python - ビットコインのセンチメント分析のためにデータフレームに散布図と折れ線グラフを適用する方法は?

Question

散布図と折れ線グラフを作成して、ビットコインの価格と人々のツイートの感情との間に関係があるかどうかを調べたい. コンパウンド、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの列があり、ビットコインの価格と人々の感情との関係を示してほしい. さまざまなデータ視覚化手法を適用して、ビットコインのセンチメントと価格の経時的な関係を示す方法について、誰かが解決策を推奨できますか? 散布図や折れ線グラフのようなものかもしれません。ありがとうございました！

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

df=pd.read_csv('cleaned_with_price.csv', header = 0)
df2 = df.drop(['Unnamed: 0', 'id', 'fullname', 'url', 'timestamp', 'replies', 'likes', 'retweets'], axis=1)

## removed unnecesarry stuff

tweets_list = df2['text'].tolist()
tweet_df = pd.DataFrame(tweets_list, columns = ['Tweet'])
tweet_df

これは、

## add columns for each score in the dataframe

tweet_df.Tweet = tweet_df.Tweet.astype('str')

df2['Compound'] = [analyzer.polarity_scores(twt)['compound'] for twt in tweet_df['Tweet']]
df2['Positive'] = [analyzer.polarity_scores(twt)['pos'] for twt in tweet_df['Tweet']]
df2['Neutral'] = [analyzer.polarity_scores(twt)['neu'] for twt in tweet_df['Tweet']]
df2['Negative'] = [analyzer.polarity_scores(twt)['neg'] for twt in tweet_df['Tweet']]   
df2

これは次のように出力されます:

さまざまなデータ視覚化手法を適用して、ビットコインのセンチメントと価格の経時的な関係を示す方法について、誰かが解決策を推奨できますか?