公开数据集
数据结构 ? 22.26M
Data Structure ?
* 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。
README.md
Context
Importing and analyzing social media data can really be fun and interesting, if you didn't have to untangle those JSON trees! So, as I was getting a lot of data from Twitter and noticed some patterns, I decided to create functions that get data into a pandas DataFrame directly.
Content
A variety of Twitter datasets mainly to demonstrate the functionality of getting the data and exploring them.
- What's trending in Spain on a random day 500+ hashtags / topics
- 500 Lists that @Kaggle is a member of
- 1,000 Tweets containing the hashtag #Python
- List of followers of @ThePSF (2,500)
- Tweets that @Twitter likes (3,000)
- IDs of users following @Kaggle (5,000)
Acknowledgements
This module is built on top of [twython](), so a very big thank you to the authors
[@ryanmcgrath](https://twitter.com/ryanmcgrath) and [@mikehelmick](https://twitter.com/mikehelmick).
Inspiration
Python decorators!
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帕依提提提温馨提示
该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用
注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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