原文：
www.kdnuggets.com/2017/06/6-interesting-things-facebook-python.html
作者：Nour Galaby，数据爱好者。
在这篇文章中，我将分享如何使用 Facebook Graph API 结合 Python 和 pandas 进行分析的经验。
Facebook 拥有大量可供探索的数据，你可以利用这些数据做很多事情，比如：分析 Facebook 页面或群组，利用这些数据进行社交网络分析 (SNA)，进行数字营销的数据分析，甚至为自己的个人项目收集和保存数据。你可以用这些数据做很多事情；一切取决于你。
在这些视频中，我将展示如何进行一些基础操作，例如：
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从 Facebook 下载数据
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从 json 转换到更方便的数据结构，以便我们能够处理
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处理日期变量和 Graph API 中的其他数据
课程-01：介绍与理解 Graph API - Facebook 数据分析与 Python
在这段视频中，我将介绍 GRAPH API，我将使用 GRAPH API Explorer 并展示一些示例请求。
课程-02：下载与保存 Facebook 数据 - Facebook 数据分析与 Python
在这段视频中，我将展示如何下载并保存 Facebook 页面或 Facebook 群组中的所有数据，同时注意一些要点
课程-03：设置与清理数据 - Facebook 数据分析与 Python
在第三节课中，我将使用笔记本来清理和审计我从 Facebook 获得的数据，并使其准备好进行分析
课程-04：评论最多的帖子 - Facebook 数据分析与 Python
在第 4 课中，我将向你展示一种简单的方法来获取最受评论的帖子
课程-05：点赞最多的帖子及额外内容 - Facebook 数据分析与 Python
在第 05 课中发生了一些有趣的事情，因为我发现了一些被删除的帖子，并通过 API 获得了一些信息
课程-06：统计词频 - Facebook 数据分析与 Python
在这段视频中，我将展示如何计算一个组或页面中所有帖子的词频。
你也可以对评论使用相同的函数
课程-07：按关键词分组帖子 - Facebook 数据分析与 Python
在这段视频中，我将分组包含“免费”关键词的帖子，并统计这些帖子中包含该关键词的数量与不包含的数量。
分组是非常有用的，我们将在未来的视频中使用更多变量来进行分组
课程-08：按日期分组 - Facebook 数据分析与 Python
在这个视频中，我们将深入探讨“创建时间”变量，以按年、月或星期几对帖子进行分组。
这可以用来发现发布模式等。
有问题或建议吗？随时与我联系。
简介： Nour Galaby 是一位对数据科学和机器学习充满热情的数据科学爱好者。
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