分的傾斜。同樣地，我們可以看到這些候選人間的不同之處：川普更多地喜歡使用 “me” 和 “ImWithYou” 這樣的詞來談論自己；而克林頓顯得更包容一些，經常使用 “us” 和 “people” 這樣的詞。
使用 Tableau 畫出推特標簽詞云
此外，我們可以將上文中的字典存儲起來，便于下一步使用 Tableau 來實現可視化。使用下面的代碼，我們能將字典存儲起來：
一旦你運行了上面的代碼，那么你就可以在 Tableau 上打開這個 csv 文件，然后按下 F1 來調整顏色，按下 F2 來調整詞云大小，從而創建出下面的詞云：
祝賀你！到了這一步，你已經完成了：
- 調用 API 來挖掘推文數據；
- 清洗文本成可用的格式；
- 對兩種不同格式的數據進行可視化；
- 分析候選人的語言特征。
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