__09.data_analyzing_visualizing_instagram (인스타그램 2편)

• 인스타그램 1편 크롤링/전처리: https://lime-jelly.tistory.com/47
• 인스타그램 3편 시각화/지도: https://lime-jelly.tistory.com/50
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__08.data_analyzing_crawling_instagram (인스타그램 1편)

__10.data.analyzing_map_instagram(인스타그램 3편)

Add/Modified on Jan 18 2022

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9. 인스타그램 데이터 비쥬얼라이징 (instagram data visualizing)

9.1. 해시태그 데이터

9.1.1. 데이터 불러오기

import pandas as pd
raw_total = pd.read_excel('./files/1_crawling_raw.xlsx')
raw_total['tags']

9.1.2. 해시태그 통합 저장하기

tags_total = []

for tags in raw_total['tags']:
    tags_list = tags[2:-2].split("', '") # 필요없는 부분 삭제
    for tag in tags_list:
        tags_total.append(tag)
tags_total
# 다른 방법
# raw_total['tags'][1].str[2:-2]

9.2. 해시태그 출현 빈도

from collections import Counter
tag_counts = Counter(tags_total)
type(tag_counts)
# collections.Counter
tag_counts

• 상위 50개 찾아보기

tag_counts.most_common(50)

9.3. 해시태그 정제하기

STOPWORDS = ['#일상', '#서귀포눈썹문신','#선팔','#제주도','#jeju','#반영구','#섭지코지','#제주자연눈썹','#서귀포눈썹문신','#제주눈썹문신', '#소통','#맞팔','#제주속눈썹','#제주일상','#여행스타그램','#눈썹문신','#카멜리아힐','#daily','#제주도민','#제주해안도로','#제주반영구','#제주시','#서귀포반영구','#서귀포속눈썹','#제주남자눈썹문신','#서귀포자연눈썹','#제주속눈썹연장','#서귀포남자눈썹문신']

tag_total_selected = []

for tag in tags_total:
    if not tag in STOPWORDS:
        tag_total_selected.append(tag)

tag_counts_selected = Counter(tag_total_selected)
tag_counts_selected.most_common(50)

# 모두 정제하진 못했어요 핳ㅎ..

9.4. 시각화하기

9.4.1. WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt
import platform

from matplotlib import rc
import sys
import seaborn as sns

font_path = 'c://Windows/Fonts/malgun.ttf'
rc('font', family = font_path)

import wordcloud
from wordcloud import WordCloud

# 안되면
# ! pip install wordcloud
# 이것도 error 뜨면
# conda prompt에서  conda install -c conda-forge wordcloud

wordcloud = WordCloud(font_path = font_path,
                      background_color = 'white',
                      width = 400,
                      height = 200,
                      relative_scaling = 0.3,
                      max_words = 100).generate_from_frequencies(tag_total_selected)

plt.figure(figsize = (10, 8))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.savefig('./files/word_cloud_class.png') # 파일 저장

9.4.2. Bar plot

# 많아서 개수 줄였어요
tag_counts_df = pd.DataFrame(tag_counts_selected.most_common(30))
tag_counts_df.columns = ['tags', 'counts']
tag_counts_df.head()

# blank 지우기
tag_counts_df['tags'].replace(' ', None, inplace = True)
tag_counts_df['tags']

tag_counts_df.dropna(subset = ['tags'], inplace = True)

plt.figure(figsize = (10, 8))
sns.barplot(x = 'counts', y = 'tags', data = tag_counts_df)
plt.show()