使用Citespace将scopus转为WOS

Question

我从scopus导出507条文献，格式CSV，使用Citespace将scopus转为WOS，但转为WOS的文件使用VOSviewer和biblioshiny分析，都只能识别出400余篇。另外转为WOS的文件导入Citespace本身，好多信息也不能识别，比如文件类型，全部是article，与实际不符，请问如何解决？

Answer 1

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1. 关键点分析：
   - 从Scopus导出文献后，使用Citespace转换格式为WOS，转换后文件在其他分析工具（VOSviewer和biblioshiny）中文献数量减少。
2. 解决方案：
   - 检查转换过程：
   • 首先确认Citespace在转换过程中是否有报错信息。如果有报错，根据报错提示来解决问题。例如，如果提示某些字段格式不兼容，可能需要检查Scopus导出的CSV文件中相关字段的格式，看是否符合WOS的要求。
   • 查看Citespace的日志文件（如果有），了解转换的详细过程和可能出现问题的步骤。
   • 检查导出的CSV文件：
   • 仔细查看Scopus导出的CSV文件，确保每一行数据的完整性和准确性。可能存在某些行数据缺失关键信息，导致在转换后无法被正确识别。
   • 确认CSV文件中的字段与WOS要求的字段是否匹配。例如，WOS可能对作者姓名格式、期刊名称格式等有特定要求。
   • 数据清理：
   • 可以编写一些简单的Python代码来清理数据。例如，去除CSV文件中可能存在的无效字符或空值。

import pandas as pd

# 读取Scopus导出的CSV文件
df = pd.read_csv('scopus_export.csv')

# 去除空值
df = df.dropna()

# 保存清理后的数据
df.to_csv('cleaned_scopus_export.csv', index=False)

• 重新转换：
  • 使用清理后的数据重新通过Citespace进行格式转换为WOS格式。
    3. 不同解决方案的优缺点：
• 检查转换过程：
  • 优点：直接针对转换工具本身的问题进行排查，能快速定位到转换过程中的错误根源。
  • 缺点：如果转换工具没有明显报错信息，可能较难发现深层次问题。
• 检查导出的CSV文件：
  • 优点：从源数据角度出发，能全面检查数据的质量和格式是否符合后续转换要求。
  • 缺点：比较繁琐，需要逐行查看数据，工作量较大。
• 数据清理：
  • 优点：可以自动化处理一些常见的数据问题，提高数据质量。
  • 缺点：可能会误删一些有用的数据，需要谨慎操作，且对数据清理规则的制定要求较高。
    4. 总结：
• 出现这种文献数量减少的情况，需要从转换过程、原始数据等多个方面进行排查。通过检查转换工具、原始CSV文件以及进行数据清理等操作，逐步找出问题所在并解决，以确保转换后的文件能被其他分析工具正确识别和使用。

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