Code
# Print the number of tweets analyzed
print(f"Número de tweets analizados: {len(df)}")
-
Número de tweets analizados: 52476Número de tweets analizados: 79887Eventos monitoreados
Cantidad de tweets para cada uno de los eventos monitoreados:
-
+
-Eventos monitoreados<
Code
# Get the value counts of the "event" column in the dataframe "df"
df["event"].value_counts()
+
@@ -4718,7 +4723,7 @@ event
-elecciones 27448
-1er debate 12588
-2do debate 12440
+elecciones balotaje 27448
+elecciones generales 19970
+1er debate 12588
+debate balotaje 12440
+2do debate 7441
Name: count, dtype: int64Eventos monitoreados<
Fechas de eventos
Periodo cubierto para cada evento
-
+
Code
# Define a function to get the date range of a given event
@@ -4730,17 +4735,31 @@ Fechas de eventos
# Get the date ranges for each event
debate1_min, debate1_max = get_date_range(df, "1er debate")
debate2_min, debate2_max = get_date_range(df, "2do debate")
-elecciones_min, elecciones_max = get_date_range(df, "elecciones")
-
-# Print the date ranges
-print(f"El primer debate contempla tweets desde {debate1_min} hasta {debate1_max}")
-print(f"El segundo debate contempla tweets desde {debate2_min} hasta {debate2_max}")
-print(f"Elecciones contempla tweets desde {elecciones_min} hasta {elecciones_max}")
+elecciones_gen_min, elecciones_gen_max = get_date_range(df, "elecciones generales")
+debate_balotaje_min, debate_balotaje_max = get_date_range(df, "debate balotaje")
+elecciones_balotaje_min, elecciones_balotaje_max = get_date_range(
+ df, "elecciones balotaje"
+)
+
+# Print the date ranges
+print(f"El primer debate contempla tweets desde {debate1_min} hasta {debate1_max}")
+print(f"El segundo debate contempla tweets desde {debate2_min} hasta {debate2_max}")
+print(
+ f"Elecciones generales contempla tweets desde {elecciones_gen_min} hasta {elecciones_gen_max}"
+)
+print(
+ f"El debate del balotaje contempla tweets desde {debate_balotaje_min} hasta {debate_balotaje_max}"
+)
+print(
+ f"Elecciones del balotaje contempla tweets desde {elecciones_balotaje_min} hasta {elecciones_balotaje_max}"
+)
El primer debate contempla tweets desde 2023-09-30 hasta 2023-10-02
-El segundo debate contempla tweets desde 2023-11-11 hasta 2023-11-13
-Elecciones contempla tweets desde 2023-11-16 hasta 2023-11-20
+El segundo debate contempla tweets desde 2023-10-07 hasta 2023-10-09
+Elecciones generales contempla tweets desde 2023-10-19 hasta 2023-10-23
+El debate del balotaje contempla tweets desde 2023-11-11 hasta 2023-11-13
+Elecciones del balotaje contempla tweets desde 2023-11-16 hasta 2023-11-20
@@ -4749,7 +4768,7 @@ Ataques identificado
NOTA: Un tweet puede tener diversas etiquetas
-
+
Code
# Subset of dataframe `df` containing only rows with non-null values in "label" and "to_journalist" columns
@@ -4761,50 +4780,52 @@ Ataques identificado
)
-En los datos se identificaron 2950 publicaciones etiquetadas como ataques.
+En los datos se identificaron 4319 publicaciones etiquetadas como ataques.
Ranking the periodistas más atacados
-
+
Code
attacks["to_journalist"].value_counts()
-
+
to_journalist
-@diegobranca 418
-@JonatanViale 373
-@Angelalerena 326
-@Cris_noticias 266
-@odonnellmaria 256
-@edufeiok 244
-@rialjorge 175
-@robdnavarro 159
-@guadavazquez 136
-@luisnovaresio 99
-@vivicanosaok 81
-@majulluis 78
-@mjolivan 62
-@rominamanguel 57
-@NANCYPAZOS 55
-@nbg__ 44
-@Gatosylvestre 34
-@ischargro 26
-@anaecorrea 14
-@cyngarciaradio 11
-@hindelita 7
+@diegobranca 712
+@Cris_noticias 427
+@JonatanViale 421
+@Angelalerena 409
+@edufeiok 399
+@rialjorge 261
+@odonnellmaria 258
+@guadavazquez 216
+@robdnavarro 209
+@vivicanosaok 159
+@luisnovaresio 154
+@cyngarciaradio 152
+@rominamanguel 95
+@majulluis 85
+@mjolivan 72
+@Gatosylvestre 66
+@nbg__ 59
+@NANCYPAZOS 58
+@ischargro 27
+@anaecorrea 21
+@ertenembaum 11
+@hindelita 10
+@juliamengo 7
@aleberco 7
-@juliamengo 6
-@ertenembaum 5
-@Sietecase 2
-@soyingridbeck 2
+@alfleuco 4
+@maclorena 4
+@Marcelitaojeda 3
+@MercedesFunes 3
+@Sietecase 3
+@negropolisok 2
@wwnicolas 2
-@MercedesFunes 2
-@Marcelitaojeda 1
-@negropolisok 1
-@maclorena 1
+@soyingridbeck 2
+@monigps 1
Name: count, dtype: int64
@@ -4814,81 +4835,83 @@
NOTA: Clasificación binaria
-
+
Code
attacks["journalist_genre"].value_counts()
-
+
journalist_genre
-H 1622
-M 1328
+H 2361
+M 1958
Name: count, dtype: int64
Hombres periodistas más atacados
-
+
Code
attacks_men = attacks.loc[attacks["journalist_genre"].isin(["H"])]
attacks_men["to_journalist"].value_counts()
-
+
to_journalist
-@diegobranca 418
-@JonatanViale 373
-@edufeiok 244
-@rialjorge 175
-@robdnavarro 159
-@luisnovaresio 99
-@majulluis 78
-@Gatosylvestre 34
-@ischargro 26
+@diegobranca 712
+@JonatanViale 421
+@edufeiok 399
+@rialjorge 261
+@robdnavarro 209
+@luisnovaresio 154
+@majulluis 85
+@Gatosylvestre 66
+@ischargro 27
+@ertenembaum 11
@aleberco 7
-@ertenembaum 5
+@alfleuco 4
+@Sietecase 3
@wwnicolas 2
-@Sietecase 2
Name: count, dtype: int64
Mujeres periodistas más atacadas
-
+
Code
attacks_women = attacks.loc[attacks["journalist_genre"].isin(["M"])]
attacks_women["to_journalist"].value_counts()
-
+
to_journalist
-@Angelalerena 326
-@Cris_noticias 266
-@odonnellmaria 256
-@guadavazquez 136
-@vivicanosaok 81
-@mjolivan 62
-@rominamanguel 57
-@NANCYPAZOS 55
-@nbg__ 44
-@anaecorrea 14
-@cyngarciaradio 11
-@hindelita 7
-@juliamengo 6
+@Cris_noticias 427
+@Angelalerena 409
+@odonnellmaria 258
+@guadavazquez 216
+@vivicanosaok 159
+@cyngarciaradio 152
+@rominamanguel 95
+@mjolivan 72
+@nbg__ 59
+@NANCYPAZOS 58
+@anaecorrea 21
+@hindelita 10
+@juliamengo 7
+@maclorena 4
+@MercedesFunes 3
+@Marcelitaojeda 3
+@negropolisok 2
@soyingridbeck 2
-@MercedesFunes 2
-@Marcelitaojeda 1
-@negropolisok 1
-@maclorena 1
+@monigps 1
Name: count, dtype: int64
-ranking de tipos de ataques para hombres
-
+Ranking the tipos de ataques para hombres
+
Code
conditions = [
@@ -4904,22 +4927,22 @@
attacks_men_count = attacks_men[conditions].sum()
attacks_men_count
-
-women 370
-politics 450
-appearance 646
-racism 83
-class 57
-lgbti 57
-criminal 31
-calls 21
+
+women 524
+politics 658
+appearance 910
+racism 151
+class 92
+lgbti 92
+criminal 49
+calls 33
dtype: int64
-ranking de tipos de ataques para mujeres
-
+Ranking the tipos de ataques para mujeres
+
Code
conditions = [
@@ -4935,104 +4958,224 @@
attacks_women_count = attacks_women[conditions].sum()
attacks_women_count
-
-women 607
-politics 424
-appearance 226
-racism 63
-class 69
-lgbti 19
-criminal 8
-calls 10
+
+women 888
+politics 569
+appearance 377
+racism 117
+class 104
+lgbti 29
+criminal 14
+calls 19
dtype: int64
Número de ataques por tipo de evento
-
+
Code
attacks["event"].value_counts()
-
+
event
-elecciones 1584
-1er debate 698
-2do debate 668
+elecciones balotaje 1584
+elecciones generales 987
+1er debate 698
+debate balotaje 668
+2do debate 382
Name: count, dtype: int64
+
+Proporción de ataques por tipo de evento
+Porcentaje de ataques por tweets recolectados para cada evento
+
+
+Code
+count_1er_debate = df[df["event"] == "1er debate"].shape[0]
+count_2do_debate = df[df["event"] == "2do debate"].shape[0]
+count_elecciones_gen = df[df["event"] == "elecciones generales"].shape[0]
+count_debate_balotaje = df[df["event"] == "debate balotaje"].shape[0]
+count_elecciones_balotaje = df[df["event"] == "elecciones balotaje"].shape[0]
+
+
+count_attacks_1er_debate = attacks[attacks["event"] == "1er debate"].shape[0]
+count_attacks_2do_debate = attacks[attacks["event"] == "2do debate"].shape[0]
+count_attacks_elecciones_gen = attacks[
+ attacks["event"] == "elecciones generales"
+].shape[0]
+count_attacks_debate_balotaje = attacks[attacks["event"] == "debate balotaje"].shape[0]
+count_attacks_elecciones_balotaje = attacks[
+ attacks["event"] == "elecciones balotaje"
+].shape[0]
+
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_1er_debate / count_1er_debate) * 100),
+ "% del total de los tweets del 1er debate fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_2do_debate / count_2do_debate) * 100),
+ "% del total de los tweets del 2do debate fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_elecciones_gen / count_elecciones_gen) * 100),
+ "% del total de los tweets de las elecciones generales fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_debate_balotaje / count_debate_balotaje) * 100),
+ "% del total de los tweets del debate del balotaje fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_elecciones_balotaje / count_elecciones_balotaje) * 100),
+ "% del total de los tweets de las elecciones del balotaje fueron ataques",
+)
+
+
+El 6 % del total de los tweets del 1er debate fueron ataques
+El 5 % del total de los tweets del 2do debate fueron ataques
+El 5 % del total de los tweets de las elecciones generales fueron ataques
+El 5 % del total de los tweets del debate del balotaje fueron ataques
+El 6 % del total de los tweets de las elecciones del balotaje fueron ataques
+
+
+
+
+Frecuencia de los ataques en función del número de menciones
+
+
+Code
+mj_proportion_mentions = (1 + 1.6 + 0.9 + 0.8 + 0.6 + 0.8) / 6
+formatted_mj = "{:.2f}".format(mj_proportion_mentions)
+
+wj_proportion_mentions = (0.9 + 1.1 + 0.8 + 0.6 + 0.6) / 5
+formatted_wj = "{:.2f}".format(wj_proportion_mentions)
+
+
+
+
+Code
+print(
+ f"Por cada 10 menciones, los periodistas hombres recibieron {formatted_mj} ataques"
+)
+print(
+ f"Por cada 10 menciones, las periodistas mujeres recibieron {formatted_wj} ataques"
+)
+
+
+
+
+Frecuencia de los ataques en función del número de seguidores
+
+
+Code
+mj_proportion_followers = (1.77 + 0.38 + 0.34 + 0.08 + 0.38 + 0.15) / 6
+formatted_mj = "{:.2f}".format(mj_proportion_followers)
+
+wj_proportion_followers = (0.44 + 1.37 + 0.67 + 0.79 + 0.21) / 5
+formatted_wj = "{:.2f}".format(wj_proportion_followers)
+
+
+
+
+Code
+print(
+ f"Por cada 1K seguidores, los periodistas hombres recibieron {formatted_mj} ataques"
+)
+print(
+ f"Por cada 1K seguidores, las periodistas mujeres recibieron {formatted_wj} ataques"
+)
+
+
+Por cada 1K seguidores, los periodistas hombres recibieron 0.52 ataques
+Por cada 1K seguidores, las periodistas mujeres recibieron 0.70 ataques
+
+
+
Actividad de los periodistas en Twitter por género
-
+
Code
-journalist_posts = df.dropna(subset=["from_journalist"])
-men_journalist_posts = journalist_posts.loc[
- journalist_posts["journalist_genre"].isin(["M"])
-]
-women_journalist_posts = journalist_posts.loc[
- journalist_posts["journalist_genre"].isin(["H"])
-]
-
-print(
- f"""Tweets publicados por periodistas hombres: {len(men_journalist_posts)}\nTweets publicados por periodistas mujeres: {len(women_journalist_posts)}"""
-)
+journalist_posts = df.dropna(subset=["from_journalist"])
+men_journalist_posts = journalist_posts.loc[
+ journalist_posts["journalist_genre"].isin(["M"])
+]
+women_journalist_posts = journalist_posts.loc[
+ journalist_posts["journalist_genre"].isin(["H"])
+]
+
+print(
+ f"""Tweets publicados por periodistas hombres: {len(men_journalist_posts)}\nTweets publicados por periodistas mujeres: {len(women_journalist_posts)}"""
+)
-Tweets publicados por periodistas hombres: 640
-Tweets publicados por periodistas mujeres: 292
+Tweets publicados por periodistas hombres: 1223
+Tweets publicados por periodistas mujeres: 489
Ranking de periodistas más activos
-
+
Code
-journalist_activity = df["from_journalist"].value_counts()
-journalist_activity
+journalist_activity = df["from_journalist"].value_counts()
+journalist_activity
-
+
from_journalist
-@anaecorrea 105
-@rominamanguel 61
-@rialjorge 61
-@diegobranca 60
-@guadavazquez 55
-@odonnellmaria 45
-@Cris_noticias 42
-@SilvinaMolina 36
-@NANCYPAZOS 35
-@hindelita 35
-@majulluis 32
-@soyingridbeck 31
-@Marcelitaojeda 27
-@nbg__ 25
-@Gatosylvestre 25
-@edufeiok 24
-@luisnovaresio 24
-@monigps 23
-@robdnavarro 23
-@Angelalerena 22
-@mjolivan 20
-@MercedesFunes 18
-@maclorena 13
-@vivicanosaok 12
-@aleberco 11
+@anaecorrea 206
+@guadavazquez 127
+@rialjorge 99
+@diegobranca 86
+@SilvinaMolina 83
+@rominamanguel 80
+@Angelalerena 80
+@nbg__ 71
+@NANCYPAZOS 70
+@hindelita 66
+@Cris_noticias 64
+@Marcelitaojeda 53
+@odonnellmaria 49
+@Gatosylvestre 49
+@soyingridbeck 48
+@luisnovaresio 47
+@edufeiok 46
+@monigps 44
+@mjolivan 39
+@majulluis 37
+@robdnavarro 31
+@vivicanosaok 20
+@cyngarciaradio 20
+@MercedesFunes 20
+@JonatanViale 20
+@maclorena 18
+@ertenembaum 16
+@aleberco 15
+@SANTIAGODELMORO 13
+@ischargro 13
+@juliamengo 13
+@mafito11 12
+@FlorHalfon 11
+@SoleVallejos 11
+@Sietecase 11
@silviafbarrio 9
-@juliamengo 9
-@cyngarciaradio 9
-@JonatanViale 8
-@Sietecase 7
-@SANTIAGODELMORO 7
-@ischargro 7
-@mafito11 5
+@alfleuco 3
+@gabycociffi 3
+@negropolisok 2
@wwnicolas 2
-@FlorHalfon 2
-@ertenembaum 1
+@gabipellegrini3 1
+@GabrielaWeller 1
+@lucianageuna 1
+@barilirodolfo 1
@deboraplager 1
Name: count, dtype: int64
@@ -5040,43 +5183,43 @@ Rankin
Publicaciones de periodistas por evento
-
+
Code
-men_debate1 = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
-]
-men_count = men_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_debate1 = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
-]
-women_count = women_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 1er debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+men_debate1 = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
+]
+men_count = men_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_debate1 = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
+]
+women_count = women_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 1er debate", width=600)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
-
+
Code
-def count_posts_by_gender(df, event):
- """
- This function takes in a DataFrame of journalist posts and an event string,
- and returns a new DataFrame with the count of posts by date for that event
- and gender.
- """
- debate_posts = df[df["event"].eq(event)] # filter posts by event
- return (
- debate_posts.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
- ) # group by date and count
-
-
-# get posts for the 2nd debate for male and female journalists
-men_debate2 = count_posts_by_gender(men_journalist_posts, "2do debate")
-women_debate2 = count_posts_by_gender(women_journalist_posts, "2do debate")
-
-# create a line plot of post counts by date for male and female journalists
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_debate2["dt_date"],
- y=men_debate2["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_debate2["dt_date"],
- y=women_debate2["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+def count_posts_by_gender(df, event):
+ """
+ This function takes in a DataFrame of journalist posts and an event string,
+ and returns a new DataFrame with the count of posts by date for that event
+ and gender.
+ """
+ debate_posts = df[df["event"].eq(event)] # filter posts by event
+ return (
+ debate_posts.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+ ) # group by date and count
+
+
+# get posts for the 2nd debate for male and female journalists
+men_debate2 = count_posts_by_gender(men_journalist_posts, "2do debate")
+women_debate2 = count_posts_by_gender(women_journalist_posts, "2do debate")
+
+# create a line plot of post counts by date for male and female journalists
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_debate2["dt_date"],
+ y=men_debate2["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_debate2["dt_date"],
+ y=women_debate2["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
-
+
Code
-men_debate2 = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["2do debate"])
-]
-men_count = men_debate2.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_debate2 = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["2do debate"])
-]
-women_count = women_debate2.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+men_elecciones_gen = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones generales"])
+]
+men_count = men_elecciones_gen.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_elecciones_gen = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones generales"])
+]
+women_count = women_elecciones_gen.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante las elecciones generales", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
-
+
+
+Code
+men_debate_balotaje = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["debate balotaje"])
+]
+men_count = men_debate_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_debate_balotaje = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["debate balotaje"])
+]
+women_count = women_debate_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante el debate del balotaje", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
+
+
+
+
+
+
+
Code
-men_elecciones = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones"])
-]
-men_count = men_elecciones.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_elecciones = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones"])
-]
-women_count = women_elecciones.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante las eleciones", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+men_elecciones_balotaje = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones balotaje"])
+]
+men_count = men_elecciones_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_elecciones_balotaje = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones balotaje"])
+]
+women_count = (
+ women_elecciones_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+)
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante las elecciones del balotaje", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Fechas de eventos
Periodo cubierto para cada evento
-
+
+elecciones_gen_min, elecciones_gen_max = get_date_range(df, "elecciones generales")
+debate_balotaje_min, debate_balotaje_max = get_date_range(df, "debate balotaje")
+elecciones_balotaje_min, elecciones_balotaje_max = get_date_range(
+ df, "elecciones balotaje"
+)
+
+# Print the date ranges
+print(f"El primer debate contempla tweets desde {debate1_min} hasta {debate1_max}")
+print(f"El segundo debate contempla tweets desde {debate2_min} hasta {debate2_max}")
+print(
+ f"Elecciones generales contempla tweets desde {elecciones_gen_min} hasta {elecciones_gen_max}"
+)
+print(
+ f"El debate del balotaje contempla tweets desde {debate_balotaje_min} hasta {debate_balotaje_max}"
+)
+print(
+ f"Elecciones del balotaje contempla tweets desde {elecciones_balotaje_min} hasta {elecciones_balotaje_max}"
+)
Code
# Define a function to get the date range of a given event
@@ -4730,17 +4735,31 @@ Fechas de eventos
# Get the date ranges for each event
debate1_min, debate1_max = get_date_range(df, "1er debate")
debate2_min, debate2_max = get_date_range(df, "2do debate")
-elecciones_min, elecciones_max = get_date_range(df, "elecciones")
-
-# Print the date ranges
-print(f"El primer debate contempla tweets desde {debate1_min} hasta {debate1_max}")
-print(f"El segundo debate contempla tweets desde {debate2_min} hasta {debate2_max}")
-print(f"Elecciones contempla tweets desde {elecciones_min} hasta {elecciones_max}")El primer debate contempla tweets desde 2023-09-30 hasta 2023-10-02
-El segundo debate contempla tweets desde 2023-11-11 hasta 2023-11-13
-Elecciones contempla tweets desde 2023-11-16 hasta 2023-11-20-NOTA: Un tweet puede tener diversas etiquetas
+
Code
# Subset of dataframe `df` containing only rows with non-null values in "label" and "to_journalist" columns
@@ -4761,50 +4780,52 @@ Ataques identificado
)
-
En los datos se identificaron 2950 publicaciones etiquetadas como ataques.En los datos se identificaron 4319 publicaciones etiquetadas como ataques.Ranking the periodistas más atacados
-
+
-
Code
attacks["to_journalist"].value_counts()
+
@@ -4814,81 +4835,83 @@ to_journalist
-@diegobranca 418
-@JonatanViale 373
-@Angelalerena 326
-@Cris_noticias 266
-@odonnellmaria 256
-@edufeiok 244
-@rialjorge 175
-@robdnavarro 159
-@guadavazquez 136
-@luisnovaresio 99
-@vivicanosaok 81
-@majulluis 78
-@mjolivan 62
-@rominamanguel 57
-@NANCYPAZOS 55
-@nbg__ 44
-@Gatosylvestre 34
-@ischargro 26
-@anaecorrea 14
-@cyngarciaradio 11
-@hindelita 7
+@diegobranca 712
+@Cris_noticias 427
+@JonatanViale 421
+@Angelalerena 409
+@edufeiok 399
+@rialjorge 261
+@odonnellmaria 258
+@guadavazquez 216
+@robdnavarro 209
+@vivicanosaok 159
+@luisnovaresio 154
+@cyngarciaradio 152
+@rominamanguel 95
+@majulluis 85
+@mjolivan 72
+@Gatosylvestre 66
+@nbg__ 59
+@NANCYPAZOS 58
+@ischargro 27
+@anaecorrea 21
+@ertenembaum 11
+@hindelita 10
+@juliamengo 7
@aleberco 7
-@juliamengo 6
-@ertenembaum 5
-@Sietecase 2
-@soyingridbeck 2
+@alfleuco 4
+@maclorena 4
+@Marcelitaojeda 3
+@MercedesFunes 3
+@Sietecase 3
+@negropolisok 2
@wwnicolas 2
-@MercedesFunes 2
-@Marcelitaojeda 1
-@negropolisok 1
-@maclorena 1
+@soyingridbeck 2
+@monigps 1
Name: count, dtype: int64NOTA: Clasificación binaria
-
+
-
Code
attacks["journalist_genre"].value_counts()
+
journalist_genre
-H 1622
-M 1328
+H 2361
+M 1958
Name: count, dtype: int64Hombres periodistas más atacados
-
+
-
Code
attacks_men = attacks.loc[attacks["journalist_genre"].isin(["H"])]
attacks_men["to_journalist"].value_counts()
+
to_journalist
-@diegobranca 418
-@JonatanViale 373
-@edufeiok 244
-@rialjorge 175
-@robdnavarro 159
-@luisnovaresio 99
-@majulluis 78
-@Gatosylvestre 34
-@ischargro 26
+@diegobranca 712
+@JonatanViale 421
+@edufeiok 399
+@rialjorge 261
+@robdnavarro 209
+@luisnovaresio 154
+@majulluis 85
+@Gatosylvestre 66
+@ischargro 27
+@ertenembaum 11
@aleberco 7
-@ertenembaum 5
+@alfleuco 4
+@Sietecase 3
@wwnicolas 2
-@Sietecase 2
Name: count, dtype: int64Mujeres periodistas más atacadas
-
+
-
-
Code
attacks_women = attacks.loc[attacks["journalist_genre"].isin(["M"])]
attacks_women["to_journalist"].value_counts()
+
to_journalist
-@Angelalerena 326
-@Cris_noticias 266
-@odonnellmaria 256
-@guadavazquez 136
-@vivicanosaok 81
-@mjolivan 62
-@rominamanguel 57
-@NANCYPAZOS 55
-@nbg__ 44
-@anaecorrea 14
-@cyngarciaradio 11
-@hindelita 7
-@juliamengo 6
+@Cris_noticias 427
+@Angelalerena 409
+@odonnellmaria 258
+@guadavazquez 216
+@vivicanosaok 159
+@cyngarciaradio 152
+@rominamanguel 95
+@mjolivan 72
+@nbg__ 59
+@NANCYPAZOS 58
+@anaecorrea 21
+@hindelita 10
+@juliamengo 7
+@maclorena 4
+@MercedesFunes 3
+@Marcelitaojeda 3
+@negropolisok 2
@soyingridbeck 2
-@MercedesFunes 2
-@Marcelitaojeda 1
-@negropolisok 1
-@maclorena 1
+@monigps 1
Name: count, dtype: int64ranking de tipos de ataques para hombres
-
+
-
-
Ranking the tipos de ataques para hombres
+Code
conditions = [
@@ -4904,22 +4927,22 @@
attacks_men_count = attacks_men[conditions].sum()
attacks_men_count
-
women 370
-politics 450
-appearance 646
-racism 83
-class 57
-lgbti 57
-criminal 31
-calls 21
+
+women 524
+politics 658
+appearance 910
+racism 151
+class 92
+lgbti 92
+criminal 49
+calls 33
dtype: int64
ranking de tipos de ataques para mujeres
-
+
-
Ranking the tipos de ataques para mujeres
+Code
conditions = [
@@ -4935,104 +4958,224 @@
attacks_women_count = attacks_women[conditions].sum()
attacks_women_count
-
women 607
-politics 424
-appearance 226
-racism 63
-class 69
-lgbti 19
-criminal 8
-calls 10
+
+women 888
+politics 569
+appearance 377
+racism 117
+class 104
+lgbti 29
+criminal 14
+calls 19
dtype: int64
Número de ataques por tipo de evento
-
+
-
+
+
+
+
+
Code
attacks["event"].value_counts()
+
+event
-elecciones 1584
-1er debate 698
-2do debate 668
+elecciones balotaje 1584
+elecciones generales 987
+1er debate 698
+debate balotaje 668
+2do debate 382
Name: count, dtype: int64Proporción de ataques por tipo de evento
+Porcentaje de ataques por tweets recolectados para cada evento
+
+
+
+
+
+Code
+count_1er_debate = df[df["event"] == "1er debate"].shape[0]
+count_2do_debate = df[df["event"] == "2do debate"].shape[0]
+count_elecciones_gen = df[df["event"] == "elecciones generales"].shape[0]
+count_debate_balotaje = df[df["event"] == "debate balotaje"].shape[0]
+count_elecciones_balotaje = df[df["event"] == "elecciones balotaje"].shape[0]
+
+
+count_attacks_1er_debate = attacks[attacks["event"] == "1er debate"].shape[0]
+count_attacks_2do_debate = attacks[attacks["event"] == "2do debate"].shape[0]
+count_attacks_elecciones_gen = attacks[
+ attacks["event"] == "elecciones generales"
+].shape[0]
+count_attacks_debate_balotaje = attacks[attacks["event"] == "debate balotaje"].shape[0]
+count_attacks_elecciones_balotaje = attacks[
+ attacks["event"] == "elecciones balotaje"
+].shape[0]
+
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_1er_debate / count_1er_debate) * 100),
+ "% del total de los tweets del 1er debate fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_2do_debate / count_2do_debate) * 100),
+ "% del total de los tweets del 2do debate fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_elecciones_gen / count_elecciones_gen) * 100),
+ "% del total de los tweets de las elecciones generales fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_debate_balotaje / count_debate_balotaje) * 100),
+ "% del total de los tweets del debate del balotaje fueron ataques",
+)
+print(
+ "El",
+ round((count_attacks_elecciones_balotaje / count_elecciones_balotaje) * 100),
+ "% del total de los tweets de las elecciones del balotaje fueron ataques",
+)
+
+El 6 % del total de los tweets del 1er debate fueron ataques
+El 5 % del total de los tweets del 2do debate fueron ataques
+El 5 % del total de los tweets de las elecciones generales fueron ataques
+El 5 % del total de los tweets del debate del balotaje fueron ataques
+El 6 % del total de los tweets de las elecciones del balotaje fueron ataquesFrecuencia de los ataques en función del número de menciones
+
+
+
+
+
+Code
+mj_proportion_mentions = (1 + 1.6 + 0.9 + 0.8 + 0.6 + 0.8) / 6
+formatted_mj = "{:.2f}".format(mj_proportion_mentions)
+
+wj_proportion_mentions = (0.9 + 1.1 + 0.8 + 0.6 + 0.6) / 5
+formatted_wj = "{:.2f}".format(wj_proportion_mentions)
+
+
+
+
+Code
+print(
+ f"Por cada 10 menciones, los periodistas hombres recibieron {formatted_mj} ataques"
+)
+print(
+ f"Por cada 10 menciones, las periodistas mujeres recibieron {formatted_wj} ataques"
+)Frecuencia de los ataques en función del número de seguidores
+
+
+
+
+
+Code
+mj_proportion_followers = (1.77 + 0.38 + 0.34 + 0.08 + 0.38 + 0.15) / 6
+formatted_mj = "{:.2f}".format(mj_proportion_followers)
+
+wj_proportion_followers = (0.44 + 1.37 + 0.67 + 0.79 + 0.21) / 5
+formatted_wj = "{:.2f}".format(wj_proportion_followers)
+
+
+
+
+Code
+print(
+ f"Por cada 1K seguidores, los periodistas hombres recibieron {formatted_mj} ataques"
+)
+print(
+ f"Por cada 1K seguidores, las periodistas mujeres recibieron {formatted_wj} ataques"
+)
+
+Por cada 1K seguidores, los periodistas hombres recibieron 0.52 ataques
+Por cada 1K seguidores, las periodistas mujeres recibieron 0.70 ataquesActividad de los periodistas en Twitter por género
-
+
+
Code
-journalist_posts = df.dropna(subset=["from_journalist"])
-men_journalist_posts = journalist_posts.loc[
- journalist_posts["journalist_genre"].isin(["M"])
-]
-women_journalist_posts = journalist_posts.loc[
- journalist_posts["journalist_genre"].isin(["H"])
-]
-
-print(
- f"""Tweets publicados por periodistas hombres: {len(men_journalist_posts)}\nTweets publicados por periodistas mujeres: {len(women_journalist_posts)}"""
-)journalist_posts = df.dropna(subset=["from_journalist"])
+men_journalist_posts = journalist_posts.loc[
+ journalist_posts["journalist_genre"].isin(["M"])
+]
+women_journalist_posts = journalist_posts.loc[
+ journalist_posts["journalist_genre"].isin(["H"])
+]
+
+print(
+ f"""Tweets publicados por periodistas hombres: {len(men_journalist_posts)}\nTweets publicados por periodistas mujeres: {len(women_journalist_posts)}"""
+)
-
Tweets publicados por periodistas hombres: 640
-Tweets publicados por periodistas mujeres: 292Tweets publicados por periodistas hombres: 1223
+Tweets publicados por periodistas mujeres: 489Ranking de periodistas más activos
-
+
+
-
Code
-journalist_activity = df["from_journalist"].value_counts()
-journalist_activityjournalist_activity = df["from_journalist"].value_counts()
+journalist_activity
+
@@ -5040,43 +5183,43 @@ Rankin
from_journalist
-@anaecorrea 105
-@rominamanguel 61
-@rialjorge 61
-@diegobranca 60
-@guadavazquez 55
-@odonnellmaria 45
-@Cris_noticias 42
-@SilvinaMolina 36
-@NANCYPAZOS 35
-@hindelita 35
-@majulluis 32
-@soyingridbeck 31
-@Marcelitaojeda 27
-@nbg__ 25
-@Gatosylvestre 25
-@edufeiok 24
-@luisnovaresio 24
-@monigps 23
-@robdnavarro 23
-@Angelalerena 22
-@mjolivan 20
-@MercedesFunes 18
-@maclorena 13
-@vivicanosaok 12
-@aleberco 11
+@anaecorrea 206
+@guadavazquez 127
+@rialjorge 99
+@diegobranca 86
+@SilvinaMolina 83
+@rominamanguel 80
+@Angelalerena 80
+@nbg__ 71
+@NANCYPAZOS 70
+@hindelita 66
+@Cris_noticias 64
+@Marcelitaojeda 53
+@odonnellmaria 49
+@Gatosylvestre 49
+@soyingridbeck 48
+@luisnovaresio 47
+@edufeiok 46
+@monigps 44
+@mjolivan 39
+@majulluis 37
+@robdnavarro 31
+@vivicanosaok 20
+@cyngarciaradio 20
+@MercedesFunes 20
+@JonatanViale 20
+@maclorena 18
+@ertenembaum 16
+@aleberco 15
+@SANTIAGODELMORO 13
+@ischargro 13
+@juliamengo 13
+@mafito11 12
+@FlorHalfon 11
+@SoleVallejos 11
+@Sietecase 11
@silviafbarrio 9
-@juliamengo 9
-@cyngarciaradio 9
-@JonatanViale 8
-@Sietecase 7
-@SANTIAGODELMORO 7
-@ischargro 7
-@mafito11 5
+@alfleuco 3
+@gabycociffi 3
+@negropolisok 2
@wwnicolas 2
-@FlorHalfon 2
-@ertenembaum 1
+@gabipellegrini3 1
+@GabrielaWeller 1
+@lucianageuna 1
+@barilirodolfo 1
@deboraplager 1
Name: count, dtype: int64Rankin
Publicaciones de periodistas por evento
-
+
Code
-men_debate1 = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
-]
-men_count = men_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_debate1 = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
-]
-women_count = women_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 1er debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+men_debate1 = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
+]
+men_count = men_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_debate1 = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
+]
+women_count = women_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 1er debate", width=600)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
-
+
Code
-def count_posts_by_gender(df, event):
- """
- This function takes in a DataFrame of journalist posts and an event string,
- and returns a new DataFrame with the count of posts by date for that event
- and gender.
- """
- debate_posts = df[df["event"].eq(event)] # filter posts by event
- return (
- debate_posts.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
- ) # group by date and count
-
-
-# get posts for the 2nd debate for male and female journalists
-men_debate2 = count_posts_by_gender(men_journalist_posts, "2do debate")
-women_debate2 = count_posts_by_gender(women_journalist_posts, "2do debate")
-
-# create a line plot of post counts by date for male and female journalists
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_debate2["dt_date"],
- y=men_debate2["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_debate2["dt_date"],
- y=women_debate2["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+def count_posts_by_gender(df, event):
+ """
+ This function takes in a DataFrame of journalist posts and an event string,
+ and returns a new DataFrame with the count of posts by date for that event
+ and gender.
+ """
+ debate_posts = df[df["event"].eq(event)] # filter posts by event
+ return (
+ debate_posts.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+ ) # group by date and count
+
+
+# get posts for the 2nd debate for male and female journalists
+men_debate2 = count_posts_by_gender(men_journalist_posts, "2do debate")
+women_debate2 = count_posts_by_gender(women_journalist_posts, "2do debate")
+
+# create a line plot of post counts by date for male and female journalists
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_debate2["dt_date"],
+ y=men_debate2["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_debate2["dt_date"],
+ y=women_debate2["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
-
+
Code
-men_debate2 = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["2do debate"])
-]
-men_count = men_debate2.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_debate2 = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["2do debate"])
-]
-women_count = women_debate2.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+men_elecciones_gen = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones generales"])
+]
+men_count = men_elecciones_gen.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_elecciones_gen = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones generales"])
+]
+women_count = women_elecciones_gen.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante las elecciones generales", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
-
+
+
+Code
+men_debate_balotaje = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["debate balotaje"])
+]
+men_count = men_debate_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_debate_balotaje = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["debate balotaje"])
+]
+women_count = women_debate_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante el debate del balotaje", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
+
+
+
+
+
+
+
Code
-men_elecciones = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones"])
-]
-men_count = men_elecciones.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_elecciones = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones"])
-]
-women_count = women_elecciones.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante las eleciones", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()
+men_elecciones_balotaje = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones balotaje"])
+]
+men_count = men_elecciones_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_elecciones_balotaje = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones balotaje"])
+]
+women_count = (
+ women_elecciones_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+)
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante las elecciones del balotaje", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Publicaciones de periodistas por evento
-
+
+
-
Code
-men_debate1 = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
-]
-men_count = men_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_debate1 = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
-]
-women_count = women_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 1er debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()men_debate1 = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
+]
+men_count = men_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_debate1 = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["1er debate"])
+]
+women_count = women_debate1.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 1er debate", width=600)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
+
+
-
Code
-def count_posts_by_gender(df, event):
- """
- This function takes in a DataFrame of journalist posts and an event string,
- and returns a new DataFrame with the count of posts by date for that event
- and gender.
- """
- debate_posts = df[df["event"].eq(event)] # filter posts by event
- return (
- debate_posts.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
- ) # group by date and count
-
-
-# get posts for the 2nd debate for male and female journalists
-men_debate2 = count_posts_by_gender(men_journalist_posts, "2do debate")
-women_debate2 = count_posts_by_gender(women_journalist_posts, "2do debate")
-
-# create a line plot of post counts by date for male and female journalists
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_debate2["dt_date"],
- y=men_debate2["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_debate2["dt_date"],
- y=women_debate2["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()def count_posts_by_gender(df, event):
+ """
+ This function takes in a DataFrame of journalist posts and an event string,
+ and returns a new DataFrame with the count of posts by date for that event
+ and gender.
+ """
+ debate_posts = df[df["event"].eq(event)] # filter posts by event
+ return (
+ debate_posts.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+ ) # group by date and count
+
+
+# get posts for the 2nd debate for male and female journalists
+men_debate2 = count_posts_by_gender(men_journalist_posts, "2do debate")
+women_debate2 = count_posts_by_gender(women_journalist_posts, "2do debate")
+
+# create a line plot of post counts by date for male and female journalists
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_debate2["dt_date"],
+ y=men_debate2["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_debate2["dt_date"],
+ y=women_debate2["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
+
+
-
Code
-men_debate2 = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["2do debate"])
-]
-men_count = men_debate2.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_debate2 = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["2do debate"])
-]
-women_count = women_debate2.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante el 2do debate", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()men_elecciones_gen = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones generales"])
+]
+men_count = men_elecciones_gen.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_elecciones_gen = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones generales"])
+]
+women_count = women_elecciones_gen.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante las elecciones generales", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
+
+
+
+
+
+
+Code
+men_debate_balotaje = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["debate balotaje"])
+]
+men_count = men_debate_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_debate_balotaje = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["debate balotaje"])
+]
+women_count = women_debate_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante el debate del balotaje", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
+
+
+
+Code
-men_elecciones = men_journalist_posts.loc[
- men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones"])
-]
-men_count = men_elecciones.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-women_elecciones = women_journalist_posts.loc[
- women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones"])
-]
-women_count = women_elecciones.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
-
-fig = px.line()
-fig.add_scatter(
- x=men_count["dt_date"],
- y=men_count["count"],
- name="Hombres",
- line=dict(color="orange"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.add_scatter(
- x=women_count["dt_date"],
- y=women_count["count"],
- name="Mujeres",
- line=dict(color="purple"),
- hovertemplate="posts: %{y}",
-)
-fig.update_layout(title="Publicaciones de periodistas durante las eleciones", width=600)
-fig.update_xaxes(type="category")
-fig.show()men_elecciones_balotaje = men_journalist_posts.loc[
+ men_journalist_posts["event"].isin(["elecciones balotaje"])
+]
+men_count = men_elecciones_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+
+women_elecciones_balotaje = women_journalist_posts.loc[
+ women_journalist_posts["event"].isin(["elecciones balotaje"])
+]
+women_count = (
+ women_elecciones_balotaje.groupby("dt_date").size().reset_index(name="count")
+)
+
+fig = px.line()
+fig.add_scatter(
+ x=men_count["dt_date"],
+ y=men_count["count"],
+ name="Hombres",
+ line=dict(color="orange"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.add_scatter(
+ x=women_count["dt_date"],
+ y=women_count["count"],
+ name="Mujeres",
+ line=dict(color="purple"),
+ hovertemplate="posts: %{y}",
+)
+fig.update_layout(
+ title="Publicaciones de periodistas durante las elecciones del balotaje", width=600
+)
+fig.update_xaxes(type="category")
+fig.show()
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+