Warning

Le contenu en dessous est encore à l’état de brouillon. Il s’agit avant tout de notes de travail qui ne font pas encore complètement sens et à ne pas prendre trop au sérieux.

Quelques statistiques sur l’usage de twitter par les médias

	tweets per day
	mean	std	min	max
user_screen_name
Lesjoursfr	11.576389	6.532236	1	51
Loopsidernews	2.822917	2.731905	0	21
Mediapart	30.190972	11.176521	3	78
MediapartBlogs	16.041667	4.609300	3	32
blast_france	2.513889	2.332877	0	16
brutofficiel	8.197917	4.020730	1	24
lemondefr	101.590278	39.595589	9	200

Note

Des remarques, des questions ou une envie que j’étende une analyse à votre média indépendant ? N’hésitez pas à me contacter par email tk at renard point ninja ou mastodon @tk@social.apreslanu.it.

---
author: tam kien duong

output-file: stats.html
execute:
  echo: false
jupyter:
  jupytext:
    formats: 'ipynb,qmd:quarto'
    text_representation:
      extension: .qmd
      format_name: quarto
      format_version: '1.0'
      jupytext_version: 1.14.1
  kernelspec:
    display_name: Python 3 (ipykernel)
    language: python
    name: python3
---

{{< include /_includes/draft.qmd >}}

```{python}
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```

# Quelques statistiques sur l'usage de twitter par les médias

```{python}
tweets = (
    pd
    .read_parquet('datasets/tweets.par')
    # .assign(
    #     local_time=lambda d: pd.to_datetime(d.local_time),
    #     user_screen_name = lambda df: df.user_screen_name.astype('category')
    # )
)
```

```{python}
tweets_day = (
    tweets
    .reset_index()
    .assign(
        date= lambda df: df.local_time.dt.date
    )
    .groupby(['user_screen_name', 'date'])
        [['id']]
        .count()
        .rename(columns={'id':'tweets per day'})
    #.reset_index()
)
```

```{python}
table = (
    tweets_day
    .groupby(['user_screen_name'])
        .agg(['mean', 'std', 'min', 'max'])
)

table
```

```{python}
#| output: false
print(table.to_markdown())
```

```{python}
#| layout-ncol: 1

fig, ax = plt.subplots()

fig.set_size_inches(15, 10)



(
    tweets_day
    .reset_index()
    .plot
        .scatter(
            x='date',
            y='tweets per day',
            c='user_screen_name',
            s=10,
            cmap='Accent',
            colorbar=False,
            alpha=0.2,
            ax=ax
        )
)

(
    tweets_day
    .pivot_table(
        index='date',
        columns='user_screen_name',
        values='tweets per day'
    )
    .rolling(7)
    .mean()
    .plot
        .line(
            ax=ax,
            cmap='Accent'
            #logy=True
        )
)

plt.savefig('graphics/tweets_day.png')

plt.show()
```

{{< include /_includes/checkmeout.qmd >}}