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Datawhale干货

作者：李攀，北航硕士，Datawhale优秀学习者

arXiv是重要的学术公开网站，也是搜索、浏览和下载学术论文的重要工具。它涵盖的范围非常广，涉及物理学的庞大分支和计算机科学的众多子学科，如数学、统计学、电气工程、定量生物学和经济学等等。

本文使用arXiv公开的论文数据集，聚焦2008年-2020年计算机各个方向论文数据，对其进行了数据探索性分析和可视化分析，什么是2020年最火的方向，排名前五的又是哪些呢？一起来看看结论和数据分析过程。

本文目录

一、 数据转换

本文数据下载地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531866/information

从json中读取数据

# 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):data  = []with open(path, 'r') as f: for idx, line in enumerate(f): if idx == count:breakd = json.loads(line)d = {col : d[col] for col in columns}data.append(d)data = pd.DataFrame(data)return data 

1.1 读取原始数据

data = readArxivFile('D:/Code/Github/data/arxiv-metadata-oai-snapshot.json', ['id', 'categories', 'authors','title','update_date'])

1.2 爬取论文类别数据

#爬取所有的类别
website_url = requests.get('https://arxiv.org/category_taxonomy').text #获取网页的文本数据
soup = BeautifulSoup(website_url,'lxml') #爬取数据，这里使用lxml的解析器，加速
root = soup.find('div',{'id':'category_taxonomy_list'}) #找出 BeautifulSoup 对应的标签入口
tags = root.find_all(["h2","h3","h4","p"], recursive=True) #读取 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 = []#进行
for t in tags:if t.name == "h2":level_1_name = t.text    level_2_code = t.textlevel_2_name = t.textelif t.name == "h3":raw = t.textlevel_2_code = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2",raw) #正则表达式：模式字符串：(.*)\((.*)\)；被替换字符串"\2"；被处理字符串：rawlevel_2_name = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\1",raw)elif t.name == "h4":raw = t.textlevel_3_code = re.sub(r"(.*) \((.*)\)",r"\1",raw)level_3_name = re.sub(r"(.*) \((.*)\)",r"\2",raw)elif t.name == "p":notes = t.textlevel_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.head()

1.3 取data的子集进行处理

抽取数据的5%进行分析，否则数据量太大，处理时间太长。

#存储转换后的原始数据
data.to_csv('D:/Code/Github/data/data.csv',index = False)
df_taxonomy.to_csv('D:/Code/Github/data/categories.csv',index = False)
#对数据进行抽样
data = data.sample(frac=0.05,replace=False,random_state=1)
data.shape

(89846, 5)

1.4 对catagories进行处理

categories列中有很多，一篇论文同时属于很多的类别，只取第一个类别，放弃其他类别。

print(data.categories.nunique())
data['categories'] = data.categories.str.split(' ',expand=True)[0]
data.categories.nunique()

9488
172

1.5 数据连接

data_merge = data.merge(df_taxonomy,how='left',on='categories').sort_values(by = "update_date").drop_duplicates(['id','group_name'],keep = 'first')
data_merge.shape

(89847, 10)

发现比原始抽样数据多了一行，经查明，原来是多了一行空行，进行删除

data_merge.dropna(how='any',subset=['categories'],inplace=True)
data_merge.shape

(89846, 10)

1.6 存储转换后的数据，后面可以直接进行读取

data_merge.to_csv('D:/Code/Github/data/data_subset_merge.csv',index = False)

二、 数据探索性分析

2.1 查看数据的缺失信息

可以看到group_name之后的部分列，都有缺失数据

data_merge.info()

2.2 统计不同大类的论文数量

• 可以看到物理学领域的论文数量最多，数学和计算机科学的其次，其他领域的论文数量都相对较少

• 说明arxiv网站的论文大部分仍然集中在“物理学，数学，计算机科学”领域

data_merge.groupby('group_name')['id'].agg('count').sort_values(ascending = False).plot(kind = 'barh')

2.3 按年度统计论文数量的变化

• 可以看到论文数量大体上呈现递增的趋势

• 2009年和2015年的数据偏高，有可能是抽样的随机因素，也有可能这两年的论文数量本来就比较高

data_merge.groupby(pd.to_datetime(data_merge.update_date).dt.year)['id'].agg('count').plot(kind = 'bar')

#绘制回归图
data_plot=data_merge.groupby(pd.to_datetime(data_merge.update_date).dt.year)['id'].agg('count').reset_index()
sns.regplot(data_plot.iloc[:,0],data_plot.iloc[:,1])

2.4 按月份统计论文发表数量

• 比较发现一年中5，6，10，11月份是论文出产最多的月份

data_merge.groupby(pd.to_datetime(data_merge.update_date).dt.month)['id'].agg('count').plot(kind = 'bar')

2.5 统计不同小类论文的数量

• 只绘制了前20种

• 高能物理，量子力学领域的论文数量最多

data_merge.groupby('category_name')['id'].agg('count').sort_values(ascending = False).head(20).plot(kind = 'barh')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1cba5d5ec10>

三、 使用BI软件进行数据可视化分析

3.1 不同年份计算机领域发表数量前五的领域

可以看到计算机领域最火的领域一直在发生着变换，2014年-2016年都是信息理论方面的论文最多，而2017-2019是计算机视觉最火，到了2020年，机器学习则和计算机视觉并驾齐驱。

3.2 计算机领域论文数量对比

排名前五的是计算机视觉、机器学习、信息理论、自然语言处理、人工智能五个方面

3.3 CV、ML等领域论文数量变化趋势

可以看到论文的数量都呈现出上升的趋势，但是2014年是一个节点，2014年之后，计算机视觉和机器学习两个领域的论文数量都开始了非常迅速的增长，这两个方向依然是计算机领域目前论文中的最火的方向，至于今年比较热的新方向，如可复现性、差分隐私、几何深度学习、神经形态计算、强化学习是否成为新增长点，来一个预测吧。

需要论文数据可以阅读原文下载

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