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问题:在 Twitter 上拉取多个用户时间线以保存为 DataFrame。
这是一个一次适合一个用户的完美解决方案:
import tweepy
import pandas as pd
import numpy as np
ACCESS_TOKEN = ""
ACCESS_TOKEN_SECRET = ""
CONSUMER_KEY = ""
CONSUMER_SECRET = ""
# OAuth process, using the keys and tokens
auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET)
# Creation of the actual interface, using authentication
api = tweepy.API(auth, wait_on_rate_limit=True)
# Running only on handle returns a dataframe
tweets = api.user_timeline(screen_name='pycon', count=10)
print("Number of tweets extracted: {}.\n".format(len(tweets)))
data = pd.DataFrame(data=[tweet.text for tweet in tweets], columns= ['Tweets'])
data['len'] = np.array([len(tweet.text) for tweet in tweets])
data['ID'] = np.array([tweet.id for tweet in tweets])
data['Date'] = np.array([tweet.created_at for tweet in tweets])
data['Source'] = np.array([tweet.source for tweet in tweets])
data['Likes'] = np.array([tweet.favorite_count for tweet in tweets])
data['RTs'] = np.array([tweet.retweet_count for tweet in tweets])
print(data)
上面的代码效果很好,将在 DataFrame 中返回用户 pycon
最近的 10 条推文。下一步是添加多个要查询的句柄。以下是使用多个句柄执行相同操作的代码:
#Added list of handles
handles = ['pycon', 'gvanrossum']
#Added Empty DF to fill
test = []
#Added loop
for handle in handles:
tweets = api.user_timeline(screen_name=handle, count=10)
print("Number of tweets extracted: {}.\n".format(len(tweets)))
data = pd.DataFrame(data=[tweet.text for tweet in tweets], columns=['Tweets'])
data['len'] = np.array([len(tweet.text) for tweet in tweets])
data['ID'] = np.array([tweet.id for tweet in tweets])
data['Date'] = np.array([tweet.created_at for tweet in tweets])
data['Source'] = np.array([tweet.source for tweet in tweets])
data['Likes'] = np.array([tweet.favorite_count for tweet in tweets])
data['RTs'] = np.array([tweet.retweet_count for tweet in tweets])
test.append(data)
print(test)
运行此命令将给出两个输出。 data
将是一个 DataFrame,其中包含 gvanrossum
的 10 条最新推文(作为句柄列表中的第二个句柄,这是有道理的)。第二个输出是 test
,它是一个列表。有趣的是,test
包含来自 pycon
和 gvansossum
的全部 20 条推文,但采用列表形式。循环正在工作,但它没有保存为 DataFrame。
问题:如何将多个句柄之间的循环保存为 DataFrame?
最佳答案
如果您想将数据存储在单个数据库中
merged=pd.DataFrame()
#Added loop
for handle in handles:
tweets = api.user_timeline(screen_name=handle, count=10)
print("Number of tweets extracted: {}.\n".format(len(tweets)))
data = pd.DataFrame(data=[tweet.text for tweet in tweets], columns=['Tweets'])
data['len'] = np.array([len(tweet.text) for tweet in tweets])
data['ID'] = np.array([tweet.id for tweet in tweets])
data['Date'] = np.array([tweet.created_at for tweet in tweets])
data['Source'] = np.array([tweet.source for tweet in tweets])
data['Likes'] = np.array([tweet.favorite_count for tweet in tweets])
data['RTs'] = np.array([tweet.retweet_count for tweet in tweets])
#created new column handle to identify the source of tweet. Can comment if you do not need.
data.loc['Handle',:]=handle
#merging the data frames
merged=pd.concat([merged,data])
print(merged)
关于python - 在 Tweepy 中循环后保存为 DataFrame,无需循环即可工作,添加循环后,另存为列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54171195/
这实际上是我问的问题的一部分here ,该问题没有得到答复,最终被标记为重复。 问题:我只需使用 @Autowired 注释即可使用 JavaMailSender。我没有通过任何配置类公开它。 @Co
我是一名优秀的程序员,十分优秀!