안녕하세요 🙂
오늘은 wordcloud2 패키지를 이용하여 최다빈도 단어를 추출해보도록 하겠습니다!
추출할 단어를 위해 하나의 csv 파일을 사용할 것이라 다음 링크에서 다운받아서 활용해주세요!
df = read.csv("news_article_2014_2017.csv",
stringsAsFactors = FALSE)
head(df, 2)
df[, "title"] = gsub("\(.*?\)", "", df$title) # () 분리
df[, "title"] = gsub("\[.*?\]", "", df$title) # [] 분리
df[, "title"] = gsub("<.*?>", "", df$title)
head(df$title, 20)
punct = gsub(pattern = "[ㄱ-힣A-Za-z0-9 ]", "", df$title)
head(punct)
punct = paste0(unique(punct), collapse = "")
punct = unique(unlist(strsplit(punct, split = "")))
punct
df[, "title"] = gsub(pattern = "[^ㄱ-힣A-Za-z0-9 ]", "", df$title)
words = unlist(strsplit(df$title, split = " "))
df_words = as.data.frame(table(words))
df_words = df_words[order(df_words$Freq, decreasing = TRUE), ]
head(df_words)
#install.packages("wordcloud2")
library("wordcloud2")
wordcloud2(df_words[2:22, ])먼저 작성되어 있는 뉴스 제목을 크롤링 한 이후라고 가정 했을 때, 각 뉴스별로 데이터를 정제하는 작업이 필요합니다.
해당 작업을 gsub() 함수를 이용해서 작업했고요! ㅎㅎ
저렇게 사용해서 돌려보면~
이렇게 어떤 단어가 가장 많이 사용됐는지 보여주며, 사용 빈도가 많을 수록 글자 크기가 크게 보입니다.
심지어!
저곳 단어에 마우스를 오버하면?!
중국이란 단어가 몇번 사용되었는지도 확인할 수 있어요~
아주 강력한 패키지죠? ㅎㅎㅎ
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