【学术前沿分析】2 论文作者统计

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；

数据格式分析

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；

但是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。

具体流程

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-snapshot.json', 
                     ['id', 'authors', 'categories', 'authors_parsed'])#读取所有数据

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


# 拼接所有作者
all_authors = sum(data2['authors_parsed'], [])

#all_authors

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)
authors_names.head()

# 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')
print(authors_lastnames[0].value_counts().head(10))

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.

统计所有作者姓第一个字符的频率:

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

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

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

print(authors_lastnameschar[0].value_counts().head(10))

总结：

• Series的元素为list时，如果想要实现R里面的unlist操作，可以使用sum(Series, [])

待完成：

• 后续可以做一做作者之间的合作关系，比如统计合作次数，绘制网络关系图

感谢 DataWhale