3.1 任务说明
首先我们来统计论文页数，也就是在comments字段中抽取pages和figures和个数，首先完成字段读取。
任务主题：论文代码统计，统计所有论文出现代码的相关统计；
任务内容：使用正则表达式统计代码连接、页数和图表数据；
任务成果：学习正则表达式统计；
在原始arxiv数据集中作者经常会在论文的comments或abstract字段中给出具体的代码链接，所以我们需要从这些字段里面找出代码的链接。
确定数据出现的位置；
使用正则表达式完成匹配；
完成相关的统计；
首先我们来统计论文页数，也就是在comments字段中抽取pages和figures和个数，首先完成字段读取。
data=[]#初始化#使用with语句优势：1.自动关闭文件句柄；2.自动显示（处理）文件读取数据异常withopen("arxiv-metadata-oai-snapshot.json",'r')asf:foridx,lineinenumerate(f):d=json.loads(line)d={'abstract':d['abstract'],'categories':d['categories'],'comments':d['comments']}data.append(d)data=pd.DataFrame(data)#将list变为dataframe格式，方便使用pandas进行分析
对pages进行抽取：
# 使用正则表达式匹配，XX pagesdata['pages']=data['comments'].apply(lambdax:re.findall('[1-9][0-9]* pages',str(x)))# 筛选出有pages的论文data=data[data['pages'].apply(len)>0]# 由于匹配得到的是一个list，如['19 pages']，需要进行转换data['pages']=data['pages'].apply(lambdax:float(x[0].replace(' pages','')))
对pages进行统计：
data['pages'].describe().astype(int)
统计结果如下：论文平均的页数为17页，75%的论文在22页以内，最长的论文有11232页。
count1089180mean17std22min125%850%1375%22max11232Name:pages,dtype:int64
接下来按照分类统计论文页数，选取了论文的第一个类别的主要类别：
# 选择主要类别data['categories']=data['categories'].apply(lambdax:x.split(' ')[0])data['categories']=data['categories'].apply(lambdax:x.split('.')[0])# 每类论文的平均页数plt.figure(figsize=(12,6))data.groupby(['categories'])['pages'].mean().plot(kind='bar')
接下来对论文图表个数进行抽取：
data['figures']=data['comments'].apply(lambdax:re.findall('[1-9][0-9]* figures',str(x)))data=data[data['figures'].apply(len)>0]data['figures']=data['figures'].apply(lambdax:float(x[0].replace(' figures','')))
最后我们对论文的代码链接进行提取，为了简化任务我们只抽取github链接：
# 筛选包含github的论文data_with_code=data[ (data.comments.str.contains('github')==True)|(data.abstract.str.contains('github')==True)]data_with_code['text']=data_with_code['abstract'].fillna('')+data_with_code['comments'].fillna('')# 使用正则表达式匹配论文pattern='[a-zA-z]+://github[^\s]*'data_with_code['code_flag']=data_with_code['text'].str.findall(pattern).apply(len)
并对论文按照类别进行绘图：
data_with_code=data_with_code[data_with_code['code_flag']==1]plt.figure(figsize=(12,6))data_with_code.groupby(['categories'])['code_flag'].count().plot(kind='bar')
