任务说明

任务主题：论文数量统计，即统计2019年全年计算机各个方向论文数量；
数据集：https://www.kaggle.com/Cornell-University/arxiv

1. 环境配置： google colab + kaggle数据集

colab 中运行脚本，导入arxiv datasset
!pip install kaggle
!mkdir -p ~/.kaggle
!cp /content/kaggle.json ~/.kaggle/
!chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json
!kaggle config set -n path -v /content
!kaggle datasets download -d Cornell-University/arxiv

1.论文数据统计

（1） 解压文件

import zipfile
datapath = '/content/datasets/Cornell-University/arxiv/arxiv.zip'
datazip = zipfile.ZipFile(datapath)
print(datazip.namelist())
print(datazip.filename)
datazip.extractall()

（2）文件包导入

import seaborn as sns 
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import requests
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

（3） 读取json数据

# read data
data = []
with open('/content/arxiv-metadata-oai-snapshot.json', 'r') as f:
  for line in f:
    data.append(json.loads(line))
data = pd.DataFrame(data)
data.shape

(1796911, 14)

#查看数据
data.head(1)

列描述

（4） 数据预处理

'''
count: 一列数据的元素个数
unique： 一列数据中元素的种类
top: 一列数据中出现频率最高的元素
freq: 一列数据中出现频率最高的元素的个数
'''
# 查看  categories
data['categories'].describe()
'''
output：
count      1796911
unique       62055
top       astro-ph
freq         86914
Name: categories, dtype: object
'''

有1796911个数据， 62055个种类，出现最多的类别是astro-ph，出现86914次

# 本数据集中出现了多少独立的数据集
unique_categories = set([i for l in [x.split(' ') for x in data["categories"]] for i in l])
len(unique_categories)
unique_categories

 'ao-sci',
 'astro-ph', 'astro-ph.CO', 'astro-ph.EP', 'astro-ph.GA', 'astro-ph.HE', 'astro-ph.IM', 'astro-ph.SR',
 'atom-ph',
 'bayes-an',
 'chao-dyn',
 'chem-ph',
 'cmp-lg',
 'comp-gas',
 'cond-mat', 'cond-mat.dis-nn', 'cond-mat.mes-hall', 'cond-mat.mtrl-sci', 'cond-mat.other', 'cond-mat.quant-gas',
'cond-mat.soft', 'cond-mat.stat-mech', 'cond-mat.str-el', 'cond-mat.supr-con',
 'cs.AI', 'cs.AR','cs.CC', 'cs.CE', 'cs.CG', 'cs.CL','cs.CR', 'cs.CV', 'cs.CY', 'cs.DB','cs.DC', 'cs.DL','cs.DM','cs.DS','cs.ET', 'cs.FL', 'cs.GL','cs.GR','cs.GT','cs.HC', 'cs.IR', 'cs.IT', 'cs.LG', 'cs.LO', 'cs.MA', 'cs.MM', 'cs.MS', 'cs.NA', 'cs.NE', 'cs.NI', 'cs.OH', 'cs.OS','cs.PF', 'cs.PL','cs.RO','cs.SC','cs.SD','cs.SE','cs.SI', 'cs.SY',
 'dg-ga',
 'econ.EM','econ.GN', 'econ.TH',
 'eess.AS', 'eess.IV', 'eess.SP', 'eess.SY',
 'funct-an',
 'gr-qc',
 'hep-ex',
 'hep-lat',
 'hep-ph',
 'hep-th',
 'math-ph',
 'math.AC', 'math.AG', 'math.AP', 'math.AT', 'math.CA', 'math.CO', 'math.CT', 'math.CV', 'math.DG','math.DS', 'math.FA', 'math.GM', 'math.GN', 'math.GR', 'math.GT', 'math.HO', 'math.IT', 'math.KT', 'math.LO', 'math.MG', 'math.MP', 'math.NA', 'math.NT', 'math.OA', 'math.OC', 'math.PR', 'math.QA', 'math.RA', 'math.RT', 'math.SG', 'math.SP', 'math.ST',
 'mtrl-th',
 'nlin.AO','nlin.CD', 'nlin.CG', 'nlin.PS', 'nlin.SI',
 'nucl-ex','nucl-th',
 'patt-sol',
 'physics.acc-ph', 'physics.ao-ph', 'physics.app-ph', 'physics.atm-clus', 'physics.atom-ph', 'physics.bio-ph', 'physics.chem-ph', 'physics.class-ph', 'physics.comp-ph', 'physics.data-an', 'physics.ed-ph', 'physics.flu-dyn', 'physics.gen-ph', 'physics.geo-ph', 'physics.hist-ph', 'physics.ins-det', 'physics.med-ph', 'physics.optics', 'physics.plasm-ph', 'physics.pop-ph', 'physics.soc-ph','physics.space-ph',
 'plasm-ph',
 'q-alg',
 'q-bio','q-bio.BM','q-bio.CB', 'q-bio.GN','q-bio.MN', 'q-bio.NC','q-bio.OT','q-bio.PE', 'q-bio.QM','q-bio.SC', 'q-bio.TO',
'q-fin.CP','q-fin.EC','q-fin.GN','q-fin.MF','q-fin.PM', 'q-fin.PR', 'q-fin.RM', 'q-fin.ST', 'q-fin.TR',
 'quant-ph',
 'solv-int',
'stat.AP', 'stat.CO','stat.ME','stat.ML','stat.OT', 'stat.TH',
 'supr-con'}```

print(len(unique_categories))

# 对2019年以后的paper完成分析，
data['year'] = pd.to_datetime(data["update_date"]).dt.year # update_date 从str变成datetime格式，并提取year
del data["update_date"]
data = data[data["year"] >= 2019]
data.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新编号
data

395123 rows × 14 columns

# 2019年以后，计算机领域的数据
website_url = requests.get('https://arxiv.org/category_taxonomy').text # 获取网页的文本数据
soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml') # 爬取是数据，使用lxml解析，加速
print(website_url)
root = soup.find('div',{'id':'category_taxonomy_list'})
tags = root.find_all(["h2","h3","h4","p"],recursive = True) #读取tags
print(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 = []

# ing
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
    # 正则表达式 '.'表示匹配任意1个字符，‘*’表示匹配表示前一个字符出现0次、多次或者无限次。
    # "\(" 匹配（.
    # (.*) 为括号前所有的str,\((.*)\), 为后面括号的str/
    level_2_code = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2",raw) # 括号里的文本
    level_2_name = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\1",raw) # 括号前的文本
  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 格式对的数据

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
})
df_taxonomy.groupby(["group_name", "archive_name"])
df_taxonomy

155 rows × 6 columns

数据可视化

_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()
_df
# 使用饼图对结果可视化
fig = plt.figure(figsize = (15,12)) 
# explode 每一块距离中心的距离
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()

不同学科论文数量占比.png

查看2019、2020论文数量

group_name="Computer Science"
cats = data.merge(df_taxonomy, on="categories").query("group_name == @group_name")
cats.groupby(["year","category_name"]).count().reset_index().pivot(index="category_name", columns="year",values="id")