数据分析-学术前沿趋势分析二

简介

该篇博客将会针对于上一篇博客继续进行分析，这次将对论文作者进行统计。还是用pandas进行练习，学习使用pandas读取数据并使用字符串操作。

数据处理

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；

具体操作可以参考以下例子：

C. Bal\\'azs, E. L. Berger, P. M. Nadolsky, C.-P. Yuan

# 切分为，其中\\为转义符

C. Ba'lazs
E. L. Berger
P. M. Nadolsky
C.-P. Yuan

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。

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，也就是我们所说的切片操作，如下实例：

var1 = 'Hello rourou!'
var2 = "Python Everwhere!"
 
print("var1[-10:]: ", var1[-7:])
print("var2[1:6]: ", var2[0:7])

同时在Python中还支持转义符（这个与C/C++差不多）：

Python中还内置了很多内置函数，非常方便使用：

具体代码实现以及讲解

数据读取

package就用之前的就好。

这里为了方便处理数据，我们只选择了三个字段进行读取，并且取前五行进行显示。

data = []
with open("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)

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')

绘制得到的结果，从结果看出这些都是华人或者中国姓氏~