Python Word Clouds Tutorial: Wie man eine Wortwolke erstellt

Code aus diesem Tutorial online ausführen und bearbeiten

Was ist eine Wortwolke?

Vielleicht hast du schon einmal eine Wolke mit vielen Wörtern in verschiedenen Größen gesehen, die die Häufigkeit oder Wichtigkeit der einzelnen Wörter darstellen. Das nennt man eine Tag Cloud oder Wortwolke. In diesem Tutorial lernst du, wie du eine Wortwolke in Python erstellst und sie nach deinen Vorstellungen anpasst. Dieses Tool ist praktisch, um Textdaten zu untersuchen und deinen Bericht lebendiger zu gestalten.

Übe mit dieser praktischen Übung, eine WordCloud in Python zu erstellen.

In diesem Lernprogramm werden wir einen Datensatz mit Weinrezensionen von der Wine Enthusiast Website verwenden, um zu lernen:

Wie man eine einfache Wortwolke aus einem oder mehreren Textdokumenten erstellt
Farbe, Größe und Anzahl des Textes in deiner Wortwolke anpassen
Maskiere deine Wortwolke in eine beliebige Form deiner Wahl
Maskiere deine Wortwolke in ein beliebiges Farbmuster deiner Wahl

Wann eine Wortwolke verwendet werden sollte

Es ist wichtig, daran zu denken, dass Wortwolken zwar nützlich sind, um häufig vorkommende Wörter in einem Text oder Datensatz zu visualisieren, dass sie aber in der Regel nur einen Überblick über die Themen bieten. Sie ähneln den Bar Blots, sind aber oft visuell ansprechender (wenn auch manchmal schwieriger zu interpretieren). Wortwolken können besonders hilfreich sein, wenn du das möchtest:

Schnelles Erkennen der wichtigsten Themen in einem großen Textkorpus
die allgemeine Stimmung oder den Ton eines Textes zu verstehen
Untersuche Muster oder Trends in Daten, die textuelle Informationen enthalten
Kommuniziere die wichtigsten Ideen oder Konzepte auf eine visuell ansprechende Weise

Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass Wortwolken keinen Kontext oder ein tieferes Verständnis der verwendeten Wörter und Ausdrücke liefern. Daher sollten sie in Verbindung mit anderen Methoden zur Analyse und Interpretation von Textdaten verwendet werden.

Voraussetzungen

Um mit der Erstellung einer Wortwolke in Python zu beginnen, musst du einige der folgenden Pakete installieren:

Die Bibliothek numpy ist eine der beliebtesten und hilfreichsten Bibliotheken, die für den Umgang mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen verwendet wird. Sie wird auch in Kombination mit der pandas Bibliothek verwendet, um Datenanalysen durchzuführen.

Das Python-Modul os ist eine integrierte Bibliothek, du musst es also nicht installieren. Um mehr über den Umgang mit Dateien mit dem os-Modul zu erfahren, ist dieses DataCamp-Tutorial zum Lesen und Schreiben von Dateien in Python hilfreich.

Für die Visualisierung ist matplotlib eine Basisbibliothek, die es vielen anderen Bibliotheken ermöglicht, auf ihrer Grundlage zu arbeiten und zu plotten. seaborn oder wordcloud, die du in diesem Lernprogramm verwenden wirst. Die pillow Bibliothek ist ein Paket, das das Lesen von Bildern ermöglicht. Pillow ist ein Wrapper für PIL - Python Imaging Library. Du brauchst diese Bibliothek, um das Bild als Maske für die Wortwolke einzulesen.

wordcloud kann ein wenig schwierig zu installieren sein. Wenn du nur eine einfache Wortwolke erstellen willst, reicht pip install wordcloud oder conda install -c conda-forge wordcloud aus. Die neueste Version mit der Möglichkeit, die Wolke in jede beliebige Form zu bringen, erfordert jedoch eine andere Installationsmethode (siehe unten):

git clone https://github.com/amueller/word_cloud.git
cd word_cloud
pip install .Bereitgestellt von

Dataset:

Dieses Tutorial verwendet den Weinbewertungsdatensatz von Kaggle. Diese Sammlung ist ein großartiger Datensatz zum Lernen, da es keine fehlenden Werte gibt (was Zeit kostet) und viele Text- (Weinbewertungen), kategoriale und numerische Daten.

Erstellen einer Wortwolke in Python: Vorbereitung

Installiere die notwendigen Bibliotheken

Als Erstes lädst du alle notwendigen Bibliotheken:

# Start with loading all necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from os import path
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGeneratorBereitgestellt von

import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inlineBereitgestellt von

c:\intelpython3\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py:
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
Bereitgestellt von

Wenn du mehr als 10 Bibliotheken hast, ordne sie nach Abschnitten (z. B. Basislibs, Visualisierung, Modelle usw.). Durch die Verwendung von Kommentaren im Code wird dein Code sauber und leicht nachvollziehbar.

Lade die Daten in den Datenrahmen

Benutze jetzt Pandas read_csv, um den Datenrahmen zu laden. Beachte die Verwendung von index_col=0, was bedeutet, dass wir den Zeilennamen (Index) nicht als separate Spalte einlesen.

# Load in the dataframe
df = pd.read_csv("data/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)Bereitgestellt von

# Looking at first 5 rows of the dataset
df.head()Bereitgestellt von

Du kannst einige grundlegende Informationen über den Datensatz ausdrucken, indem du print() mit .format() kombinierst, um einen schönen Ausdruck zu erhalten.

print("There are {} observations and {} features in this dataset. \n".format(df.shape[0],df.shape[1]))

print("There are {} types of wine in this dataset such as {}... \n".format(len(df.variety.unique()),
                                                                           ", ".join(df.variety.unique()[0:5])))

print("There are {} countries producing wine in this dataset such as {}... \n".format(len(df.country.unique()),
                                                                                      ", ".join(df.country.unique()[0:5])))Bereitgestellt von

There are 129971 observations and 13 features in this dataset.

There are 708 types of wine in this dataset such as White Blend, Portuguese Red, Pinot Gris, Riesling, Pinot Noir...

There are 44 countries producing wine in this dataset such as Italy, Portugal, US, Spain, France...Bereitgestellt von

df[["country", "description","points"]].head()Bereitgestellt von

	Land	Beschreibung	Punkte
0	Italien	Aromen von tropischen Früchten, Ginster, Brimston und...	87
1	Portugal	Er ist reif und fruchtig, ein Wein, der geschmeidig und...	87
2	US	Herb und spritzig, die Aromen von Limettenfleisch und...	87
3	US	Ananasschalen, Zitronenmark und Orangenblüten ...	87
4	US	Ähnlich wie die reguläre Abfüllung von 2012 ist diese...	87

Gruppen erstellen, um Merkmale zu vergleichen

Um Vergleiche zwischen Gruppen eines Merkmals anzustellen, kannst du groupby() verwenden und eine zusammenfassende Statistik berechnen.

Mit dem Weindatensatz kannst du nach Ländern gruppieren und dir entweder die zusammenfassenden Statistiken für alle Länder nach Punkten und Preis ansehen oder die beliebtesten und teuersten auswählen.

# Groupby by country
country = df.groupby("country")

# Summary statistic of all countries
country.describe().head()Bereitgestellt von

So werden die Top 5 der höchsten Durchschnittspunkte aller 44 Länder ermittelt:

country.mean().sort_values(by="points",ascending=False).head()Bereitgestellt von

Land	Punkte	Preis
England	91.581081	51.681159
Indien	90.222222	13.333333
Österreich	90.101345	30.762772
Deutschland	89.851732	42.257547
Kanada	89.369650	35.712598

Plotten der Daten

Du kannst die Anzahl der Weine nach Land mit der Plot-Methode von Pandas DataFrame und Matplotlib darstellen. Wenn du mit Matplotlib nicht vertraut bist, wirf einen Blick auf unser Matplotlib-Tutorial.

plt.figure(figsize=(15,10))
country.size().sort_values(ascending=False).plot.bar()
plt.xticks(rotation=50)
plt.xlabel("Country of Origin")
plt.ylabel("Number of Wines")
plt.show()Bereitgestellt von

Unter den 44 Ländern, die Wein produzieren, haben die USA mehr als 50.000 Weintypen im Datensatz der Weinkritik, doppelt so viele wie das nächste Land auf der Rangliste, Frankreich - das Land, das für seinen Wein berühmt ist. Italien produziert auch viele Qualitätsweine und hat fast 20.000 Weine, die du bewerten kannst.

Untersuche die Daten

Werfen wir nun einen Blick auf die Darstellung aller 44 Länder nach dem am höchsten bewerteten Wein, wobei wir die gleiche Technik wie oben anwenden:

plt.figure(figsize=(15,10))
country.max().sort_values(by="points",ascending=False)["points"].plot.bar()
plt.xticks(rotation=50)
plt.xlabel("Country of Origin")
plt.ylabel("Highest point of Wines")
plt.show()Bereitgestellt von

Australien, die USA, Portugal, Italien und Frankreich haben alle 100-Punkte-Weine. Wie du siehst, liegt Portugal auf Platz 5 und Australien auf Platz 9, was die Anzahl der produzierten Weine im Datensatz angeht, und beide Länder haben weniger als 8000 Weinsorten.
Das ist ein bisschen Datenexploration, um den Datensatz kennenzulernen, den du heute benutzt. Jetzt tauchst du in den Hauptgang der Mahlzeit ein: die Wortwolke.

Einrichten einer einfachen Wortwolke in Python

Erste Schritte

Eine Wortwolke ist eine Technik, die zeigt, welche Wörter in einem bestimmten Text am häufigsten vorkommen. Wir können eine Python-Bibliothek verwenden, die uns dabei hilft. Das erste, was du tun solltest, bevor du eine Funktion verwendest, ist, dir den Docstring der Funktion anzusehen und alle erforderlichen und optionalen Argumente zu überprüfen. Dazu gibst du ?function ein und führst es aus, um alle Informationen zu erhalten.

?WordCloudBereitgestellt von

[1;31mInit signature:[0m [0mWordCloud[0m[1;33m([0m[0mfont_path[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mwidth[0m[1;33m=[0m[1;36m400[0m[1;33m,[0m [0mheight[0m[1;33m=[0m[1;36m200[0m[1;33m,[0m [0mmargin[0m[1;33m=[0m[1;36m2[0m[1;33m,[0m [0mranks_only[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mprefer_horizontal[0m[1;33m=[0m[1;36m0.9[0m[1;33m,[0m [0mmask[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mscale[0m[1;33m=[0m[1;36m1[0m[1;33m,[0m [0mcolor_func[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mmax_words[0m[1;33m=[0m[1;36m200[0m[1;33m,[0m [0mmin_font_size[0m[1;33m=[0m[1;36m4[0m[1;33m,[0m [0mstopwords[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mrandom_state[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mbackground_color[0m[1;33m=[0m[1;34m'black'[0m[1;33m,[0m [0mmax_font_size[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mfont_step[0m[1;33m=[0m[1;36m1[0m[1;33m,[0m [0mmode[0m[1;33m=[0m[1;34m'RGB'[0m[1;33m,[0m [0mrelative_scaling[0m[1;33m=[0m[1;36m0.5[0m[1;33m,[0m [0mregexp[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mcollocations[0m[1;33m=[0m[1;32mTrue[0m[1;33m,[0m [0mcolormap[0m[1;33m=[0m[1;32mNone[0m[1;33m,[0m [0mnormalize_plurals[0m[1;33m=[0m[1;32mTrue[0m[1;33m,[0m [0mcontour_width[0m[1;33m=[0m[1;36m0[0m[1;33m,[0m [0mcontour_color[0m[1;33m=[0m[1;34m'black'[0m[1;33m)[0m[1;33m[0m[0m
[1;31mDocstring:[0m     
Word cloud object for generating and drawing.

Parameters
----------
font_path : string
    Font path to the font that will be used (OTF or TTF).
    Defaults to DroidSansMono path on a Linux machine. If you are on
    another OS or don't have this font; you need to adjust this path.

width : int (default=400)
    Width of the canvas.

height : int (default=200)
    Height of the canvas.

prefer_horizontal : float (default=0.90)
    The ratio of times to try horizontal fitting as opposed to vertical.
    If prefer_horizontal < 1, the algorithm will try rotating the word
    if it doesn't fit. (There is currently no built-in way to get only
    vertical words.)

mask : nd-array or None (default=None)
    If not None, gives a binary mask on where to draw words. If mask is not
    None, width and height will be ignored, and the shape of mask will be
    used instead. All white (#FF or #FFFFFF) entries will be considered
    "masked out" while other entries will be free to draw on. [This
    changed in the most recent version!]

contour_width: float (default=0)
    If mask is not None and contour_width > 0, draw the mask contour.

contour_color: color value (default="black")
    Mask contour color.

scale : float (default=1)
    Scaling between computation and drawing. For large word-cloud images,
    using scale instead of larger canvas size is significantly faster, but
    might lead to a coarser fit for the words.

min_font_size : int (default=4)
    Smallest font size to use. Will stop when there is no more room in this
    size.

font_step : int (default=1)
    Step size for the font. font_step > 1 might speed up computation but
    give a worse fit.

max_words : number (default=200)
    The maximum number of words.

stopwords : set of strings or None
    The words that will be eliminated. If None, the build-in STOPWORDS
    list will be used.

background_color : color value (default="black")
    Background color for the word cloud image.

max_font_size : int or None (default=None)
    Maximum font size for the largest word. If None, the height of the image is
    used.

mode : string (default="RGB")
    Transparent background will be generated when mode is "RGBA" and
    background_color is None.

relative_scaling : float (default=.5)
    Importance of relative word frequencies for font-size.  With
    relative_scaling=0, only word-ranks are considered.  With
    relative_scaling=1, a word that is twice as frequent will have twice
    the size.  If you want to consider the word frequencies and not only
    their rank, relative_scaling around .5 often looks good.

    .. versionchanged: 2.0
        Default is now 0.5.

color_func : callable, default=None
    Callable with parameters word, font_size, position, orientation,
    font_path, random_state that returns a PIL color for each word.
    Overwrites "colormap".
    See colormap for specifying a matplotlib colormap instead.

regexp : string or None (optional)
    Regular expression to split the input text into tokens in process_text.
    If None is specified, ``r"\w[\w']+"`` is used.

collocations : bool, default=True
    Whether to include collocations (bigrams) of two words.

    .. versionadded: 2.0

colormap : string or matplotlib colormap, default="viridis"
    Matplotlib colormap to randomly draw colors from for each word.
    Ignored if "color_func" is specified.

    .. versionadded: 2.0

normalize_plurals : bool, default=True
    Whether to remove trailing 's' from words. If True and a word
    appears with and without a trailing 's', the one with trailing 's'
    is removed and its counts are added to the version without
    trailing 's' -- unless the word ends with 'ss'.

Attributes
----------
``words_`` : dict of string to float
    Word tokens with associated frequency.

    .. versionchanged: 2.0
        ``words_`` is now a dictionary

``layout_`` : list of tuples (string, int, (int, int), int, color))
    Encodes the fitted word cloud. Encodes for each word the string, font
    size, position, orientation, and color.

Notes
-----
Larger canvases will make the code significantly slower. If you need a
large word cloud, try a lower canvas size, and set the scale parameter.

The algorithm might give more weight to the ranking of the words
then their actual frequencies, depending on the ``max_font_size`` and the
scaling heuristic.
[1;31mFile:[0m           c:\intelpython3\lib\site-packages\wordcloud\wordcloud.py
[1;31mType:[0m           typeBereitgestellt von

Du kannst sehen, dass das einzige erforderliche Argument für ein WordCloud-Objekt die Textist, während alle anderen optional sind.

Beginne mit einer einfachen Eingabe

Beginnen wir also mit einem einfachen Beispiel: Wir verwenden die erste Beobachtungsbeschreibung als Eingabe für die Wortwolke. Die drei Schritte sind:

Extrahiere die Rezension (Textdokument)
Ein Wortwolkenbild erstellen und generieren
Anzeige der Wolke mit matplotlib

# Start with one review:
text = df.description[0]

# Create and generate a word cloud image:
wordcloud = WordCloud().generate(text)

# Display the generated image:
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()Bereitgestellt von

Toll! Wie du siehst, wurde in der ersten Bewertung viel über den Trockengeschmack und die Aromen des Weins geschrieben.

Optionale Argumente für die Wortwolke ändern

Ändere nun einige optionale Argumente der Wortwolke wie max_font_size, max_word und background_color.

# lower max_font_size, change the maximum number of word and lighten the background:
wordcloud = WordCloud(max_font_size=50, max_words=100, background_color="white").generate(text)
plt.figure()
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()Bereitgestellt von

Es scheint, als wäre es keine gute Idee, max_font_size hier zu verwenden. Dadurch wird es schwieriger, die Unterschiede zwischen den Worthäufigkeiten zu erkennen. Wenn du den Hintergrund aufhellst, ist die Wolke jedoch leichter zu lesen.

Wenn du das Bild speichern möchtest, bietet WordCloud die Funktion to_file

# Save the image in the img folder:
wordcloud.to_file("img/first_review.png")Bereitgestellt von

<wordcloud.wordcloud.WordCloud at 0x16f1d704978>Bereitgestellt von

Das Ergebnis wird so aussehen, wenn du sie einlädst:

Du hast wahrscheinlich das Argument interpolation="bilinear" in der plt.imshow() bemerkt. Dadurch wird das angezeigte Bild flüssiger dargestellt. Wenn du mehr über die Auswahl wissen willst, ist dieses Tutorial über Interpolationsmethoden für imshow eine nützliche Ressource.

Daten kombinieren

Jetzt fasst du also alle Weinbewertungen in einem großen Text zusammen und erstellst eine große fette Wolke, um zu sehen, welche Eigenschaften bei diesen Weinen am häufigsten vorkommen.

text = " ".join(review for review in df.description)
print ("There are {} words in the combination of all review.".format(len(text)))
Bereitgestellt von

There are 31661073 words in the combination of all review.
Bereitgestellt von

# Create stopword list:
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.update(["drink", "now", "wine", "flavor", "flavors"])

# Generate a word cloud image
wordcloud = WordCloud(stopwords=stopwords, background_color="white").generate(text)

# Display the generated image:
# the matplotlib way:
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
Bereitgestellt von

Es scheint, als wären Schwarzkirsche und Vollmundigkeit die am häufigsten genannten Eigenschaften, und Cabernet Sauvignon ist der beliebteste von allen. Das deckt sich mit der Tatsache, dass Cabernet Sauvignon "eine der bekanntesten Rotweinrebsorten der Welt ist. Er wird in fast allen großen Weinbauländern angebaut, und zwar in den unterschiedlichsten Klimazonen, vom kanadischen Okanagan Valley bis zum Beqaa Valley im Libanon.^[1]

Visualisierung von Wortwolken in Python

Jetzt lass uns diese Worte in eine Tasse (oder sogar eine Flasche) Wein gießen!

Um eine Form für deine Wortwolke zu erstellen, musst du zunächst eine PNG-Datei finden, die als Maske dienen soll. Im Folgenden findest du ein schönes Exemplar, das im Internet verfügbar ist:

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Nicht alle Maskenbilder haben das gleiche Format, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt, so dass die WordCloud-Funktion nicht richtig funktioniert. Um sicherzustellen, dass deine Maske funktioniert, schauen wir sie uns in Form eines Numpy-Arrays an:

wine_mask = np.array(Image.open("img/wine_mask.png"))
wine_mask
Bereitgestellt von

array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       ...,
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
Bereitgestellt von

Die Maskierungsfunktionen erfordern, dass der weiße Anteil der Maske 255 und nicht 0 ist (Ganzzahl). Dieser Wert stellt die "Intensität" des Pixels dar. Werte von 255 sind rein weiß, während Werte von 1 schwarz sind. Hier kannst du die unten stehende Funktion verwenden, um deine Maske umzuwandeln, wenn deine Maske das gleiche Format wie oben hat. Beachte, wenn du eine Maske hast, bei der der Hintergrund nicht 0, sondern 1 oder 2 ist, passe die Funktion an deine Maske an.

Zuerst benutzt du die Funktion transform_format(), um die Zahlen 0 bis 255 zu tauschen.

def transform_format(val):
    if val == 0:
        return 255
    else:
        return val
Bereitgestellt von

Erstelle dann eine neue Maske mit der gleichen Form wie die Maske, die du gerade in der Hand hast, und wende die Funktion transform_format() auf jeden Wert in jeder Zeile der vorherigen Maske an.

# Transform your mask into a new one that will work with the function:
transformed_wine_mask = np.ndarray((wine_mask.shape[0],wine_mask.shape[1]), np.int32)

for i in range(len(wine_mask)):
    transformed_wine_mask[i] = list(map(transform_format, wine_mask[i]))
Bereitgestellt von

Jetzt hast du eine neue Maske in der richtigen Form. Der Ausdruck der umgewandelten Maske ist der beste Weg, um zu überprüfen, ob die Funktion gut funktioniert.

# Check the expected result of your mask
transformed_wine_mask
Bereitgestellt von

array([[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       ...,
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]])
Bereitgestellt von

Mit der richtigen Maske kannst du beginnen, die Wortwolke mit deiner ausgewählten Form zu erstellen. Beachte, dass es in der Funktion WordCloud ein Argument mask gibt, das die transformierte Maske enthält, die du oben erstellt hast. contour_width und contour_color sind, wie der Name schon sagt, Argumente, um die Umrissmerkmale der Wolke anzupassen. Die Weinflasche, die du hier hast, ist eine Rotweinflasche, also scheint Feuerstein eine gute Wahl für die Konturfarbe zu sein. Für weitere Farbauswahlen kannst du einen Blick auf diese Farbcodetabelle werfen.

# Create a word cloud image
wc = WordCloud(background_color="white", max_words=1000, mask=transformed_wine_mask,
               stopwords=stopwords, contour_width=3, contour_color='firebrick')

# Generate a wordcloud
wc.generate(text)

# store to file
wc.to_file("img/wine.png")

# show
plt.figure(figsize=[20,10])
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
Bereitgestellt von

Voila! Du hast eine Wortwolke in Form einer Weinflasche erstellt! Es scheint, dass in den Weinbeschreibungen am häufigsten schwarze Kirschen, Fruchtaromen und vollmundige Eigenschaften des Weins erwähnt werden. Schauen wir uns nun die Bewertungen für jedes Land genauer an und stellen die Wortwolke mit der Flagge des jeweiligen Landes dar. Im Folgenden findest du ein Beispiel, das du bald erstellen wirst:

Erstellen einer Wortwolke nach einem Farbmuster

Du kannst alle Bewertungen der fünf Länder mit den meisten Weinen kombinieren. Um diese Länder zu finden, kannst du entweder das Diagramm Land vs. Anzahl der Weine oben betrachten oder die Gruppe verwenden, die du oben erhalten hast, um die Anzahl der Beobachtungen für jedes Land (jede Gruppe) zu finden und sort_values() mit dem Argument ascending=False absteigend zu sortieren.

country.size().sort_values(ascending=False).head()
Bereitgestellt von

country
US          54504
France      22093
Italy       19540
Spain        6645
Portugal     5691
dtype: int64
Bereitgestellt von

Jetzt hast du also 5 Top-Länder: die USA, Frankreich, Italien, Spanien und Portugal. Du kannst die Anzahl der Länder ändern, indem du die gewünschte Anzahl in head() einträgst.

country.size().sort_values(ascending=False).head(10)
Bereitgestellt von

country
US           54504
France       22093
Italy        19540
Spain         6645
Portugal      5691
Chile         4472
Argentina     3800
Austria       3345
Australia     2329
Germany       2165
dtype: int64
Bereitgestellt von

Für den Moment sollten fünf Länder genug sein.

Um alle Rezensionen für jedes Land zu erhalten, kannst du alle Rezensionen mit der " ".join(list) Syntax verketten, die alle Elemente in einer Liste verbindet und sie durch Leerzeichen trennt.

# Join all reviews of each country:
usa = " ".join(review for review in df[df["country"]=="US"].description)
fra = " ".join(review for review in df[df["country"]=="France"].description)
ita = " ".join(review for review in df[df["country"]=="Italy"].description)
spa = " ".join(review for review in df[df["country"]=="Spain"].description)
por = " ".join(review for review in df[df["country"]=="Portugal"].description)
Bereitgestellt von

Dann kannst du die Wortwolke wie oben beschrieben erstellen. Du kannst die beiden Schritte des Erstellens und Erzeugens wie folgt kombinieren. Die Farbzuordnung wird direkt vor dem Plotten der Wolke mit der Funktion ImageColorGenerator aus der WordCloud-Bibliothek durchgeführt.

# Generate a word cloud image
mask = np.array(Image.open("img/us.png"))
wordcloud_usa = WordCloud(stopwords=stopwords, background_color="white", mode="RGBA", max_words=1000, mask=mask).generate(usa)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.figure(figsize=[7,7])
plt.imshow(wordcloud_usa.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

# store to file
plt.savefig("img/us_wine.png", format="png")

plt.show()
Bereitgestellt von

Sieht gut aus! Jetzt wiederholen wir das Ganze mit einem Bericht aus Frankreich.

# Generate a word cloud image
mask = np.array(Image.open("img/france.png"))
wordcloud_fra = WordCloud(stopwords=stopwords, background_color="white", mode="RGBA", max_words=1000, mask=mask).generate(fra)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.figure(figsize=[7,7])
plt.imshow(wordcloud_fra.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

# store to file
plt.savefig("img/fra_wine.png", format="png")

#plt.show()
Bereitgestellt von

Bitte beachte, dass du das Bild nach dem Plotten speichern solltest, um die Wortwolke mit dem gewünschten Farbmuster zu erhalten.

# Generate a word cloud image
mask = np.array(Image.open("img/italy.png"))
wordcloud_ita = WordCloud(stopwords=stopwords, background_color="white", max_words=1000, mask=mask).generate(ita)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.figure(figsize=[7,7])
plt.imshow(wordcloud_ita.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

# store to file
plt.savefig("img/ita_wine.png", format="png")

#plt.show()
Bereitgestellt von

Nach Italien folgt Spanien:

# Generate a word cloud image
mask = np.array(Image.open("img/spain.png"))
wordcloud_spa = WordCloud(stopwords=stopwords, background_color="white", max_words=1000, mask=mask).generate(spa)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.figure(figsize=[7,7])
plt.imshow(wordcloud_spa.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

# store to file
plt.savefig("img/spa_wine.png", format="png")
#plt.show()
Bereitgestellt von

Finally, Portugal:

# Generate a word cloud image
mask = np.array(Image.open("img/portugal.png"))
wordcloud_por = WordCloud(stopwords=stopwords, background_color="white", max_words=1000, mask=mask).generate(por)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.figure(figsize=[7,7])
plt.imshow(wordcloud_por.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

# store to file
plt.savefig("img/por_wine.png", format="png")
#plt.show()
Bereitgestellt von

Das Endergebnis findest du in der Tabelle unten, um die Masken und die Wortwolken zu vergleichen. Welches ist dein Favorit?

Wie man Wortwolken interpretiert

Wir haben nun einige Beispiele für Wortwolken gesehen und wie man sie in Python erstellt. Es lohnt sich jedoch zu erforschen, wie man diese Datenvisualisierungen interpretieren kann. Im Allgemeinen steht die Größe jedes Worts in der Wolke für seine Häufigkeit oder Wichtigkeit im Text. Je häufiger ein Wort im Text vorkommt, desto größer wird es in der Wortwolke angezeigt.

Bei der Interpretation von Wortwolken gibt es einige Dinge zu beachten:

Achte auf die Größe der Wörter: Wie bereits erwähnt, entspricht die Größe jedes Wortes in der Wolke seiner Häufigkeit oder Bedeutung im Text. Deshalb sind größere Wörter in der Regel wichtiger für die Gesamtaussage des Textes.
Suche nach Mustern: Gibt es Gruppen von Wörtern, die häufig zusammen vorkommen? Das kann auf ein Thema hinweisen, das im Text wichtig ist.
Bedenke den Kontext: Denk daran, dass die Wortwolke nur die Wörter darstellt, die im Text vorkommen, und keine Informationen über ihre Bedeutung oder ihre Verwendung liefert. Deshalb ist es wichtig, über den Kontext des Textes und die spezifischen Bedeutungen der verwendeten Wörter nachzudenken.
Nimm dich vor Ausreißern in Acht: Manchmal kann ein Wort in der Wortwolke sehr groß erscheinen, einfach weil es häufig vorkommt, auch wenn es für die Gesamtaussage des Textes nicht besonders bedeutsam oder relevant ist. Halte Ausschau nach solchen Ausreißern und versuche, dich auf die Wörter und Muster zu konzentrieren, die am wichtigsten sind.

Insgesamt kann eine Wortwolke ein nützliches Instrument sein, um die wichtigsten Themen und Ideen in einem Text schnell zu visualisieren. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass es nur ein Werkzeug unter vielen für die Analyse von Textdaten ist und in Verbindung mit anderen Methoden für eine tiefere Analyse und ein besseres Verständnis verwendet werden sollte.

Herzlichen Glückwunsch!

Du hast es geschafft! Du hast verschiedene Möglichkeiten kennengelernt, wie du mit der WordCloud-Bibliothek eine Wortwolke in Python zeichnen kannst, die für die Visualisierung einer Textanalyse hilfreich ist. Du lernst auch, wie du die Wolke in jede beliebige Form maskieren kannst, indem du eine Farbe deiner Wahl verwendest. Wenn du deine Fähigkeiten üben willst, solltest du das Projekt des DataCamps in Betracht ziehen: Die heißesten Themen im maschinellen Lernen

Wenn du mehr über die Verarbeitung natürlicher Sprache erfahren möchtest, besuche unseren Kurs Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung in Python.

Themen

Python Datenvisualisierung Künstliche Intelligenz Datenanalyse

Was ist eine Wortwolke?

Wann eine Wortwolke verwendet werden sollte

Voraussetzungen

Dataset:

Erstellen einer Wortwolke in Python: Vorbereitung

Installiere die notwendigen Bibliotheken

Lade die Daten in den Datenrahmen

Gruppen erstellen, um Merkmale zu vergleichen

Plotten der Daten

Untersuche die Daten

Einrichten einer einfachen Wortwolke in Python

Erste Schritte

Beginne mit einer einfachen Eingabe

Optionale Argumente für die Wortwolke ändern

Daten kombinieren

Visualisierung von Wortwolken in Python

Python kostenlos lernen

Erstellen einer Wortwolke nach einem Farbmuster

Wie man Wortwolken interpretiert

Herzlichen Glückwunsch!

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