whatsapplib

Paket analisis whatsapp

Kunjungan profil:

Seperti namanya WHASTSAPP-ANALYZER , ini adalah paket analisis obrolan grup WhatsApp. Ini pada dasarnya akan membantu programmer untuk menghasilkan wawasan visual dari obrolan grup WhatsApp. Anda tidak perlu melakukan apa pun, cukup mengekspor obrolan grup dan menggunakan paket ini untuk menghasilkan atau membuat bagan berbeda yang berbeda. Di sini Anda tidak perlu khawatir tentang apa pun, secara internal itu akan melakukan segalanya untuk Anda. Ini akan melakukan ETL (ekstrak-transform-load) dan akhirnya menghasilkan wawasan dalam bentuk visual. Ada kira -kira. Lebih dari 15 metode tersedia yang akan membantu Anda menghasilkan wawasan, bahkan Anda dapat mengunduh setiap wawasan.

Tautan: https://pypi.org/project/whatsapplib/0.0.5/

Metode tercantum di bawah ini:

• BasicStats: Ini akan mengembalikan beberapa statistik dasar kelompok. Seperti total pengguna, total pesan, total pesan media dan total tautan yang dibagikan.
• WordCloud: Ini akan membuat awan kata, yang melaluinya kita dapat dengan mudah memahami kata -kata yang paling sering digunakan dalam obrolan.
• MostactiveUsers: Ini akan membuat bagan batang untuk 10 anggota paling aktif dalam grup.
• Mostactiveday: Ini akan membuat bagan batang untuk menampilkan lalu lintas di WhatsApp Group pada setiap hari kerja.
• TopMediaContributor: Ini akan membuat bagan batang untuk menampilkan kontributor media top-10 dalam grup.
• MaxwordContributers: Ini akan membuat bagan batang yang akan menampilkan top-10 penulis yang menggunakan max no. kata -kata dalam pesan mereka.
• MaxurlContributers: Ini akan membuat bagan batang untuk menampilkan kontributor URL top-10 dalam grup.
• Mostactivetime: Ini akan membuat bagan batang untuk menunjukkan waktu di grup mana yang sangat aktif.
• MostsuitableHours: Ini akan membuat bagan batang untuk menunjukkan rentang waktu terbaik di mana mungkin ada peluang tinggi yang mendapat respon dari anggota grup lain.
• WordCloud_in: Ini akan membuat cloud kata individu tertentu. Anda hanya perlu memberikan nama pengguna.
• Beratnya: Ini akan membuat bagan batang untuk menunjukkan tanggal top-15 yang sangat aktif.
• Timeseriesanalysis: Ini akan merencanakan plot waktu interaktif pengguna pada lalu lintas setiap hari.
• Activemontthsb: Ini akan membuat bagan batang untuk menunjukkan bulan -bulan paling aktif di mana grup sangat aktif.
• Maxemojiusers: Ini akan memplot bagan batang untuk menampilkan pengguna top-15 yang menggunakan max no. dari emoji dalam kelompok.
• Trafficperyear: Ini akan merencanakan bagan bar untuk menunjukkan lalu lintas pada grup per tahun.
• Activemontthst: Ini akan membuat plot Timeseries untuk menunjukkan lalu lintas pada grup per bulan.
• Weekdaystraffic: Ini akan membuat peta panas untuk menunjukkan lalu lintas hari kerja bersama dengan rentang waktu.
• Topemojis_G: Ini akan mengembalikan DataFrame PANDAS dari Emoji Top-20 yang digunakan oleh pengguna.
• Topemojis_i: Ini akan mengembalikan Top-10 Emjois yang digunakan oleh masing-masing pengguna.
• SaveDatFrame: Ini akan menyimpan data praproses sebagai file CSV.

Instalasi

Gunakan PIP Paket untuk menginstal semua persyaratan. Cukup ikuti perintah di bawah ini:

pip install WhatsappLib==0.0.5

Catatan

Ingat: Data Anda harus dalam format seperti yang disebutkan di bawah ini, jika tidak, maka cobalah untuk mengubah data Anda dalam format yang diberikan. Dan ya, jika periode waktu Anda ditentukan sebagai format AM '&' PM ' maka Anda perlu mengubahnya dalam format kecil ' AM '&' PM ' . Saya akan memperbaiki masalah ini dan memperbarui paket ini secepatnya.

Contoh

 # importing the required libraries
from WhatsappLib . whatsapplib . preprocess import analysis

# you need to do just one simple step, create object of Analyzer class and pass location-
# of directory as parameter which is mendatory.
obj = analysis ( r'*Sample.txt' )

# Now use this reference variable (obj) to access this methods.
total_users , total_messages , media_messages , links = obj . basicStats ()      # it is returning 4 parameters
print ( 'Total No. of users : ' , total_users )
print ( 'Total No. messages sent : ' , total_messages )
print ( 'Total No. of media messages sent : ' , media_messages )
print ( 'Total No. of link shared : ' , links )

obj . wordCloud_in ( user = '[phone]' , save_fig = 'y' )
obj . mostActiveUsers ( save_fig = 'y' )
obj . mostActiveDay ( save_fig = 'y' )
obj . topMediaContributor ( save_fig = 'N' )
obj . maxWordContributers ( save_fig = 'y' )
obj . maxURLContributers ( save_fig = 'N' )
obj . mostActiveTime ()
obj . mostSuitableHours ( save_fig = 'y' )
obj . highlyActiveDates ( save_fig = 'N' )
obj . timeseriesAnalysis ( save_fig = 'y' )
obj . activeMonthsB ( save_fig = 'N' )
obj . maxEmojiUsers ( save_fig = 'y' )
obj . activeMonthsT ()
obj . trafficPerYear ( save_fig = 'N' )
obj . weekdaysTraffic ( save_fig = 'y' )
top_emojis = obj . topEmojis_G ()    # returning pandas dataframe
obj . saveDatframe ()    # saving the dataframe
top_emojis_i = obj . topEmojis_I ( '+91 81*** 00***' )    # returning pandas dataframe

# Again Note :) : In some methods you need to pass "User" as a parameter which is mandatory, some methods-
# are taking "save_fig" parameter to save the figure in current directory, which is optional, if you want to-
# download the figure or plot you can tweak the parameter.

Output sampel:

Ini adalah kontribusi open source kecil saya untuk komunitas Python. Jangan ragu untuk menghubungkan saya di LinkedIn. Untuk memeriksa blog saya yang luar biasa klik di sini.

Dibuat dengan ❤ oleh Ronil