ツイッターのフォロワー数の推移をプロット

Rで描いたグラフの例:Twitterのフォロワー数のPython版である。

Twilog の該当者(ここでは)のページの「Stats」をクリックし,ページのソースから ar_ を含む部分をコピペする。

var ar_data = [];
ar_data[1] = [...];
ar_data[2] = [...];
ar_data[3] = [...];
ar_data[4] = [...];
ar_data[5] = [...];
ar_data[6] = [...];
ar_data[7] = [...];
ar_data[8] = [...];
var ar_lbl = [];
ar_lbl[1] = [...];
ar_lbl[2] = [...];
ar_lbl[3] = [...];
ar_lbl[4] = [...];
ar_lbl[5] = [...];
ar_lbl[6] = [...];

ここで var ar_data = [];ar_data = {} に,var ar_lbl = [];ar_lbl = {} に書き換える。各行末の ; は不要であるが,あっても問題ないので,消す必要はない。

この後に次のコードを追加して,全体を実行する。

import pandas as pd

t = [pd.to_datetime(x, format="%y%m%d") for x in ar_lbl[6]]
df = pd.DataFrame(index=t, data={'followers':ar_data[7]})
df.plot()
ツイッターのフォロワー数の推移

東日本大震災から半年だけ急増していることがわかる。

最近を見てみよう。例えば10月以降:

df[df.index >= "2019-10-01"].plot(marker="o")
ツイッターのフォロワー数の推移

増えたり減ったりしている。10月下旬に急増している日がある。

df[(df.index >= "2019-10-20") & (df.index <= "2019-10-31")].plot(marker="o")

どうやら10月26日に急増したみたいだ。多分これの影響だろう。


[2020-06-13] 別のやりかたでやってみる:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, ar_data[7])
fig.savefig('200613a.svg', bbox_inches="tight")

35662バイトのSVGファイルができる。もっと軽くするため,プロット部分だけラスタライズしてみる:

ax.clear()
ax.plot(t, ar_data[7], zorder=-10)
ax.set_rasterization_zorder(0) # zorder < 0 だけラスタライズする
fig.savefig('200613a.svg', bbox_inches="tight")

27054バイトに減った。

ツイッターのフォロワー数の推移

2020年になって増えたのはCOVID-19のためであろう。


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