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Von allen Datensätzen mit 002@.0 == 'Tc'
ohne 050C.a =^ 'GND-kein-Schlagwort'
werden die Unterfelder $2
und $4
der PICA+-Felder 022P, 028P, 029P, 030P, 041P und 065P ausgelesen und die IDN-Anzahlen für alle Kombinationen der Werte {‘agrovoc’, ‘lcsh’, ‘ram’, ‘mesh’, ‘stw’, ‘thesoz’, ‘embne’, ‘nsbncf’, ‘tpro’, ‘etiras’} in $2
und {‘ftaa’, ‘ftae’, ‘ftai’, ‘ftao’, ‘ftau’, ‘ftob’, ‘ftub’, ‘ftvb’, ‘ftnu’} in $4
berechnet.
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#!/bin/bash
set -euo pipefail
# set -x
# Datenformat GND - Crosskonkordanzen zu externen Vokabularen/Thesauri:
# https://wiki.dnb.de/pages/viewpage.action?pageId=263851158x/lgy6Dw
dnb_dump=/srv/aen-data/pica/T.dat
# Tc-Sätze "f bbg Tc NOT rdb GND-kein-Schlagwort*"
pica filter -s "002@.0 == 'Tc'" --not "050C.a =^ 'GND-kein-Schlagwort'" $dnb_dump -o Tc.dat
# 028P (700) - "p" - Person
# 029P (710) - "b" - Körperschaft
# 030P (711) - "f" - Konferenz
# 022P (730) - "u" - Einheitstitel
# 041P (750) - "s" - Sachbegriff
# 065P (751) - "g" - Geografikum
pica select -H "IDN, Feld, Thesaurus, Relation" "003@.0, '028P', 028P{2, 4}" \
--where "028P.4?" Tc.dat -o Tc.csv
# ohne Header anhängen
pica select "003@.0, '029P', 029P{2, 4}" --where "029P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '030P', 030P{2, 4}" --where "030P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '022P', 022P{2, 4}" --where "022P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '041P', 041P{2, 4}" --where "041P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
pica select "003@.0, '065P', 065P{2, 4}" --where "065P.4?" Tc.dat --append -o Tc.csv
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Codeblock |
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# Crosskonkordanzen einlesen
ck <- read_csv('Tc.csv', col_types = 'cccc')
# Wertebereiche gemäß Wiki-Seiten definieren
thesauri <- read_csv('Thesauri.csv', col_types = 'cc')
relationen <- read_csv('Relationen.csv', col_types = 'cc')
# Crosskonkordanzen filtern und zählen
rslt1rslt <- ck %>%
filter(Thesaurus %in% thesauri$Code & Relation %in% relationen$Code) %>%
mutate(
Thesaurus = factor(Thesaurus,
levels = thesauri$Code, labels = thesauri$Thesaurus),
Relation = factor(Relation,
levels = relationen$Code, labels = relationen$Relation)
) %>%
# GESAMT als Summe über alle Relationen
rbind((.) %>% mutate(Relation = factor('GESAMT'))) %>%
# auch alle leeren Levels jeweils mit Anzahl 0 anzeigen
group_by(Thesaurus, Relation, .drop = FALSE) %>%
# jede Kombination (Thesaurus, Relation) je IDN nur einmal zählen
summarise(n = n_distinct(IDN)) %>%
pivot_wider(id_cols = Relation, names_from = Thesaurus, values_from = n)
# Summe
rslt2 <- data.frame(Relation = factor('GESAMT'),
rslt1 %>% select(-Relation) %>% summarise_all(.funs = sum))
colnames(rslt2) <- colnames(rslt1)
# Formatierte Ausgabetabelle
rbind(rslt1, rslt2)rslt %>%
mutate_at(.vars = setdiff(colnames(.), 'Relation'), .funs = ~ formatC(
., format = 'd', big.mark = '.', decimal.mark = ',')) %>%
knitr::kable(align = c('l', rep('r', ncol(.)-1)))
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Äquivalenz (ftaa) | 90 | 46.879 | 45.424 | 40 | 0 | 102 | 13.040 | 8.616 | 2 | 669 |
exakte Äquivalenz (ftae) | 5.490 | 731 | 685 | 6.286 | 5.751 | 7.336 | 17 | 22 | 36 | 3.513 |
inexakte Äquivalenz (ftai) | 5 | 543 | 575 | 375 | 0 | 197 | 550 | 4 | 29 | 2.365 |
ODER-Äquivalenz (ftao) | 4 | 138 | 62 | 67 | 0 | 0 | 6 | 0 | 8 | 1.411 |
UND-Äquivalenz (ftau) | 1.293 | 2.311 | 4.667 | 117 | 416 | 1.616 | 1 | 0 | 0 | 0 |
Oberbegriff-Relation (ftob) | 2.127 | 0 | 0 | 55 | 7.907 | 2.934 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Unterbegriff-Relation (ftub) | 183 | 0 | 0 | 12 | 374 | 393 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Verwandter-Begriff-Relation (ftvb) | 769 | 0 | 0 | 11 | 3.755 | 929 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Null-Relation (ftnu) | 168 | 18.556 | 20.057 | 0 | 506 | 897 | 2 | 1 | 0 | 0 |
GESAMT | 10.129 | 69.158 | 71.470 | 6.963 | 18.709 | 14.404 | 13.616 | 8.643 | 75 | 7.958 |