whatsapplib
v0.0.5
ตามชื่อแนะนำ Whastsapp-Analyzer มันเป็นแพ็คเกจการวิเคราะห์การแชทของ WhatsApp โดยทั่วไปแล้วจะช่วยให้โปรแกรมเมอร์สร้าง ข้อมูลเชิงลึก จากการแชทกลุ่ม WhatsApp คุณต้องไม่ทำอะไรเลยเพียงแค่ส่งออกการแชทเป็นกลุ่มและใช้แพ็คเกจนี้เพื่อสร้างหรือสร้างแผนภูมิที่แตกต่างที่แตกต่างกันอย่างสวยงาม ที่นี่คุณไม่ต้องกังวลอะไรเลยภายในมันจะทำทุกอย่างให้คุณ มันจะดำเนินการ ETL (Extract-transform-load) และในที่สุดก็สร้างข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบของภาพ มีประมาณ มีมากกว่า 15 วิธีซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึกแม้ว่าคุณจะสามารถดาวน์โหลดข้อมูลเชิงลึกได้
ลิงค์: https://pypi.org/project/whatsapplib/0.0.5/
วิธีการแสดงรายการด้านล่าง:
ใช้แพ็คเกจ Manager PIP เพื่อติดตั้งข้อกำหนดทั้งหมด เพียงทำตามคำสั่งด้านล่าง:
pip install WhatsappLib==0.0.5
ข้อควรจำ: ข้อมูลของคุณจะต้องอยู่ในรูปแบบตามที่กล่าวไว้ด้านล่างถ้าไม่ลองแปลงข้อมูลของคุณในรูปแบบที่กำหนด และคุณถ้าช่วงเวลาของคุณถูกระบุเป็นรูปแบบ AM '&' PM ' คุณต้องเปลี่ยนรูปแบบ ' AM '&' PM ' ที่ต่ำกว่า ฉันจะแก้ไขปัญหานี้และอัปเดตแพ็คเกจนี้โดยเร็ว
# 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 = '+91 83900 8' , 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.ตัวอย่างเอาท์พุท:
นี่คือการสนับสนุนโอเพนซอร์สขนาดเล็กของฉันต่อชุมชนของ Python อย่าลังเลที่จะเชื่อมต่อฉันบน LinkedIn หากต้องการตรวจสอบบล็อกที่น่าทึ่งของฉันคลิกที่นี่
ทำด้วย❤โดย Ronil
