def update_graph(programa_name, output):
#Valores del eje de abscisas
arch_tertulianos = fc.switch_tertulianos(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
tertulianos = [i for i in arch_tertulianos['Usuario']
] #Se obtienen los tertulianos del archivo
x_tertulianos = [x for x in tertulianos if str(x) != 'nan'
] #Se eliminan de la selección anterior los valores nulos
#Valores del eje de ordenadas
arch_tweets = fc.switch_tweets(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
tweets_fracc = [] #Lista para almacenar todas las palabras de los tweets
y_tweets_tertuliano = [] #Lista del eje de ordenadas
for i in arch_tweets[
'Tweet']: #Se obtienen las palabras de todos los tweets
tweets_fracc += i.split()
for i in x_tertulianos: #Se calcula el número de tweets correspondiente a cada tertuliano y se añade a la lista que representa el eje de ordenadas
y_tweets_tertuliano.append(tweets_fracc.count(i))
#Generamos un pair con ambas listas
pair = [[x, y] for x, y in zip(x_tertulianos, y_tweets_tertuliano)]
#Se ordenan los elementos en función del segundo parametro del pair
pair.sort(key=operator.itemgetter(1))
pair.reverse() #Se invierte el orden para que sea de mayor a menor
#Se actualizan las listas que se muestran
x_tertulianos = []
y_tweets_tertuliano = []
for a, b in pair:
x_tertulianos.append(a)
y_tweets_tertuliano.append(b)
#Datos y estilo del gráfico
return {
'data': [
dict(x=y_tweets_tertuliano,
y=x_tertulianos,
type='bar',
text='tweets',
marker=dict(color=colors),
hovertemplate='%{x} tweets <extra></extra>',
orientation='h')
],
'layout':
dict(yaxis=dict(
autorange='reversed',
linecolor='white',
linewidth=3,
),
xaxis=dict(title="Tweets", titlefont=dict(size=16)),
margin=dict(l=135, r=20, t=70, b=65))
}
def set_tema_options(programa_name, output):
arch_colaboradores = fc.switch_tertulianos(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
return [{
'label': i,
'value': i
} for i in arch_colaboradores['Tertuliano']
] #Se obtienen los colaboradores del archivo
def update_details_table(query, programa_name, output):
##Extracción y transformación de las horas iniciales del archivo Emociones:
#1. Transformación al formato en el que se encuentran la transcripción
arch_emociones = fc.switch_emociones(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
inicio = [i for i in arch_emociones['Inicio']
] #Se obtiene una lista con las horas iniciales
inicio_format = [] #Lista con las horas iniciales en el formato correcto
for i in inicio: #Se trasforma el formato horario de un archivo en el formato del otro archivo
inicio_format.append(
datetime.strptime(i, "%Hh%Mm%S.%fs").strftime('%H:%M:%S'))
#2. Transformación al formato datetime
inicio_datetime = fc.obtener_datetime(inicio_format, programa_name)
##Extracción y transformación de las horas de la transcripción al formato datetime:
arch_transcripcion = fc.switch_transcripcion(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
horas_format = fc.obtener_datetime(
arch_transcripcion['Hora'], programa_name
) #Establece el formato datetime a cada una de las horas del archivo de Hashtag
##Obtención de las frases del programa:
#1. Se extrae las frases
sentences = fc.sentences(arch_transcripcion)
#2. Se filtran las emociones
arousal = fc.emotion_filter(arch_emociones['Emociones'], 'arousal')
valencia = fc.emotion_filter(arch_emociones['Emociones'], 'valence')
#3. Se añaden las emociones a cada frase
sentences_e = fc.sentence_emotion(horas_format, list(sentences.values()),
inicio_datetime, arousal, valencia,
programa_name)
#4. Transformar filtro en su codigo
arch_colaborador = fc.switch_tertulianos(programa_name, output)
code = fc.find_code(query, arch_colaborador)
#5. Crear dataframe
sent = []
arol = []
val = []
col = []
for i in list(sentences_e.keys()):
for j in sentences_e[i]:
sent.append(j[0])
arol.append(j[1])
val.append(j[2])
col.append(i)
data = {'Code': col, 'Sentencia': sent, 'Arousal': arol, 'Valencia': val}
dataframe = pd.DataFrame(
data, columns=['Code', 'Sentencia', 'Arousal', 'Valencia'])
#6. Obtener los valores del dataframe
filter = dataframe.loc[getattr(dataframe['Code'], 'eq')(code)]
return filter.to_dict('records')
def update_graph(programa_name, output):
##Extracción y transformación de las horas iniciales del archivo Emociones:
#1. Transformación al formato en el que se encuentran la transcripción
arch_emociones = fc.switch_emociones(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
inicio = [i for i in arch_emociones['Inicio']
] #Se obtiene una lista con las horas iniciales
inicio_format = [] #Lista con las horas iniciales en el formato correcto
for i in inicio: #Se trasforma el formato horario de un archivo en el formato del otro archivo
inicio_format.append(
datetime.strptime(i, "%Hh%Mm%S.%fs").strftime('%H:%M:%S'))
#2. Transformación al formato datetime
inicio_datetime = fc.obtener_datetime(inicio_format, programa_name)
##Extracción y transformación de las horas de la transcripción al formato datetime:
arch_transcripcion = fc.switch_transcripcion(
programa_name,
output) #Se selecciona el archivo correspondiente al programa
horas_format = fc.obtener_datetime(
arch_transcripcion['Hora'], programa_name
) #Establece el formato datetime a cada una de las horas del archivo de Hashtag
##Obtención de los speakers del programa:
#1. Se extrae los speakers
speakers = fc.speaker(arch_transcripcion)
#2. Se filtran las emociones
valence = fc.emotion_filter(arch_emociones['Emociones'], 'valence')
#3. Se añaden las emociones a cada speaker
emotions_valence = fc.speaker_emotion(horas_format,
list(speakers.values()),
inicio_datetime, valence,
programa_name)
#4. Se eliminan los speakers que no son tertulianos
arch_tertulianos = fc.switch_tertulianos(programa_name, output)
valence_tertulianos = fc.delete_speakers(emotions_valence,
arch_tertulianos['Numero'])
##Obtención del porcentaje de emociones de los tertulianos
#1. Se contabiliza cada valor
count_valence = fc.count_emotion(valence_tertulianos)
#2. Se calcula el porcentaje de cada valor
total_valence = fc.calcular_total(count_valence)
percent_valence = fc.emotion_percent(count_valence, total_valence)
##Se crea el diseño del gráfico
#1. Se obtiene la serie x
x = fc.obtener_tertuliano(count_valence, arch_tertulianos)
#2. Se obtienen las series de y
y1 = []
y2 = []
y3 = []
y4 = []
y5 = []
#Para que el gráfico identifique bien los valores es necesario remarcar los valores ausentes de cada categoria
for i in percent_valence:
l = list(percent_valence[i].keys())
if 'Negativo (desagradable / no colabora nada)' not in l:
percent_valence[i][
'Negativo (desagradable / no colabora nada)'] = 0
if 'Ligeramente negativo' not in l:
percent_valence[i]['Ligeramente negativo'] = 0
if 'Neutral' not in l:
percent_valence[i]['Neutral'] = 0
if 'Ligeramente positivo' not in l:
percent_valence[i]['Ligeramente positivo'] = 0
if 'Positivo (agradable / constructivo)' not in l:
percent_valence[i]['Positivo (agradable / constructivo)'] = 0
#Se incorporan los valores a las diferentes trazas
for i in percent_valence:
for j in percent_valence[i]:
if j == 'Negativo (desagradable / no colabora nada)':
y1.append(percent_valence[i][j])
elif j == 'Ligeramente negativo':
y2.append(percent_valence[i][j])
elif j == 'Neutral':
y3.append(percent_valence[i][j])
elif j == 'Ligeramente positivo':
y4.append(percent_valence[i][j])
elif j == 'Positivo (agradable / constructivo)':
y5.append(percent_valence[i][j])
#3. Se establecen los datos
data = [
go.Bar(name='Negativo',
x=y1,
y=x,
orientation='h',
marker=dict(color='rgb(33,56,33,22)'),
hovertemplate='%{x:.2f}%'),
go.Bar(name='Ligeramente negativo',
x=y2,
y=x,
orientation='h',
marker=dict(color='rgb(53,140,59,55)'),
hovertemplate='%{x:.2f}%'),
go.Bar(name='Neutral',
x=y3,
y=x,
orientation='h',
marker=dict(color='rgb(231,237,216,93)'),
hovertemplate='%{x:.2f}%'),
go.Bar(name='Ligeramente positivo',
x=y4,
y=x,
orientation='h',
marker=dict(color='rgb(227,255,154,100)'),
hovertemplate='%{x:.2f}%'),
go.Bar(name='Positivo',
x=y5,
y=x,
orientation='h',
marker=dict(color='rgb(170,255,0,100)'),
hovertemplate='%{x:.2f}%')
]
return {
'data':
data,
'layout':
go.Layout(barmode='stack',
margin=dict(l=160, r=20, t=75, b=65),
xaxis=dict(ticksuffix='%',
showgrid=False,
zeroline=False,
domain=[0.03, 1]),
yaxis=dict(
linecolor='white',
linewidth=3,
),
hovermode="y")
}