【Task02】前沿学术数据分析AcademicTrends

一、查看数据

2020版数据集下载地址：

https://www.kaggle.com/Cornell-University/arxiv

上次由于时间仓促直接使用了2019版的数据集，这次下了2020完整版的json文件，一共2.69G，让我们剖析一下数据:

import pandas as pd
import json

data = []
with open("./data/arxiv-metadata-oai-snapshot.json", 'r') as f: 
    for idx, line in enumerate(f): 
        d = json.loads(line)
        d = {
     'authors': d['authors'], 'categories': d['categories'], 'authors_parsed': d['authors_parsed']}
        data.append(d)
data = pd.DataFrame(data)
data.head(10)

这里只取了2个属性进行分析，分别是每篇论文的作者authors和论文类别categories，另外authors_parsed字段已经帮我们处理好了作者信息，在之后可以直接使用它。

再查看一下整个数据集中论文的数量：

data.shape
(1796911, 3)

可以看到相当于2019年之前的10倍，比摩尔定律增长还快。

二、数据处理步骤

以authors为例，探究如何将其变为authors_parsed类似格式：

import re
def processStr(x):
    def splitName(fullname):
        names = fullname.split(' ')
        return [names[-1],''.join(names[:-1]),'']
    x = x.replace('\\','').replace(' and ',',')
    strList = re.split(',',x)
    res = [splitName(x) for x in strList]
    return res
data.head().authors.apply(processStr)
0    [[Bal'azs, C., ], [Berger, E.L., ], [Nadolsky,...
1             [[Streinu, Ileana, ], [Theran, Louis, ]]
2                                   [[Pan, Hongjun, ]]
3                                  [[Callan, David, ]]
4    [[Abu-Shammala, Wael, ], [Torchinsky, Alberto, ]]
Name: authors, dtype: object

我们来测试一下是否与authors_parsed保持一致：

data.head().authors.apply(processStr) == data.head().authors_parsed
0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

可以看到前五行除了第一篇作者名字中的á没有成功转换，其他都保持一致。

在后面我们直接使用authors_parsed列代替authors列进行使用。

三、数据统计

为了节省时间，直接指定cs.CV方向的论文：

data2 = data[data.categories.str.contains('cs.CV')]
data2

先讨论一下sum中的start参数用法：

指定start参数为’[]'即表明sum是以列表为最小单位：

sum(data2['authors_parsed'].head(),[])
[['Likforman-Sulem', 'Laurence', ''],
 ['Zahour', 'Abderrazak', ''],
 ['Taconet', 'Bruno', ''],
 ['Nelwamondo', 'Fulufhelo Vincent', ''],
 ['Marwala', 'Tshilidzi', ''],
 ['Berglund', 'Erik', ''],
 ['Sitte', 'Joaquin', ''],
 ['Zerai', 'Mourad', ''],
 ['Moakher', 'Maher', ''],
 ['Marteau', 'Pierre-François', '', 'VALORIA'],
 ['Ménier', 'Gilbas', '', 'VALORIA']]

将所有论文作者的姓名存入List中：

all_authors = sum(data2['authors_parsed'], [])
all_authors

查看all_authors长度：

len(all_authors)
205345

1.统计所有作者姓名出现频率的Top10

将个人姓名压缩到一个字符串中：

[' '.join(x) for x in a]
['Likforman-Sulem Laurence ',
 'Zahour Abderrazak ',
 'Taconet Bruno ',
 'Nelwamondo Fulufhelo Vincent ',
 'Marwala Tshilidzi ']

import matplotlib.pyplot as plt
authors_names = [' '.join(x) for x in all_authors]
authors_names = pd.DataFrame(authors_names)

# 根据作者频率绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
authors_names[0].value_counts().head(10).plot(kind='barh')
plt.ylabel('Author')
plt.xlabel('Count')
names = authors_names[0].value_counts().index.values[:10]
_ = plt.yticks(range(0, len(names)), names)

垂直排列：

authors_names[0].value_counts().head(10).plot(kind='bar')

2.统计所有作者姓（姓名最后一个单词）的出现频率的Top10

authors_lastnames = [x[0] for x in all_authors]
authors_lastnames = pd.DataFrame(authors_lastnames)

plt.figure(figsize=(10, 6))
authors_lastnames[0].value_counts().head(10).plot(kind='barh')

names = authors_lastnames[0].value_counts().index.values[:10]
_ = plt.yticks(range(0, len(names)), names)
plt.ylabel('Author')
plt.xlabel('Count')

只需把‘ ’.join(x)改为x[0]即可。

3.统计所有作者姓第一个字符的评率

同上，只需将列表推导生成式中的循环变量改为x[0][0]即可：

authors_lastnames_firstlabel = [x[0][0] for x in all_authors]
authors_lastnames_firstlabel = pd.DataFrame(authors_lastnames_firstlabel)

plt.figure(figsize=(10, 6))
authors_lastnames_firstlabel[0].value_counts().head(10).plot(kind='barh')

names = authors_lastnames_firstlabel[0].value_counts().index.values[:10]
_ = plt.yticks(range(0, len(names)), names)
plt.ylabel('Author')
plt.xlabel('Count')

参考文献

1.Python sum() 函数

https://www.runoob.com/python/python-func-sum.html