prepare_texts.py

import pandas as pd

def preparar_textos_nodos(df):
    textos = []
    for _, row in df.iterrows():
        usuario = row.get("usuario", "usuario desconocido")
        texto = row.get("texto", "")
        followers = row.get("followers_count", 0)
        following = row.get("following_count", 0)
        num_tweets = row.get("num_tweets", 0)
        sentiment = row.get("sentiment", "neutral")
        is_bot = row.get("is_bot", False)

        descripcion = (
            f"El usuario {usuario} publicó: '{texto}'. "
            f"Tiene {followers} seguidores, sigue a {following} cuentas "
            f"y ha publicado {num_tweets} tuits. "
            f"Su sentimiento promedio es {sentiment} "
            f"y {'parece un bot' if is_bot else 'parece una persona real'}."
        )
        textos.append(descripcion)
    df["texto_completo"] = textos
    return df


def preparar_textos_edges(df):
    textos = []
    for _, row in df.iterrows():
        origen = row.get("origen", "desconocido")
        destino = row.get("destino", "desconocido")
        tipo = row.get("tipo_interaccion", "interaccion")
        peso = row.get("peso", 0)
        edge_sentiment = row.get("edge_sentiment", 0)
        descripcion = (
            f"El usuario {origen} tuvo una interacción tipo {tipo} con {destino}, "
            f"con un peso de {peso} y un sentimiento de {edge_sentiment:.2f}."
        )
        textos.append(descripcion)
    df["texto_completo"] = textos
    return df