数据挖掘实战-前沿分析-Task03

任务：统计包含代码的论文

本次任务的主要内容就是利用正则表达式在comments或abstract字段中取出具体的代码链接。
任务重点：正则表达式的学习和使用。

• 准备工作，取出数据中的abstract, categories, comments 对应的内容。

import re
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = []
with open('arxiv-metadata-oai-snapshot.json', 'r') as f:
    for idx, line in enumerate(f):
        d = json.loads(line)
        d = {'abstract': d['abstract'], 'categories': d['categories'], 'comments': d['comments']}
        data.append(d)
        
data = pd.DataFrame(data)
data

• 统计论文页数，在comments字段中抽取出pages,。

data['pages'] = data['comments'].apply(lambda x: re.findall("[0-9]+ pages", str(x)))
data

• 选出页数不为空的行。

data = data[data['pages'].apply(lambda x: len(x)>0) ]
data

• 修改数据中“页数”列的格式，将列表格式改为int数据。

data['pages'] = data['pages'].apply(lambda x: x[0].split(' ')[0])

• 选择论文的第一个类别作为主要类别。

data['categories'] = data['categories'].apply(lambda x: x.split(' ')[0]).apply(lambda x: x.split('.')[0])

• 计算每类论文的平均页数。

plt.figure(figsize=(12,6))
data.groupby(['categories'])['pages'].mean().plot(kind='bar')

报错：DataError: No numeric types to aggregate
错误原因：很可能是因为你指定的列里不能执行所对应的聚合操作，即有可能是数据类型的错误（比如目前数字列的类型的object），也有可能是该列中除了数字真的存在其他类型的数据。
在本次的例子中，是第一种情况，所以解决办法为：

data['pages'] = data['pages'].astype(int)

标签：comments,pages,数据挖掘,apply,Task03,data,前沿,categories,lambda
来源： https://blog.csdn.net/hahameier/article/details/112818863