论文作者统计
任务说明
- 任务主题:论文作者统计,统计所有论文作者出现评率Top10的姓名;
- 任务内容:论文作者的统计、使用 Pandas 读取数据并使用字符串操作;
- 任务成果:学习 Pandas 的字符串操作;
数据处理步骤
在原始arxiv数据集中论文作者authors
字段是一个字符串格式,其中每个作者使用逗号进行分隔分,所以我们我们首先需要完成以下步骤:
- 使用逗号对作者进行切分;
- 剔除单个作者中非常规的字符;
当然在原始数据集中
authors_parsed
字段已经帮我们处理好了作者信息,可以直接使用该字段完成后续统计。
字符串处理
在Python中字符串是最常用的数据类型,可以使用引号('或")来创建字符串。Python中所有的字符都使用字符串存储,可以使用方括号来截取字符串。同时在Python中还支持转义符,Python中还内置了很多内置函数,非常方便使用。
方法 | 描述 |
---|---|
string.capitalize() | 把字符串的第一个字符大写 |
string.isalpha() | 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True,否则返回 False |
string.title() | 返回"标题化"的 string,就是说所有单词都是以大写开始,其余字母均为小写(见 istitle()) |
string.upper() | 转换 string 中的小写字母为大写 |
具体代码实现以及讲解
数据读取
# 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
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-2019.json',
['id', 'authors', 'categories', 'authors_parsed'])
为了方便处理数据,我们只选择了三个字段进行读取。
数据统计
接下来我们将完成以下统计操作:
- 统计所有作者姓名出现频率的Top10;
- 统计所有作者姓(姓名最后一个单词)的出现频率的Top10;
- 统计所有作者姓第一个字符的评率; 为了节约计算时间,下面选择部分类别下的论文进行处理:
# 选择类别为cs.CV下面的论文
data2 = data[data['categories'].apply(lambda x: 'cs.CV' in x)]
# 拼接所有作者
all_authors = sum(data2['authors_parsed'], [])
处理完成后all_authors变成了所有一个list,其中每个元素为一个作者的姓名。我们首先来完成姓名频率的统计。
# 拼接所有的作者
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')
# 修改图配置
names = authors_names[0].value_counts().index.values[:10]
_ = plt.yticks(range(0, len(names)), names)
plt.ylabel('Author')
plt.xlabel('Count')
接下来统计姓名姓,也就是authors_parsed字段中作者第一个单词:
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')
统计所有作者姓第一个字符的评率,这个流程与上述的类似,同学们可以自行尝试。