1.使用Pandas读取数据集。 2.统计每年的发文数量,并绘制折线图。 3.统计出版社的发文量信息,列出发文前10位的出版社。 4.使用jieba分词,对摘要进行分词统计,制作词频前30位的词云图。(需安装jieba分词和词云工

具)

好的，这里是使用Python和Pandas库来完成这些任务的示例代码：

1. 使用Pandas读取数据集

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集的前几行
print(df.head())

2. 统计每年的发文数量并绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

# 将日期列转换为Pandas的日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按照年份对发文数量进行分组并计数
year_counts = df.groupby(df['date'].dt.year).size()

# 绘制折线图
plt.plot(year_counts.index, year_counts.values)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Articles')
plt.title('Number of Articles per Year')
plt.show()

3. 统计出版社的发文量信息并列出发文前10位的出版社

# 按照出版社对发文数量进行分组并计数
publisher_counts = df.groupby('publisher').size()

# 取出前10位出版社
top_publishers = publisher_counts.nlargest(10)

# 打印出前10位出版社的发文数量
print(top_publishers)

4. 使用jieba分词对摘要进行分词统计,制作词频前30位的词云图

import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 定义分词函数
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)

# 对摘要进行分词
df['abstract_cut'] = df['abstract'].apply(cut_words)

# 将所有分词结果合并
words = ' '.join(df['abstract_cut'])

# 制作词云图
wordcloud = WordCloud(background_color='white', max_words=30).generate(words)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

以上是使用Python和Pandas库完成任务的示例代码，需要注意的是，这里使用的数据集和分词工具都需要提前准备好。