数据挖掘笔记之学术前沿趋势分析No.1

写在最前面，很有幸参加Datawhale第21期组队学习！github开源地址

环境安装

哪些库

这里使用的package的版本如下（python 3.7.4）：本地是 python 3.7.9 pytorch 1.3.1

安装命令

一顿操作猛如虎，pip install 就完事了，除了BeautifulSoup：4.8.0，它需要pip install beautifulsoup4

成功了吗？

看到**successful!**说明安装完成啦！举个例子：

再检验一下,
终端输入python 进入python模式>>>
输入：import 库
导入库，没有报错，成功！
记住，程序里没有反应就是最好的反应。

数据集介绍

数据集怎么存的？

格式，通俗地理解就是有序的存的。(觉得是废话的，别理我！)
数据来源
数据集的格式如下：
id：arXiv ID，可用于访问论文；
submitter：论文提交者；
authors：论文作者；
title：论文标题；
comments：论文页数和图表等其他信息；
journal-ref：论文发表的期刊的信息；
doi：数字对象标识符，https://www.doi.org；
report-no：报告编号；
categories：论文在 arXiv 系统的所属类别或标签；
license：文章的许可证；
abstract：论文摘要；
versions：论文版本；
authors_parsed：作者的信息。

arxiv论文类别介绍

我们从arxiv官网，查询到论文的类别名称以及其解释如下。
链接1 或者 链接2

代码解读

这里使用pycharm软件，
python第一步导入库，这里不再赘述，好吧，还是说一说，免得忘了

# 导入所需的package
import seaborn as sns #用于画图
from bs4 import BeautifulSoup #用于爬取arxiv的数据
import re #用于正则表达式，匹配字符串的模式
import requests #用于网络连接，发送网络请求，使用域名获取对应信息
import json #读取数据，我们的数据为json格式的
import pandas as pd #数据处理，数据分析
import matplotlib.pyplot as plt #画图工具

注意：数据文件夹的位置，没有放到程序包内部的，一个好方法就是使用绝对路径。

导入 数据里有什么？

with语句

使用with语句优势：1.自动关闭文件句柄；2.自动显示（处理）文件读取数据异常。

# 读入数据
data  = []

#使用with语句优势：1.自动关闭文件句柄；2.自动显示（处理）文件读取数据异常
with open("arxiv-metadata-oai-snapshot.json", 'r') as f: 
    for idx, line in enumerate(f): 
        
        # 读取前100行，如果读取所有数据需要8G内存
        if idx >= 100:
            break
        
        data.append(json.loads(line))
        
data = pd.DataFrame(data) #将list变为dataframe格式，方便使用pandas进行分析
print(data.shape) #显示数据大小
print(data.head() #显示数据的前五行)

那么就是类似于：

f = open("arxiv-metadata-oai-snapshot.json", 'r')
# 你的操作
f.close()

相比确实方便。

封装成函数 为了更好的调用

def readArxivFile(path, columns=['id', 'submitter', 'authors', 'title', 'comments', 'journal-ref', 'doi',
       'report-no', 'categories', 'license', 'abstract', 'versions',
       'update_date', 'authors_parsed'], count=None):
    '''
    定义读取文件的函数
        path: 文件路径
        columns: 需要选择的列
        count: 读取行数
    '''
    
    data  = []
    with open(path, 'r') as f: 
        for idx, line in enumerate(f): 
            if idx == count:
                break
                
            d = json.loads(line)
            d = {
     col : d[col] for col in columns}
            data.append(d)

    data = pd.DataFrame(data)
    return data

data = readArxivFile('arxiv-metadata-oai-snapshot.json', ['id', 'categories', 'update_date'])

进行操作 re库

re库手册

数据预处理

data = readArxivFile('/home/shangzq/Documents/dataset/arxiv-metadata-oai-2019.json', ['id', 'categories', 'update_date'])

data["year"] = pd.to_datetime(data["update_date"]).dt.year #将update_date从例如2019-02-20的str变为datetime格式，并提取处year
del data["update_date"] #删除 update_date特征，其使命已完成
data = data[data["year"] >= 2019] #找出 year 中2019年以后的数据，并将其他数据删除

# data.groupby(['categories','year']) #以 categories 进行排序，如果同一个categories 相同则使用 year 特征进行排序
data.reset_index(drop=True, inplace=True) #重新编号
# print(data)

# 爬取所有的类别
website_url = requests.get('https://arxiv.org/category_taxonomy',verify=False).text  # 获取网页的文本数据
soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')  # 爬取数据，这里使用lxml的解析器，加速
root = soup.find('div', {
     'id': 'category_taxonomy_list'})  # 找出 BeautifulSoup 对应的标签入口
tags = root.find_all(["h2", "h3", "h4", "p"], recursive=True)  # 读取 tags

# 初始化 str 和 list 变量
level_1_name = ""
level_2_name = ""
level_2_code = ""
level_1_names = []
level_2_codes = []
level_2_names = []
level_3_codes = []
level_3_names = []
level_3_notes = []

# 进行
for t in tags:
    if t.name == "h2":
        level_1_name = t.text
        level_2_code = t.text
        level_2_name = t.text
    elif t.name == "h3":
        raw = t.text
        level_2_code = re.sub(r"(.*)\((.*)\)", r"\2", raw)  # 正则表达式：模式字符串：(.*)\((.*)\)；被替换字符串"\2"；被处理字符串：raw
        level_2_name = re.sub(r"(.*)\((.*)\)", r"\1", raw)
    elif t.name == "h4":
        raw = t.text
        level_3_code = re.sub(r"(.*) \((.*)\)", r"\1", raw)
        level_3_name = re.sub(r"(.*) \((.*)\)", r"\2", raw)
    elif t.name == "p":
        notes = t.text
        level_1_names.append(level_1_name)
        level_2_names.append(level_2_name)
        level_2_codes.append(level_2_code)
        level_3_names.append(level_3_name)
        level_3_codes.append(level_3_code)
        level_3_notes.append(notes)

# 根据以上信息生成dataframe格式的数据
df_taxonomy = pd.DataFrame({
     
    'group_name': level_1_names,
    'archive_name': level_2_names,
    'archive_id': level_2_codes,
    'category_name': level_3_names,
    'categories': level_3_codes,
    'category_description': level_3_notes

})

可视化 还是图像好啊！

我们使用merge函数，以两个dataframe共同的属性 “categories” 进行合并，并以 “group_name” 作为类别进行统计，统计结果放入 “id” 列中并排序。

# 按照 "group_name" 进行分组，在组内使用 "archive_name" 进行排序
df_taxonomy.groupby(["group_name", "archive_name"])
print(df_taxonomy)

_df = data.merge(df_taxonomy, on="categories", how="left").drop_duplicates(["id","group_name"]).groupby("group_name").agg({
     "id":"count"}).sort_values(by="id",ascending=False).reset_index()

fig = plt.figure(figsize=(15,12))
explode = (0, 0, 0, 0.2, 0.3, 0.3, 0.2, 0.1)
plt.pie(_df["id"],  labels=_df["group_name"], autopct='%1.2f%%', startangle=160, explode=explode)
plt.tight_layout()
plt.show()

错误记录

bs4.FeatureNotFound: Couldn’t find a tree builder with the features you requested: lxml. Do you need to install a parser library?

错误分析：就是没有安装 lxml 包
解决方式：pip install lxml

没有连网的错误

检查办法：linux服务器上的话 就 ping www.XXX.com 具体网址随便！