-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
Copy pathbn_pbl_ks_imp.Rmd
7419 lines (6883 loc) · 436 KB
/
bn_pbl_ks_imp.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
---
title: "R Notebook"
output: html_notebook
---
UWAGA!
Wyczyścić listę mapowanie_osob_bn_pbl_po_imporcie (za dużo niepoprawnych relacji pbl-bn po ostatnim imporcie)
Przed rozpoczęciem pracy zaktualizuj zgodnie z obecnym stanem bazy listę książek na dysku za poprzedni rocznik.
Przed rozpoczęciem pracy wyszukaj frazy "bezpiecznik" i "aktualizacja".
```{r Wczytanie plików}
#install.packages(c("utf8","googlesheets4","zoo","stringr","splitstackshape","plyr","dplyr","sqldf","stringdist","fuzzyjoin","data.table","svMisc","tidyverse","RJDBC","arrangements","tokenizers","openxlsx","jsonlite","pacman"))
#devtools::install_github("r-lib/gargle")
employee_name <- readline(prompt="Enter name: ")
import_year <- readline(prompt="Enter year: ")
#biblioteki
options(java.parameters = "-Xmx32000m")
options(scipen = 999)
pacman::p_load(utf8,googlesheets4,zoo,stringr,splitstackshape,plyr,dplyr,sqldf,stringdist,fuzzyjoin,data.table,svMisc,tidyverse,RJDBC,arrangements,tokenizers,openxlsx,jsonlite)
`%notin%` <- Negate(`%in%`)
#połączenie z bazą PBL
jdbcDriver =JDBC("oracle.jdbc.OracleDriver",classPath=paste("C:/Users/",employee_name,"/Downloads/ojdbc6.jar",sep = ""))
PBL <- dbConnect(jdbcDriver, "jdbc:oracle:thin:@//pbl.ibl.poznan.pl:1521/xe", "IBL_SELECT", "CR333444")
#wgranie zbiorów książek
bn_ks <- read.csv2(paste("C:/Users/",employee_name,"/Downloads/bn_ks_",import_year,".csv",sep = ""), encoding = "UTF-8", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) %>%
mutate(rok = str_sub(X008,8,11)) %>%
filter(rok == import_year,
!grepl("\\\\$aArtykuły|\\\\$Druki ulotne",X380),
!grepl("\\$aNadbitki i odbitki",X655),
grepl("Książki",X380,ignore.case = FALSE)|X380=="",
grepl("\\$aWA|\\$aW ",X040),
X655!="\\7$aKomiks$2DBN",
!grepl("\\$h\\[Film\\]|\\$h\\[Dokument dźwiękowy\\]", X245)) %>%
mutate(X245 = str_replace_all(X245," \\/ \\$c"," /$c"),
BN_URL = paste("https://katalogi.bn.org.pl/discovery/fulldisplay?docid=alma",as.character(X009),"&context=L&vid=48OMNIS_NLOP:48OMNIS_NLOP&lang=pl",sep = ""),
BN_URL = str_replace(BN_URL,"88&","66&"))
### przenieść kolejnych autorów z 700 do pola 100
marc_field_700 <- bn_ks %>%
select(id,X700)%>%
filter(X700!="") %>%
mutate(X700=str_replace_all(X700,"(^|\\|)","~\\1")) %>%
cSplit(.,"X700",sep = "~",direction = "long") %>%
filter(X700!="") %>%
mutate(X700=str_remove_all(X700,"^\\|")) %>%
mutate(indicator = str_replace_all(X700,"(^.*?)(\\$.*)","\\1"))
subfield_list<- str_extract_all(bn_ks$X700,"\\$.")
subfield_list<- unique(unlist(subfield_list))
empty_table<- data.frame(matrix(ncol = length(subfield_list),nrow = lengths(marc_field_700)[1]))
colnames(empty_table) <-subfield_list
marc_field_700<-cbind(marc_field_700,empty_table)
subfield_list_char <- paste("(",subfield_list,")",sep = "")
subfield_list_char <- str_replace_all(subfield_list_char,"\\$","\\\\$")
x <- 1:length(subfield_list)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
marc_field_700$X700 <- str_replace(marc_field_700$X700,subfield_list_char[i],"|\\1")
}
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
subfield_list_char2 <- str_replace_all(subfield_list,"\\$","\\\\$")
string_a <- "(^)(.*?\\|"
string_b <- subfield_list_char2[i]
string_c <- ")(.*?)(\\,{0,1})((\\|\\$)(.*)|$)"
string <- paste(string_a,string_b,string_c,sep = "")
marc_field_700[,i+3] <- ifelse(grepl(subfield_list_char2[i],marc_field_700$X700),str_replace_all(gsub(string,"\\3",marc_field_700$X700),"\\${2}.", "~"),NA)
}
marc_field_700 <- marc_field_700 %>%
filter(is.na(`$e`)&is.na(`$t`)) %>%
select(id, X700) %>%
mutate(drugi_autor = str_remove_all(X700,"\\|")) %>%
select(id,drugi_autor)
drugi_autor <- bn_ks %>%
full_join(.,marc_field_700,by = "id") %>%
select(id,X100,X700,drugi_autor) %>%
group_by(id) %>%
mutate(X100 = ifelse(!is.na(drugi_autor),str_remove(paste(X100,paste(drugi_autor,collapse = "|"),sep = "|"),"^\\|"),as.character(X100)),
drugi_autor = list(drugi_autor)) %>%
ungroup() %>%
unique()
x <- 1:length(drugi_autor$id)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
y <- 1:lengths(drugi_autor$drugi_autor[i])
for (j in y) {
drugi_autor$X700[i] <- ifelse(is.na(drugi_autor$drugi_autor[i]),as.character(drugi_autor$X700[i]),
ifelse(grepl(str_replace_all(str_replace_all(str_replace_all(str_replace_all(drugi_autor$drugi_autor[i][[1]][j],"\\\\","\\\\\\\\"),"\\$","\\\\$"),"\\(","\\\\("),"\\)","\\\\)"),drugi_autor$X700[i]),str_remove(drugi_autor$X700[i],str_replace_all(str_replace_all(str_replace_all(str_replace_all(drugi_autor$drugi_autor[i][[1]][j],"\\\\","\\\\\\\\"),"\\$","\\\\$"),"\\(","\\\\("),"\\)","\\\\)")),as.character(drugi_autor$X700[i])))
}
}
drugi_autor <- drugi_autor %>%
mutate(X700 = str_replace_all(X700,"(\\|)+","|"),
X700 = str_remove(X700,"\\||$"),
X700 = ifelse(X700=="|","",as.character(X700))) %>%
select(id,X100,X700)
bn_ks <- bn_ks %>%
mutate(X100 = drugi_autor$X100,
X700 = drugi_autor$X700)
##koniec przenosin
chunk1 <- bn_ks
```
```{r generowanie listy zapisow z osobami PBL}
bn_ks <- chunk1
#wczytanie listy utożsamionych twórców z autorami BN
#bezpiecznik: użyć sheets_auth() z konsoli
pbl_viaf <- sheets_read(ss = "1cEz73dGN2r2-TTc702yne9tKfH9PQ6UyAJ2zBSV6Jb0") %>%
filter(czy_ten_sam!="nie") %>%
select(pbl_id, BN_id, BN_name) %>%
mutate(BN_name = str_replace_all(BN_name,"\\|\\(", " ("),
BN_name = str_replace_all(BN_name, "\\;\\|", "; ")) %>%
cSplit(.,"BN_name",sep = "|",direction = "long") %>%
filter(BN_name!="")
pbl_viaf2 <- sheets_read(ss = "1_Bhwzo0xu4yTn8tF0ZNAZq9iIAqIxfcrjeLVCm_mggM") %>%
filter(czy_ten_sam!="nie") %>%
select(pbl_id, BN_id, BN_name) %>%
mutate(BN_name = str_replace_all(BN_name,"\\|\\(", " ("),
BN_name = str_replace_all(BN_name, "\\;\\|", "; ")) %>%
cSplit(.,"BN_name",sep = "|",direction = "long") %>%
filter(BN_name!="")
pbl_viaf3 <- sheets_read(ss = "1L-7Zv9EyLr5FeCIY_s90rT5Hz6DjAScCx6NxfuHvoEQ") %>%
filter(czy_ten_sam!="nie") %>%
select(pbl_id, BN_id, BN_name) %>%
mutate(BN_name = str_replace_all(BN_name,"\\|\\(", " ("),
BN_name = str_replace_all(BN_name, "\\;\\|", "; ")) %>%
cSplit(.,"BN_name",sep = "|",direction = "long") %>%
filter(BN_name!="")
pbl_viaf <- rbind(pbl_viaf,pbl_viaf2, pbl_viaf3) %>%
arrange(pbl_id) %>%
unique()
remove(pbl_viaf2)
remove(pbl_viaf3)
#bezpiecznik!
#sprawdź, czy jedno hasło bn nie zasila kilku haseł twórców pbl
# pbl_viaf_test1 <- sheets_read(ss = "1cEz73dGN2r2-TTc702yne9tKfH9PQ6UyAJ2zBSV6Jb0") %>%
# filter(czy_ten_sam!="nie") %>%
# select(pbl_id, BN_id, BN_name)
# pbl_viaf_test2 <- sheets_read(ss = "1_Bhwzo0xu4yTn8tF0ZNAZq9iIAqIxfcrjeLVCm_mggM") %>%
# filter(czy_ten_sam!="nie") %>%
# select(pbl_id, BN_id, BN_name)
# pbl_viaf_test3 <- sheets_read(ss = "1L-7Zv9EyLr5FeCIY_s90rT5Hz6DjAScCx6NxfuHvoEQ") %>%
# filter(czy_ten_sam!="nie") %>%
# select(pbl_id, BN_id, BN_name)
# pbl_viaf_test <- rbind(pbl_viaf_test1,pbl_viaf_test2,pbl_viaf_test3) %>%
# arrange(pbl_id) %>%
# unique()
#
# count <- as.data.frame(table(pbl_viaf_test$BN_id))
# pbl_viaf_test_1 <- merge(pbl_viaf_test,count,by.x = "BN_id",by.y = "Var1",all.x = TRUE) %>%
# unique()
#bezpiecznik!
#w obiekcie pbl_viaf_test_1 przy frekwencji większej niż 1 należy przeanalizować grupy, jeśli do tego samego identyfikatora pbl przypisane sa różne identyfikatory bn, które jednak opisują tę samą osobę, to wszystko jest okej; w przeciwnym razie trzeba przeprowadzić korektę w plikach "mapowanie_osob_bn_pbl"
# count2 <- as.data.frame(table(pbl_viaf_test$pbl_id))
# pbl_viaf_test_2 <- merge(pbl_viaf_test,count2,by.x = "pbl_id",by.y = "Var1",all.x = TRUE) %>%
# unique()
#bezpiecznik!
#dla grupy o frekwencji większej niż 1 sprawdź, czy w zestawie identyfikatorów bn nie ma rażących błędów; w przeciwnym razie trzeba przeprowadzić korektę w plikach "mapowanie_osob_bn_pbl"
#utożsamianie po nazewnictwie z informacją o dziale
tworca_i_dzial <- dbGetQuery(PBL,
"select tw.tw_tworca_id \"pbl_id\", dz.dz_dzial_id||'|'||dz.dz_nazwa \"osoba_pbl_dzial_id_name\"
from pbl_tworcy tw
full join pbl_dzialy dz on dz.dz_dzial_id=tw.tw_dz_dzial_id")
#listy nazwisk BN ze zbioru
#100
marc_field_100 <- bn_ks %>%
select(id,X100)%>%
filter(X100!="") %>%
mutate(X100=str_replace_all(X100,"(^|\\|)","~\\1")) %>%
cSplit(.,"X100",sep = "~",direction = "long") %>%
filter(X100!="") %>%
mutate(X100=str_remove_all(X100,"^\\|")) %>%
mutate(indicator = str_replace_all(X100,"(^.*?)(\\$.*)","\\1"))
subfield_list<- str_extract_all(bn_ks$X100,"\\$.")
subfield_list<- unique(unlist(subfield_list))
empty_table<- data.frame(matrix(ncol = length(subfield_list),nrow = lengths(marc_field_100)[1]))
colnames(empty_table) <-subfield_list
marc_field_100<-cbind(marc_field_100,empty_table)
subfield_list_char <- paste("(",subfield_list,")",sep = "")
subfield_list_char <- str_replace_all(subfield_list_char,"\\$","\\\\$")
x <- 1:length(subfield_list)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
marc_field_100$X100 <- str_replace(marc_field_100$X100,subfield_list_char[i],"|\\1")
}
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
subfield_list_char2 <- str_replace_all(subfield_list,"\\$","\\\\$")
string_a <- "(^)(.*?\\|"
string_b <- subfield_list_char2[i]
string_c <- ")(.*?)(\\,{0,1})((\\|\\$)(.*)|$)"
string <- paste(string_a,string_b,string_c,sep = "")
marc_field_100[,i+3] <- ifelse(grepl(subfield_list_char2[i],marc_field_100$X100),str_replace_all(gsub(string,"\\3",marc_field_100$X100),"\\${2}.", "~"),NA)
}
marc_field_100 <- marc_field_100 %>%
select(id,`$a`,`$d`,`$c`) %>%
mutate(name = ifelse(!is.na(`$c`)&substr(`$c`,nchar(`$c`),nchar(`$c`))==";",paste(`$a`,`$c`,`$d`,sep = " "),ifelse(!is.na(`$d`),paste(`$a`,`$d`,sep = " "),as.character(`$a`)))) %>%
select(id,name) %>%
mutate(name = str_replace(name,"(\\))(\\.$)","\\1"),
name = str_replace(name, "([a-zaáàâãäăāåąæeéèêëěēėęiíìîïīįioóòôõöőøœuúùûüűūůyýcćčçdďđđgģğkķlłļnńñňņŋrřsśšşsßtťŧþţzżźž])(\\.$)","\\1"))
osoba_bn_100_pbl <- marc_field_100 %>%
unique() %>%
inner_join(.,pbl_viaf,by = c("name" = "BN_name")) %>%
select(1:3) %>%
left_join(.,tworca_i_dzial,by = "pbl_id") %>%
select(id,osoba_pbl_dzial_id_name) %>%
group_by(id) %>%
mutate(osoba_bn_autor = paste(unique(osoba_pbl_dzial_id_name),collapse = "~")) %>%
select(-osoba_pbl_dzial_id_name) %>%
ungroup() %>%
unique()
#600
marc_field_600 <- bn_ks %>%
select(id,X600)%>%
filter(X600!="") %>%
mutate(X600=str_replace_all(X600,"(^|\\|)","~\\1")) %>%
cSplit(.,"X600",sep = "~",direction = "long") %>%
filter(X600!="") %>%
mutate(X600=str_remove_all(X600,"^\\|")) %>%
mutate(indicator = str_replace_all(X600,"(^.*?)(\\$.*)","\\1"))
subfield_list<- str_extract_all(bn_ks$X600,"\\$.")
subfield_list<- unique(unlist(subfield_list))
empty_table<- data.frame(matrix(ncol = length(subfield_list),nrow = lengths(marc_field_600)[1]))
colnames(empty_table) <-subfield_list
marc_field_600<-cbind(marc_field_600,empty_table)
subfield_list_char <- paste("(",subfield_list,")",sep = "")
subfield_list_char <- str_replace_all(subfield_list_char,"\\$","\\\\$")
x <- 1:length(subfield_list)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
marc_field_600$X600 <- str_replace(marc_field_600$X600,subfield_list_char[i],"|\\1")
}
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
subfield_list_char2 <- str_replace_all(subfield_list,"\\$","\\\\$")
string_a <- "(^)(.*?\\|"
string_b <- subfield_list_char2[i]
string_c <- ")(.*?)(\\,{0,1})((\\|\\$)(.*)|$)"
string <- paste(string_a,string_b,string_c,sep = "")
marc_field_600[,i+3] <- ifelse(grepl(subfield_list_char2[i],marc_field_600$X600),str_replace_all(gsub(string,"\\3",marc_field_600$X600),"\\${2}.", "~"),NA)
}
marc_field_600 <- marc_field_600 %>%
select(id,`$a`,`$d`,`$c`) %>%
mutate(name = ifelse(!is.na(`$c`)&substr(`$c`,nchar(`$c`),nchar(`$c`))==";",paste(`$a`,`$c`,`$d`,sep = " "),ifelse(!is.na(`$d`),paste(`$a`,`$d`,sep = " "),as.character(`$a`)))) %>%
select(id,name) %>%
mutate(name = str_replace(name,"(\\))(\\.$)","\\1"),
name = str_replace(name, "([a-zaáàâãäăāåąæeéèêëěēėęiíìîïīįioóòôõöőøœuúùûüűūůyýcćčçdďđđgģğkķlłļnńñňņŋrřsśšşsßtťŧþţzżźž])(\\.$)","\\1"))
osoba_bn_600_pbl <- marc_field_600 %>%
unique() %>%
inner_join(.,pbl_viaf,by = c("name" = "BN_name")) %>%
select(1:3) %>%
left_join(.,tworca_i_dzial,by = "pbl_id") %>%
select(id,osoba_pbl_dzial_id_name) %>%
group_by(id) %>%
mutate(osoba_bn_temat = paste(unique(osoba_pbl_dzial_id_name),collapse = "~")) %>%
select(-osoba_pbl_dzial_id_name) %>%
ungroup() %>%
unique()
bn_ks <- bn_ks %>%
full_join(.,osoba_bn_100_pbl,by = "id") %>%
full_join(.,osoba_bn_600_pbl,by = "id")
#bezpiecznik!
#sprawdzić
#jeśli obiekt bezpiecznik będzie miał jakiekolwiek wiersze, to oznacza, że w pliku "mapowanie_osob_bn_pbl" jest wiersz z twórcą, którego nie ma w bazie lub jego identyfikator jest błędny
#jeśli obiekt bezpiecznik jest pusty - to wszystko okej
# sprawdz czy id tworcy z ktorejs tabeli na dysku istnieje w bazie oracle, jesli nie, wklej id tworcy z oracla do tabeli lub - jeśli nie ma takiego twórcy w bazie usuń wiersz w tabeli. Następnie dopisz fragment kodu, by usunąć kolumny osoba_bn_autor i osoba_bn_temat (po tej operacji usuń dopisany kod) i uruchom chunk ponownie
# bn_ks <- bn_ks %>%
# select(-osoba_bn_autor,-osoba_bn_temat)
bezpiecznik <- bn_ks %>%
filter(osoba_bn_autor=="NA")
chunk2 <- bn_ks
```
```{r dalsze przygotowanie zbioru do importu - UKD, słowa kluczowe, poloniki}
#wskazanie interesujących PBL dziedzin wiedzy po UKD i określenie typu UKD
bn_ks <- chunk2 %>%
mutate(dziedzina_PBL = ifelse(str_detect(X080,"(?<=\\$a|:|\\[|\\+|\\()(82)"),"ukd_lit",
ifelse(str_detect(X080,"(?<=\\$a|:|\\[|\\+)(791)")|str_detect(X080,"(?<=\\$a|:)(792)")|str_detect(X080,"\\$a7\\.09"),"ukd_tfrtv",
ifelse(str_detect(X080,"(?<=\\$a01)(\\(|\\/|2|4|5|9)")|str_detect(X080,"(?<=\\$a|\\[])(050)")|str_detect(X080,"(?<=\\$a|:|\\[|\\+|\\()(811\\.162)"),"ukd_biblio",
ifelse(str_detect(X080,"\\$a002")|str_detect(X080,"(?<=\\$a|:)(305)")|str_detect(X080,"(?<=\\$a39|:39)(\\(438\\)|8\\.2)")|str_detect(X080,"(?<=\\$a|:)(929[^\\.]051)")|str_detect(X080,"(?<=\\$a|:)(929[^\\.]052)"),"ukd_pogranicze","bez_ukd_PBL")))))
#ograniczenie rekordów z ukd językowym
biblio <- bn_ks %>%
select(id, X008, X009, X015, X041, X044, X080, X100, X245, X246, X250, X260, X300, X380, X386, X490, X500, X501, X546, X600, X650, X655, X700, X710, X800, X830, rok, BN_URL, osoba_bn_autor, osoba_bn_temat, dziedzina_PBL) %>%
filter(dziedzina_PBL=="ukd_biblio")
dobre_biblio <- biblio %>%
filter(!grepl("Podręczniki dla dzieci|Podręczniki dla szkół podstawowych",X655),
!grepl("szkoły podstawowe|rozmówki|nauczanie|logopedia",X650,ignore.case = TRUE),
!grepl("811\\.162\\.1\\(075\\.2\\)|811\\.162\\'24\\(078\\)",X080),
!grepl("ćwiczenia i zadania|poradniki dla nauczycieli|słownik.*?\\-polski|słownik polsko\\-|Słowniki dla dzieci",X655,ignore.case = TRUE),
!(grepl("Podręczniki",X655)&grepl("Kształcenie nauczycieli",X650)))
dobre_biblio2 <- biblio %>%
filter(!(is.na(osoba_bn_autor)&is.na(osoba_bn_temat)))
dobre_biblio <- dobre_biblio %>%
bind_rows(dobre_biblio2 %>% filter(id %notin% dobre_biblio$id))
zle_biblio <- biblio %>%
filter(id %notin% dobre_biblio$id)
bn_ks$dziedzina_PBL[bn_ks$id %in% zle_biblio$id] <- NA
#wskazanie interesujących PBL rekordów bez UKD, które są w kluczu PBL
bez_ukd_ale_PBL <- bn_ks %>%
select(id, X080, X650, X655, osoba_bn_autor, osoba_bn_temat, dziedzina_PBL) %>%
filter(dziedzina_PBL == "bez_ukd_PBL"&X080==""&is.na(osoba_bn_autor)&is.na(osoba_bn_temat)) %>%
mutate(bez_ukd_ale_PBL = grepl("literat|literac|pisar|bajk|dramat|epigramat|esej|felieton|film|komedi|nowel|opowiadani|pamiętnik|poemiks|poezj|powieść|proza|reportaż|satyr|wspomnieni|Scenariusze zajęć|Podręczniki dla gimnazjów|teatr|Nagrod|aforyzm|baśń|baśnie|polonijn|dialogi|fantastyka naukowa|legend|pieśń|poemat|przypowieś|honoris causa|filologi|kino polskie|pieśni|interpretacj",X650, ignore.case = TRUE)|grepl("literat|literac|pisar|bajk|dramat|epigramat|esej|felieton|film|komedi|nowel|opowiadani|pamiętnik|poemiks|poezj|powieść|proza|reportaż|satyr|wspomnieni|Scenariusze zajęć|Podręczniki dla gimnazjów|teatr|Nagrod|aforyzm|baśń|baśnie|polonijn|dialogi|fantastyka naukowa|legend|pieśń|poemat|przypowieś|honoris causa|filologi|kino polskie|pieśni|interpretacj",X655,ignore.case = TRUE)) %>%
filter(bez_ukd_ale_PBL == TRUE) %>%
select(id) %>%
mutate(bez_ukd_ale_PBL = "tak")
bn_ks <- bn_ks %>%
full_join(.,bez_ukd_ale_PBL,by = "id")
#Biblia
biblia <- bn_ks %>%
filter(grepl("biblia", X630, ignore.case = TRUE),
grepl("analiza i interpretacja|edycja krytyczna|materiały konferencyjne|", X655, ignore.case = TRUE)) %>%
select(id) %>%
mutate(czy_biblia = "tak")
bn_ks <- bn_ks %>%
full_join(biblia,by = "id")
#wspomnienia,pamiętniki,literatura podróżnicza,reportaż
wspomnienia <- bn_ks %>%
mutate(czy_wspomnienia_reportaz = ifelse(str_detect(X655,"Pamiętniki i wspomnienia")|str_detect(X655,"Literatura podróżnicza")|str_detect(X655,"Pamiętniki")|str_detect(X655,"Reportaż")|str_detect(X655,"Relacja z podróży"),"tak",NA)) %>%
select(id,czy_wspomnienia_reportaz) %>%
unique()
bn_ks <- bn_ks %>%
full_join(.,wspomnienia,by = "id")
#słowa literackie w polu 245
rekordy_slowa <- sqldf("select *
from bn_ks a
where LOWER(a.X245) like ('%'||'pisar'||'%')
or LOWER(a.X245) like ('%'||'literat'||'%')
or LOWER(a.X245) like ('%'||'literac'||'%')
or LOWER(a.X245) like ('%'||'teatr'||'%')
or LOWER(a.X245) like ('%'||'film'||'%')
or LOWER(a.X245) like ('%'||'dramat'||'%')
or LOWER(a.X245) like ('%'||'interpretacj'||'%')") %>%
select(id) %>%
mutate(slowa_literackie = "tak") %>%
unique()
bn_ks <- bn_ks %>%
full_join(.,rekordy_slowa,by = "id")
bn_ok <- bn_ks %>%
filter(!((is.na(osoba_bn_autor)&is.na(osoba_bn_temat))&dziedzina_PBL=="bez_ukd_PBL"&is.na(bez_ukd_ale_PBL)&is.na(czy_wspomnienia_reportaz)&is.na(slowa_literackie)&is.na(czy_biblia)))
#interpretacje nieliterackie
zle_interpretacje <- bn_ok %>%
filter(grepl("interpretacj",X245,ignore.case = TRUE)|grepl("interpretacj",X650,ignore.case = TRUE)|grepl("interpretacj",X245,ignore.case = TRUE)) %>%
filter(grepl("\\$a336|\\$a342|\\$a32|\\$a551|\\$a616|\\$a159\\.961",X080)|grepl("prawn|handl|handel|kodeks|prac|ustaw|administrac|spółka|spółek|prawa|podatk",X655,ignore.case = TRUE)|grepl("prawn|handl|handel|kodeks|prac|ustaw|administrac|spółka|spółek|prawa|podatk",X650,ignore.case = TRUE)|grepl("prawn|handl|handel|kodeks|ustaw|administrac|spółka|spółek|prawa|podatk",X245,ignore.case = TRUE))
bn_ok <- bn_ok %>%
filter(id %notin% zle_interpretacje$id)
#usuwanie zdublowanych książek
#020
marc_field_020 <- bn_ok %>%
select(id,X020)%>%
filter(X020!="") %>%
mutate(X020=str_replace_all(X020,"(^|\\|)","~\\1")) %>%
cSplit(.,"X020",sep = "~",direction = "long") %>%
filter(X020!="") %>%
mutate(X020=str_remove_all(X020,"^\\|")) %>%
mutate(indicator = str_replace_all(X020,"(^.*?)(\\$.*)","\\1"))
subfield_list<- str_extract_all(bn_ok$X020,"\\$.")
subfield_list<- unique(unlist(subfield_list))
empty_table<- data.frame(matrix(ncol = length(subfield_list),nrow = lengths(marc_field_020)[1]))
colnames(empty_table) <-subfield_list
marc_field_020<-cbind(marc_field_020,empty_table)
subfield_list_char <- paste("(",subfield_list,")",sep = "")
subfield_list_char <- str_replace_all(subfield_list_char,"\\$","\\\\$")
x <- 1:length(subfield_list)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
marc_field_020$X020 <- str_replace(marc_field_020$X020,subfield_list_char[i],"|\\1")
}
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
subfield_list_char2 <- str_replace_all(subfield_list,"\\$","\\\\$")
string_a <- "(^)(.*?\\|"
string_b <- subfield_list_char2[i]
string_c <- ")(.*?)(\\,{0,1})((\\|\\$)(.*)|$)"
string <- paste(string_a,string_b,string_c,sep = "")
marc_field_020[,i+3] <- ifelse(grepl(subfield_list_char2[i],marc_field_020$X020),str_replace_all(gsub(string,"\\3",marc_field_020$X020),"\\${2}.", "~"),NA)
}
marc_field_020 <- marc_field_020 %>%
select(id,isbn=`$a`)
distance1 <- bn_ok %>%
filter(!grepl("\\$n",X245)) %>%
left_join(.,marc_field_020,by="id") %>%
mutate(porownanie = paste(isbn,substr(str_to_lower(str_replace_all(X245, "\\W", "")),4,14),str_extract(X300,"(?<=\\$a)(.*?)(?=,| )"),sep = "|"))
count <- as.data.frame(table(distance1$porownanie))
distance1 <- merge(distance1,count,by.x = "porownanie",by.y = "Var1",all.x = TRUE) %>%
select(porownanie,Freq,2:155) %>%
arrange(-Freq,porownanie) %>%
select(porownanie,Freq,id) %>%
cSplit(.,"porownanie",sep = "|",direction = "wide") %>%
arrange(porownanie_2,porownanie_3,porownanie_1,-Freq,id)
count <- as.data.frame(table(distance1$porownanie_2,distance1$porownanie_3)) %>%
filter(Freq>0)
distance1 <- distance1 %>%
left_join(.,count,by=c("porownanie_2"="Var1","porownanie_3"="Var2")) %>%
arrange(porownanie_2,porownanie_3,-Freq.y,porownanie_1,-Freq.y,id) %>%
group_by_at(vars(4:6)) %>%
fill(porownanie_1) %>%
ungroup() %>%
unique() %>%
select(-Freq.y) %>%
rename(Freq = Freq.x)
#poszukanie dystansu Levenshteina == 1 przy takim samym ISBN
distance2 <- distance1 %>%
filter(!is.na(porownanie_1)) %>%
group_by(porownanie_1) %>%
mutate(Freq = paste(Freq,collapse = "|"),
id = paste(id,collapse = "|"),
porownanie_2 = paste(porownanie_2,collapse = "|"),
porownanie_3 = paste(porownanie_3,collapse = "|")) %>%
ungroup() %>%
unique() %>%
mutate(ile = str_count(porownanie_2,"\\|")+1) %>%
arrange(-ile) %>%
mutate(id_grupy = 1:lengths(.)) %>%
filter(ile>1) %>%
cSplit(.,c("Freq","id","porownanie_2","porownanie_3"),sep = "|",direction = "long") %>%
unique() %>%
filter(!is.na(id))
permutations <- data.frame(stringsAsFactors = FALSE)
x <- 1:max(distance2$id_grupy)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
distance3 <- as.vector(unlist(distance2 %>% filter(id_grupy==i) %>% select(porownanie_2)))
iteration <- as.data.frame(permutations(distance3,2)) %>%
mutate(id_grupy = i)
y <- 1:length(iteration$V1)
for (j in y) {
progress(match(j,y), max.value = length(y))
iteration$distance[j] <- adist(iteration$V1[j],iteration$V2[j])
}
permutations <- rbind(permutations,iteration)
}
permutations <- permutations %>%
filter(distance<=1)
distance2 <- distance2 %>%
filter(id_grupy %in% permutations$id_grupy) %>%
select(id,id_grupy)
#połączyć distance2 z distance1, żeby wydobyć pełną listę zdublowanych książek
duble_ksiazek <- distance1 %>%
unite("porownanie", porownanie_1:porownanie_3, sep = "|") %>%
filter(Freq>1) %>%
full_join(.,distance2,by="id")
duble_ksiazek$same <- cumsum(!duplicated(duble_ksiazek$porownanie))
duble_ksiazek <- duble_ksiazek %>%
arrange(id_grupy,same) %>%
mutate(id_grupy_dubli = ifelse(!is.na(id_grupy),as.character(id_grupy),paste("x",same,sep = ""))) %>%
select(id,id_grupy_dubli) %>%
arrange(id_grupy_dubli)
duble_ksiazek$id_grupy_dubli <- cumsum(!duplicated(duble_ksiazek$id_grupy_dubli))
#uzupełnienie całego zbioru o informację o dublu, wydobycie dubli do osobnego pliku i usuniecie ich z głównego pliku z rekordami bn; wskazanie listy interesujących pól
bn_ok <- bn_ok %>%
left_join(.,duble_ksiazek,by="id") %>%
select(id, X008, X009, X015, X041, X044, X080, X100, X245, X246, X250, X260, X300, X380, X386, X490, X500, X501, X546, X600, X650, X655, X700, X710, X800, X830, rok, BN_URL, osoba_bn_autor, osoba_bn_temat, dziedzina_PBL, bez_ukd_ale_PBL, czy_wspomnienia_reportaz, slowa_literackie, czy_biblia, id_grupy_dubli)
duble_ksiazek <- bn_ok %>%
filter(!is.na(id_grupy_dubli)) %>%
arrange(id_grupy_dubli)
bn_ok <- bn_ok %>%
filter(is.na(id_grupy_dubli))
#wpisanie w zdublowane rekordy jak największej ilości danych (suma wszystkich dubli)
duble_ksiazek <- duble_ksiazek %>%
arrange(id_grupy_dubli,-nchar(X015))
duble_ksiazek[is.na(duble_ksiazek)] <- ""
duble_naprawione <- data.frame(stringsAsFactors = FALSE)
x <- 1:max(duble_ksiazek$id_grupy_dubli)
y <- c(4:27,29:34)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
iteration <- duble_ksiazek %>%
filter(id_grupy_dubli==i)
for (j in y) {
if (j==30) {
iteration[,j] <- iteration[,j][nchar(iteration[,j])==min(nchar(iteration[,j]))][1]
} else {
iteration[,j] <- iteration[,j][nchar(iteration[,j])==max(nchar(iteration[,j]))][1]
}
}
duble_naprawione <- rbind(duble_naprawione,iteration)
}
#pozostawienie pojedynczych wierszy dla książek
duble_naprawione <- duble_naprawione[!duplicated(duble_naprawione$id_grupy_dubli),]
duble_naprawione <- duble_naprawione %>%
mutate(osoba_bn_autor = ifelse(osoba_bn_autor!="",as.character(osoba_bn_autor),NA),
osoba_bn_temat = ifelse(osoba_bn_temat!="",as.character(osoba_bn_temat),NA),
dziedzina_PBL = ifelse(dziedzina_PBL!="",as.character(dziedzina_PBL),NA),
bez_ukd_ale_PBL = ifelse(bez_ukd_ale_PBL!="",as.character(bez_ukd_ale_PBL),NA),
czy_wspomnienia_reportaz = ifelse(czy_wspomnienia_reportaz!="",as.character(czy_wspomnienia_reportaz),NA),
slowa_literackie = ifelse(slowa_literackie!="",as.character(slowa_literackie),NA),)
#połączenie unikatowych książek z dubli z całym zbiorem
bn_ok <- bn_ok %>%
bind_rows(.,duble_naprawione) %>%
select(-id_grupy_dubli)
#usunięcie zagranicznych zapisów, które nie są polonikami
#na podstawie braku wystąpień frazy "pol" w polach MARC
nie_poloniki <- bn_ok %>%
filter(if (X501=="") !grepl("pl",substr(X008,16,18))) %>%
filter(!grepl("pol",substr(X008,36,38))) %>%
filter(!grepl("pol",X041)) %>%
filter(!grepl("pl",X044)) %>%
filter(!grepl("pol",X500,ignore.case = TRUE)) %>%
filter(!grepl("pol",X501,ignore.case = TRUE)) %>%
filter(!grepl("pol",X546,ignore.case = TRUE)) %>%
select(id) %>%
mutate(czy_polonik = "nie") %>%
unique()
bn_ok <- bn_ok %>%
full_join(.,nie_poloniki,by = "id") %>%
select(id, X008, X009, X041, X044, X080, X100, X245, X246, X250, X260, X300, X380, X386, X490, X500, X501, X500, X546, X600, X650, X655, X700, X710, X800, X830, rok, BN_URL, osoba_bn_autor, osoba_bn_temat, dziedzina_PBL, bez_ukd_ale_PBL, czy_wspomnienia_reportaz, slowa_literackie, czy_polonik, czy_biblia) %>%
unique()
#wskazanie niepoloników i usunięcie ze zbioru
nie_poloniki <- bn_ok %>%
filter(czy_polonik=="nie") %>%
filter(is.na(osoba_bn_autor)|is.na(osoba_bn_temat)|!(osoba_bn_autor %in% c("148|Hasła osobowe (literatura polska)","430|Hasła osobowe (Ludzie teatru i filmu)"))|!(osoba_bn_temat %in% c("148|Hasła osobowe (literatura polska)","430|Hasła osobowe (Ludzie teatru i filmu)")))
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from nie_poloniki b)") %>%
select(-czy_polonik)
#usunięcie książek zabawek, do kolorowania, dla małych dzieci, z naklejkami, które nie mają żadnego deskryptora gatunkowego
ks_zabawki <- bn_ok %>%
filter((str_count(X655,"\\$a")==1&grepl("Książka zabawka|Książki dla małych dzieci|Książka do kolorowania|Książka z naklejkami|Książki dla przedszkolaków|Wydawnictwa dla dzieci",X655))|str_count(X655,"\\$a")==2&grepl("Książka obrazkowa",X655)&grepl("Książki dla małych dzieci",X655)|str_count(X655,"\\$a")==2&grepl("Książka do kolorowania",X655)&grepl("Publikacje dla dzieci",X655)|str_count(X655,"\\$a")==2&grepl("Książki zabawki",X655)&grepl("Wycinanki",X655)|str_count(X655,"\\$a")==2&grepl("Książki dla małych dzieci",X655)&grepl("Publikacje dla dzieci",X655)|str_count(X655,"\\$a")==2&grepl("Książka zabawka",X655)&grepl("Książki dla małych dzieci",X655)|str_count(X655,"\\$a")==2&grepl("Książka zabawka",X655)&grepl("Publikacje dla dzieci",X655))
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from ks_zabawki b)")
# usunięcie książek dotyczących glottodydaktyki
ks_glottodydaktyka <- bn_ok %>%
filter(str_detect(tolower(X490), "język polski dla cudzoziemców|czytaj po polsku : materiały pomocnicze do nauki języka polskiego jako obcego|testy ogólne i specjalistyczne z języka polskiego jako obcego|kultura i język polski dla cudzoziemców|czytaj po polsku") | str_detect(tolower(X830), "język polski dla cudzoziemców|kultura i język polski dla cudzoziemców|czytaj po polsku"))
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from ks_glottodydaktyka b)")
chunk3 <- bn_ok
```
```{r automatyczne usunięcie INO na podstawie wcześniejszych importów}
bn_ok <- chunk3
#pobranie starych list książek z importu
#aktualizacja - uzupełnij ostatni brakujący zaimportowany rocznik
listy_2011 <- sheets_read(ss = "1s22ClRxlrPHaAXi_n_JJH3mX6vKYzKjsKbpJpQztx_8", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2010 <- sheets_read(ss = "1Vjeg0JsYI-8v9B-x_yyujIhmw7UR7Lk7poexrHNdVzM", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2009 <- sheets_read(ss = "1Gc4gQSm9b4NDTQysiauzW9Jac6yP0oNuFbB8utO4kS4", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2005 <- sheets_read(ss = "1HkWkX61sQWktSXf0v0uPV8j2DwuTocesyCJuKTdisIU", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2006 <- sheets_read(ss = "1zeMx_Idsum8JmlM6G7Eufx9LxloHoAHv8V-My71VZf4", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2007 <- sheets_read(ss = "19iL7YoD8ug-rLnpzS6FD46aS2J1BRf4qL5VxllywCGE", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2008 <- sheets_read(ss = "1RshTeWdXBE7OzOEfoGpL9Ljb_GXDlGDePNjV1HKmuOo", sheet = "lista_ksiazek")
listy_2004 <- sheets_read(ss = "1RmDia97s4B8F74sS7Wbpnv_A9zMfr4xTvcD9leukAfM", sheet = "lista_książek") %>%
mutate(typ_ksiazki = NA, link = NA, link_1 = NA, status = NA, blad_w_imporcie_tytulu = NA) %>%
select(pracownik,ZA_ZAPIS_ID,typ_ksiazki, link, link_1, rok, status, blad_w_imporcie_tytulu, X100, X245, X650, X655, X246, X250, X260, X300, X380, X490, X500, X501, X546, X600, X700, X041, X080)
#ujednolicenie 2004 do wzoru późniejszych rocznikóW
do2004 <- RJDBC::dbGetQuery(PBL,
"select z.za_zapis_id, z.za_status_imp
from pbl_zapisy z
where z.za_uwagi like '%import%02%'")
listy_2004 <- merge(listy_2004,do2004,by = "ZA_ZAPIS_ID",all.x = TRUE) %>%
mutate(status = ZA_STATUS_IMP) %>%
select(-ZA_STATUS_IMP) %>%
select(pracownik,ZA_ZAPIS_ID,typ_ksiazki, link, link_1, rok, status, blad_w_imporcie_tytulu, X100, X245, X650, X655, X246, X250, X260, X300, X380, X490, X500, X501, X546, X600, X700, X041, X080)
#zapewnienie tych samych nazw kolumn
#aktualizacja - wprowadź wiersz dla ostatniego zaimportowanego rocznika
colnames(listy_2011) <- names(listy_2004)
colnames(listy_2010) <- names(listy_2004)
colnames(listy_2009) <- names(listy_2004)
colnames(listy_2005) <- names(listy_2004)
colnames(listy_2006) <- names(listy_2004)
colnames(listy_2007) <- names(listy_2004)
colnames(listy_2008) <- names(listy_2004)
listy_2004 <- listy_2004 %>%
mutate(X655 = str_remove(str_replace_all(X655,"(\\$a)","|\\1"),"^\\|"),
X650 = str_remove(str_replace_all(X650,"(\\$a)","|\\1"),"^\\|"))
#wyznaczenie listy 650 i 655 do automatycznego INO na podstawie wcześniejszych importów - usunięte są tylko te deskryptory, które nie mają związku z literaturą podmiotową
zapisy <- RJDBC::dbGetQuery(PBL,
"select z.za_zapis_id, z.za_status_imp, z.za_uwagi, z.za_adnotacje
from pbl_zapisy z
where z.za_uwagi like '%import%'") %>%
mutate(pracownik_pbl = str_extract(ZA_UWAGI, "(?<=akceptuje:)([A-Z]*)")) %>%
select(ZA_ZAPIS_ID,pracownik_pbl,ZA_STATUS_IMP,ZA_ADNOTACJE)
#aktualizacja - dodaj do skryptu listę z ostatnim brakującym zaimportowanym rocznikiem
do_importu_NIE <- rbind(listy_2004,listy_2005,listy_2006,listy_2007,listy_2008, listy_2009, listy_2010, listy_2011) %>%
full_join(.,zapisy,by = "ZA_ZAPIS_ID") %>%
select(X650,X655,ZA_STATUS_IMP,ZA_ADNOTACJE) %>%
mutate(X650 = str_remove_all(X650,"\\\\7"),
X655 = str_remove_all(X655,"\\\\7"),
joint = paste(X650,X655,sep = "~")) %>%
select(ZA_STATUS_IMP,joint,ZA_ADNOTACJE) %>%
group_by(joint) %>%
mutate(grupa = paste(ZA_STATUS_IMP,collapse = ","),
ZA_ADNOTACJE = paste(ZA_ADNOTACJE,collapse = ",")) %>%
ungroup() %>%
select(joint, grupa,ZA_ADNOTACJE) %>%
unique() %>%
filter(!grepl("rozpisana|rozpisać|rozpisania",ZA_ADNOTACJE)) %>%
mutate(ile = str_count(grupa,",")+1) %>%
filter(grepl("INO",grupa)) %>%
filter(!grepl("IOK|IMP|IPN|IPC",grupa)) %>%
mutate(czy = str_detect(joint,"\\$y[\\d-]+ w\\.")) %>%
filter(czy==FALSE) %>%
select(joint) %>%
mutate(joint = str_remove_all(str_replace_all(joint,"(\\$a)","\\\\#7\\1"),"#")) %>%
mutate(do_wyrzucenia_na_podstawie_INO = "tak")
bn_ok <- bn_ok %>%
mutate(X650 = ifelse(X650=="",NA,as.character(X650)),
X655 = ifelse(X655=="",NA,as.character(X655)),
joint = paste(X650,X655,sep = "~")) %>%
left_join(.,do_importu_NIE,by = "joint") %>%
mutate(X650 = ifelse(is.na(X650),"",as.character(X650)),
X655 = ifelse(is.na(X655),"",as.character(X655)))
do_importu_NIE <- bn_ok %>%
filter(is.na(osoba_bn_autor)&is.na(osoba_bn_temat)&is.na(slowa_literackie)&do_wyrzucenia_na_podstawie_INO=="tak") %>%
filter(!grepl("literat|literac|pamiętnik|pisar",X655,ignore.case = TRUE))
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from do_importu_NIE b)") %>%
select(-joint,-do_wyrzucenia_na_podstawie_INO)
#usunięcie na podstawie tabel KP
out <- sheets_read(ss = "1lO_ZtwyBDePGqXkgWyk_WmGeQBaAQBvEUjNnctrw-vg") %>%
filter(wchodzi_do_pbl == "nie")
KP_out <- bn_ok %>%
filter(grepl("Wydawnictwa popularne",X655)) %>%
unique() %>%
full_join(.,out,by = "X650") %>%
filter(wchodzi_do_pbl=="nie") %>%
filter(!is.na(X655)) %>%
select(id)
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from KP_out b)")
#czy próbować wyrzucać po UKD, które dostawało tylko INO?
#aktualizacja - dodaj do skryptu listę z ostatnim brakującym zaimportowanym rocznikiem
do_importu_NIE2 <- rbind(listy_2004,listy_2005,listy_2006,listy_2007,listy_2008, listy_2009, listy_2010, listy_2011) %>%
full_join(.,zapisy,by = "ZA_ZAPIS_ID") %>%
select(X080,ZA_STATUS_IMP) %>%
mutate(X080 = str_remove_all(X080,"\\\\")) %>%
select(ZA_STATUS_IMP,X080) %>%
group_by(X080) %>%
mutate(grupa = paste(ZA_STATUS_IMP,collapse = ",")) %>%
ungroup() %>%
select(X080, grupa) %>%
unique() %>%
mutate(ile = str_count(grupa,",")+1) %>%
filter(grepl("INO",grupa)) %>%
filter(!grepl("IOK|IMP|IPN|IPC",grupa)) %>%
#tu się musi KP wypowiedzieć, czy jak było 2xNIE to wystarczy, żeby wywalać
# filter(ile > 1) %>%
select(X080) %>%
mutate(X080 = paste("\\",str_remove_all(str_replace_all(X080,"(\\$a)","\\\\#\\1"),"#"),sep = "")) %>%
mutate(do_wyrzucenia_na_podstawie_INO = "tak")
#na podstawie UKD też wyrzucić - decyzja KP
bn_ok <- bn_ok %>%
full_join(.,do_importu_NIE2,by = "X080") %>%
filter(!is.na(id))
do_importu_NIE2 <- bn_ok %>%
filter(is.na(osoba_bn_autor)&is.na(osoba_bn_temat)&is.na(slowa_literackie)&do_wyrzucenia_na_podstawie_INO=="tak")
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from do_importu_NIE2 b)") %>%
select(-do_wyrzucenia_na_podstawie_INO)
#reszta rekordów, które nie będą zaimportowane
reszta <- sqldf("select *
from bn_ks a
where a.id not in
(select b.id
from bn_ok b)")
chunk4 <- bn_ok
```
```{r przypisanie książce rodzaju (podmiotowa, przedmiotowa, antologie, współwydanie)}
bn_ok <- chunk4
stare_rodzajowanie <- bn_ok %>%
mutate(czy_ma_ukd = ifelse(X080=="","nie","tak"),
position_dash = ifelse(grepl("(\\\\\\\\\\$a|:)(821\\.)",X080),str_locate(X080,"\\-")[,1], NA),
position_dash = ifelse(is.na(position_dash),"",as.integer(position_dash)),
position_091 = str_locate(X080,"\\(091\\)")[,1],
position_091 = ifelse(is.na(position_091),"",as.integer(position_091)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("Antologi",X655),"antologia",
ifelse(position_091!=""&position_dash!="",
ifelse(as.integer(position_091)<as.integer(position_dash), "przedmiotowa", "podmiotowa"),
ifelse(position_dash!="","podmiotowa","przedmiotowa"))),
rodzaj_ksiazki = ifelse(czy_ma_ukd=="nie","",as.character(rodzaj_ksiazki)))
gatunki_podmiotowe <- stare_rodzajowanie %>%
filter(rodzaj_ksiazki=="podmiotowa") %>%
select(X655) %>%
unique() %>%
cSplit(.,"X655",sep = "|",direction = "long") %>%
unique() %>%
filter(str_detect(X655,"\\$y[\\d-]+ w\\."))
gatunki_podmiotowe <- str_replace_all(str_replace_all(paste(gatunki_podmiotowe$X655,collapse = "|"),"(.{2})(\\$a)","\\2"),"\\$","\\\\$")
stare_rodzajowanie$czy_podmiotowy <- grepl(gatunki_podmiotowe,stare_rodzajowanie$X655)|grepl(gatunki_podmiotowe,stare_rodzajowanie$X650)
stare_rodzajowanie <- stare_rodzajowanie %>%
mutate(rodzaj_ksiazki = ifelse(str_count(X245, " / ")+1>2,"antologia",
ifelse(str_count(X245, " / ")+1==2,"współwydanie",
ifelse(rodzaj_ksiazki==""&czy_podmiotowy==TRUE&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(X100!=""&grepl("aPamiętnik|aLiteratura podróżnicza",X655)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(X100!=""&grepl("aReportaż",X655)&grepl("\\$y",X655)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(X100!=""&(X655=="\\7$aReportaż polski$2DBN"|X655=="\\7$aReportaż$2DBN")&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(rodzaj_ksiazki==""&czy_podmiotowy==FALSE,"przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)))))))),
rodzaj_ksiazki = ifelse(rodzaj_ksiazki=="","przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("Lektury Wszech Czasów : streszczenie, analiza, interpretacja|Lektury Wszech Czasów - Literat|Biblioteczka Opracowań",X490)|grepl("Lektury Wszech Czasów : streszczenie, analiza, interpretacja|Lektury Wszech Czasów - Literat|Biblioteczka Opracowań",X830),"przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
ilu_tworcow = str_count(X100,"\\$a"),
rodzaj_ksiazki = ifelse(ilu_tworcow>4&rodzaj_ksiazki=="podmiotowa","antologia",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("Legendy",X655),"antologia",as.character(rodzaj_ksiazki))) %>%
filter(grepl("katalog wystawy",X655,ignore.case = TRUE)&rodzaj_ksiazki=="przedmiotowa") %>%
select(id)
##właściwe rodzajowanie z uwaględnieniem jednego elementu ze starego rodzajowania
bn_ok <- bn_ok %>%
mutate(czy_ma_ukd = ifelse(X080=="","nie","tak"),
position_dash = ifelse(grepl("(\\\\\\\\\\$a|:)(821\\.)",X080),str_locate(str_replace(X080,"(.*?)(\\$a821\\.)(.*?$)","\\2\\3"),"\\-")[,1]+nchar(str_replace(X080,"(.*?)(\\$a821\\.)(.*?$)","\\1")), NA),
position_dash = ifelse(is.na(position_dash),"",as.integer(position_dash)),
position_091 = str_locate(X080,"\\(091\\)")[,1],
position_091 = ifelse(is.na(position_091),"",as.integer(position_091)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("antologi|Przysłowia [\\S]+\\$2|Cytaty\\$2",X655,ignore.case = TRUE),"antologia",
ifelse(position_091!=""&position_dash!="",
ifelse(as.integer(position_091)<as.integer(position_dash), "przedmiotowa", "podmiotowa"),
ifelse(position_dash!="","podmiotowa","przedmiotowa"))),
rodzaj_ksiazki = ifelse(czy_ma_ukd=="nie","",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("82-93",X080)&rodzaj_ksiazki!="antologia","podmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)))
rekordy_podmiotowe_stare <- dbGetQuery(PBL,
"select z.za_zapis_id
from pbl_zapisy z
join IBL_OWNER.pbl_rodzaje_zapisow rz on rz.rz_rodzaj_id=z.za_rz_rodzaj1_id
where rz.rz_rodzaj_id=1
and z.za_uwagi like '%import%'")
#aktualizacja - dodaj do skryptu listę z ostatnim brakującym zaimportowanym rocznikiem
gatunki_poprzednie_imp <- rbind(listy_2004,listy_2005,listy_2006,listy_2007,listy_2008, listy_2009, listy_2010, listy_2011) %>%
filter(ZA_ZAPIS_ID %in% rekordy_podmiotowe_stare$ZA_ZAPIS_ID) %>%
mutate(X655 = ifelse(rok==2004,str_remove_all(str_replace_all(X655,"(\\$a)","\\\\#7\\1"),"#"),as.character(X655))) %>%
select(X655) %>%
unique()
gatunki_podmiotowe <- bn_ok %>%
filter(rodzaj_ksiazki=="podmiotowa") %>%
select(X655) %>%
bind_rows(.,gatunki_poprzednie_imp) %>%
unique() %>%
cSplit(.,"X655",sep = "|",direction = "long") %>%
unique() %>%
filter(!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655)) %>%
filter(str_detect(X655,"\\$y[\\d-]+ w\\."),
grepl("( \\S+)(\\$y)(.*?$)", X655)) %>%
#mutate(X655 = str_replace(X655, "(?<= )(\\S+)(\\$y)(.*?$)", "[\\\\S]+\\2")) %>%
mutate(X655 = str_replace(X655, "(?<= )(\\S+)(\\$y)(.*?$)", ".+\\2")) %>%
unique()
gatunki_podmiotowe <- str_replace_all(str_replace_all(str_replace_all(paste(gatunki_podmiotowe$X655,collapse = "|"),"(.{2})(\\$a)","\\2"),"\\$","\\\\$"), "\\(", "\\\\\\(")
bn_ok$czy_podmiotowy <- grepl(gatunki_podmiotowe,bn_ok$X655)|grepl(gatunki_podmiotowe,bn_ok$X650)
bn_ok <- bn_ok %>%
mutate(rodzaj_ksiazki = ifelse(str_count(X245, " \\/ ")+1>2,"antologia",
ifelse(str_count(X245, " \\/ \\[{0,1}[A-ZAÁÀÂÃÄĂĀÅĄÆEÉÈÊËĚĒĖĘIÍÌÎÏĪĮIOÓÒÔÕÖŐØŒUÚÙÛÜŰŪůYÝCĆČçDĎĐĐGĢĞKĶLŁĻNŃÑŇŅŊRŘSŚŠŞSßTŤŦÞŢ8ZŻŹŽ]")+1==2,"współwydanie",
ifelse(rodzaj_ksiazki==""&czy_podmiotowy==TRUE&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(X100!=""&grepl("aPamiętnik|aLiteratura podróżnicza",X655)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(X100!=""&grepl("aReportaż",X655)&grepl("\\$y",X655)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(X100!=""&(X655=="\\7$aReportaż polski$2DBN"|X655=="\\7$aReportaż$2DBN")&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",
ifelse(rodzaj_ksiazki==""&czy_podmiotowy==FALSE,"przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)))))))),
rodzaj_ksiazki = ifelse(rodzaj_ksiazki=="","przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("Lektury Wszech Czasów \\: streszczenie, analiza, interpretacja|Lektury Wszech Czasów - Literat|Biblioteczka Opracowań",X490)|grepl("Lektury Wszech Czasów \\: streszczenie, analiza, interpretacja|Lektury Wszech Czasów - Literat|Biblioteczka Opracowań",X830),"przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("aLektura z Opracowaniem - Zielona Sowa|aLektura \\(Greg\\)|aLektura Dobrze Opracowana|aLektura z Opracowaniem - Ibis",X830),"podmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
ilu_tworcow = str_count(X100,"\\$a"),
rodzaj_ksiazki = ifelse(ilu_tworcow>4&rodzaj_ksiazki=="podmiotowa","antologia",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(grepl("Legendy|\\$vantologi",X655),"antologia",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(str_count(X100, "\\|")==0&X100!=""&rodzaj_ksiazki=="antologia"&grepl("Legendy i podania|Antologia",X655),"podmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(X100==""&str_count(X700,"\\$t")==3&grepl("Harlequin",X260),"antologia",as.character(rodzaj_ksiazki))) %>%
select(1:34,rodzaj_ksiazki)
# przypisania do podmiotowej na podstawie smierci przed 1700
marc_field_100 <- bn_ok %>%
filter(!is.na(osoba_bn_autor)) %>%
select(id,X100)%>%
filter(!grepl("\\|", X100)) %>%
filter(X100!="") %>%
mutate(X100=str_replace_all(X100,"(^|\\|)","~\\1")) %>%
cSplit(.,"X100",sep = "~",direction = "long") %>%
filter(X100!="") %>%
mutate(X100=str_remove_all(X100,"^\\|")) %>%
mutate(indicator = str_replace_all(X100,"(^.*?)(\\$.*)","\\1"))
subfield_list<- str_extract_all(bn_ok$X100,"\\$.")
subfield_list<- unique(unlist(subfield_list))
empty_table<- data.frame(matrix(ncol = length(subfield_list),nrow = lengths(marc_field_100)[1]))
colnames(empty_table) <-subfield_list
marc_field_100<-cbind(marc_field_100,empty_table)
subfield_list_char <- paste("(",subfield_list,")",sep = "")
subfield_list_char <- str_replace_all(subfield_list_char,"\\$","\\\\$")
x <- 1:length(subfield_list)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
marc_field_100$X100 <- str_replace(marc_field_100$X100,subfield_list_char[i],"|\\1")
}
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
subfield_list_char2 <- str_replace_all(subfield_list,"\\$","\\\\$")
string_a <- "(^)(.*?\\|"
string_b <- subfield_list_char2[i]
string_c <- ")(.*?)(\\,{0,1})((\\|\\$)(.*)|$)"
string <- paste(string_a,string_b,string_c,sep = "")
marc_field_100[,i+3] <- ifelse(grepl(subfield_list_char2[i],marc_field_100$X100),str_replace_all(gsub(string,"\\3",marc_field_100$X100),"\\${2}.", "~"),NA)
}
marc_field_100 <- marc_field_100 %>%
filter(!is.na(`$d`) & str_extract(`$d`, "\\d+(?!.*\\d+)") < 1700)
bn_ok <- bn_ok %>%
mutate(rodzaj_ksiazki = ifelse(id %in% marc_field_100$id, "podmiotowa", as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(id %in% stare_rodzajowanie$id, "przedmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(X080=="\\\\$a82-1/-9(0.054)"&rodzaj_ksiazki=="przedmiotowa"&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X650)&!grepl("xhistoria|xtematyka|xbiografia",X655),"podmiotowa",as.character(rodzaj_ksiazki)),
rodzaj_ksiazki = ifelse(rodzaj_ksiazki=="podmiotowa"&grepl("aut\\.",X245)&grepl("et al\\.",X245),"antologia",as.character(rodzaj_ksiazki)))
chunk5 <- bn_ok
```
```{r wyznaczenie zbioru automatycznie IOK}
bn_ok <- chunk5
IOK_podm <- bn_ok %>%
filter(!grepl("\\$t",X700)) %>%
mutate(ile_gatunkow = ifelse(rodzaj_ksiazki=="podmiotowa",str_count(X655,"\\$a"),"nie"),
tylko_podmiotowe = ifelse(str_count(X655,"\\$a")>0&str_count(X655,"\\$a")==str_count(X655,"\\$y")&str_count(X655,"\\$y")!=str_count(X655,"\\$x"),"tak","nie")) %>%
filter(str_count(X100,"\\$a")==1) %>%
filter(!grepl("pseud|nazwa",X500,ignore.case = TRUE)&X501==""&(tylko_podmiotowe=="tak"|ile_gatunkow=="1")&X100!="")
#zestawienie 100 i 245
#100
marc_field_100 <- IOK_podm %>%
select(id,X100)%>%
filter(X100!="") %>%
mutate(X100=str_replace_all(X100,"(^|\\|)","~\\1")) %>%
cSplit(.,"X100",sep = "~",direction = "long") %>%
filter(X100!="") %>%
mutate(X100=str_remove_all(X100,"^\\|")) %>%
mutate(indicator = str_replace_all(X100,"(^.*?)(\\$.*)","\\1"))
subfield_list<- str_extract_all(IOK_podm$X100,"\\$.")
subfield_list<- unique(unlist(subfield_list))
empty_table<- data.frame(matrix(ncol = length(subfield_list),nrow = lengths(marc_field_100)[1]))
colnames(empty_table) <-subfield_list
marc_field_100<-cbind(marc_field_100,empty_table)
subfield_list_char <- paste("(",subfield_list,")",sep = "")
subfield_list_char <- str_replace_all(subfield_list_char,"\\$","\\\\$")
x <- 1:length(subfield_list)
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
marc_field_100$X100 <- str_replace(marc_field_100$X100,subfield_list_char[i],"|\\1")
}
for (i in x) {
progress(match(i,x), max.value = length(x))
subfield_list_char2 <- str_replace_all(subfield_list,"\\$","\\\\$")
string_a <- "(^)(.*?\\|"
string_b <- subfield_list_char2[i]
string_c <- ")(.*?)(\\,{0,1})((\\|\\$)(.*)|$)"
string <- paste(string_a,string_b,string_c,sep = "")
marc_field_100[,i+3] <- ifelse(grepl(subfield_list_char2[i],marc_field_100$X100),str_replace_all(gsub(string,"\\3",marc_field_100$X100),"\\${2}.", "~"),NA)
}
marc_field_100 <- marc_field_100 %>%
select(id,`$a`) %>%
mutate(bn_nazwisko = ifelse(str_detect(`$a`,","),str_replace(`$a`,"^(.*?)(, )(.*?$)","\\1"),as.character(`$a`)),
bn_imie = ifelse(str_detect(`$a`,","),str_replace(`$a`,"^(.*?)(, )(.*?$)","\\3"),"")) %>%
select(id,bn_nazwisko,bn_imie)
IOK_podm <- IOK_podm %>%
full_join(.,marc_field_100,by = "id")
x <- 1:length(IOK_podm$id)
for (i in x) {
IOK_podm$czy_nazwisko[i] <- grepl(IOK_podm$bn_nazwisko[i],IOK_podm$X245[i])
IOK_podm$czy_imie[i] <- grepl(IOK_podm$bn_imie[i],IOK_podm$X245[i])
}
#usunięcie tych, które nie mają tytułów oryginalnych
IOK_podm <- IOK_podm %>%
filter(czy_nazwisko==1&czy_imie==1&!grepl("et al\\.",X245)) %>%
select(-bn_nazwisko,-bn_imie,-czy_nazwisko,-czy_imie) %>%
unique() %>%
mutate(jezyk = str_extract(X041,("(?<=\\$h)(...)"))) %>%
mutate(czy_tytul_obcy = ifelse(is.na(jezyk),"nie dotyczy",
ifelse(!grepl("pol",jezyk),
ifelse(X246!="","ok",
ifelse(grepl("Tyt[,\\.] oryg",X501)|grepl("Tyt[,\\.] oryg",X500),"ok","problem")),"nie dotyczy"))) %>%
filter(czy_tytul_obcy!="problem") %>%
select(id) %>%
mutate(automatyczna_podmiotowa = "tak")
###tutaj kończą się automatyczne podmiotowe
bn_ok <- bn_ok %>%
full_join(.,IOK_podm,by = "id") %>%
mutate(czy_automatycznie = ifelse(!is.na(automatyczna_podmiotowa),"podmiotowa","nie")) %>%
select(-automatyczna_podmiotowa) %>%
mutate(czy_automatycznie = ifelse(czy_automatycznie=="podmiotowa"&rodzaj_ksiazki!="podmiotowa","nie",as.character(czy_automatycznie)))
###czy i jak automatyzować przedmiotową?
#write.csv2(bn_ok, "C:/Users/Cezary/Desktop/bn_ok_2009.csv", row.names = F, na = '', fileEncoding = 'UTF-8')
chunk6 <- bn_ok
```
```{r wyznaczenie zbioru do uzupełnienia w przyszłości}
bn_ok <- chunk6
#propozycja1
#na później kierowane są wszystkie książki przedmiotowe, które mają bez_ukd_PBL lub ukd_pogranicze i nie są biblią oraz książki wydane poza Polską, które nie poszły do automatycznego importu oraz harlequiny, które nie poszły do automatycznego importu
na_pozniej <- bn_ok %>%
filter((if (X501=="") !grepl("pl",substr(X008,16,18))&!grepl("pol",substr(X008,36,38))&czy_automatycznie=="nie")|czy_automatycznie=="nie"&rodzaj_ksiazki=="przedmiotowa"&dziedzina_PBL %in% c("bez_ukd_PBL","ukd_pogranicze")&(czy_biblia!="tak"|is.na(czy_biblia))|grepl("arleq",X260,ignore.case = TRUE)&czy_automatycznie=="nie")
#bezpiecznik
#propozycja2
#propozycja, by kierować na później wszystkie książki przedmiotowe z dziedziny "bez_ukd_PBL"
# na_pozniej <- bn_ok %>%
# filter(czy_automatycznie=="nie"&rodzaj_ksiazki=="przedmiotowa"&dziedzina_PBL=="bez_ukd_PBL"&(czy_biblia!="tak"|is.na(czy_biblia)))
# #propozycja3
# na_pozniej <- bn_ok %>%
# filter(czy_automatycznie=="nie"&rodzaj_ksiazki=="przedmiotowa"&dziedzina_PBL %in% c("bez_ukd_PBL","ukd_pogranicze")&(czy_biblia!="tak"|is.na(czy_biblia)))
#propozycja4
#stara operacja
# na_pozniej <- bn_ok %>%
# filter(czy_automatycznie=="nie"&rodzaj_ksiazki=="przedmiotowa"&dziedzina_PBL=="bez_ukd_PBL") %>%
# mutate(kategorie_literackie = ifelse(grepl("mitolog|baś|bajk|poezj|liryk|epik|dramat|literac|literat|pisar|wiersz|proz|powieś|opowiad|miniatur|aforyzm|esej|szkic|feliet|report|dzienni|wspomnie|autobiograf|kaza|rozmyśl|list|interpretacj",X650,ignore.case = TRUE)|grepl("mitolog|baś|bajk|poezj|liryk|epik|dramat|literac|literat|pisar|wiersz|proz|powieś|opowiad|miniatur|aforyzm|esej|szkic|feliet|report|dzienni|wspomnie|autobiograf|kaza|rozmyśl|list|interpretacj",X655, ignore.case = TRUE),"tak","nie")) %>%
# filter(kategorie_literackie=="nie") %>%
# mutate(lata = ifelse(grepl("\\d{2}-",X100),str_replace(X100,"(.*\\$d\\(.*?)(\\d{2,4})(\\?{0,1}-.*)","\\2"),NA),
# lata_temat = ifelse(grepl("\\d{2}-",X600),str_replace(X600,"(.*\\$d\\(.*?)(\\d{2,4})(\\?{0,1}-.*)","\\2"),NA)) %>%
# filter((is.na(lata)&is.na(lata_temat))|!(as.integer(lata)<1800)|!(as.integer(lata_temat)<1800))
write.csv2(na_pozniej, paste("C:/Users/",employee_name,"/Desktop/bn_",import_year,"_ks_na_pozniej.csv",sep = ""), row.names = F, na = '', fileEncoding = 'UTF-8')
bn_ok <- sqldf("select *
from bn_ok a
where a.id not in (select b.id from na_pozniej b)")
chunk7 <- bn_ok
```
Czy jest sens to robić?
```{r automatyczne działowanie przedmiotowej}
###automatycznie działowanie przedmiotowej na podstawie dotychczasowych importów
#zapisy <- RJDBC::dbGetQuery(PBL,
# "select z.za_zapis_id, dz.dz_dzial_id, dz.dz_nazwa, z.za_status_imp, z.za_uwagi
# from pbl_zapisy z
# join pbl_dzialy dz on dz.dz_dzial_id=z.za_dz_dzial1_id
# where z.za_uwagi like '%import%'") %>%
# mutate(pracownik_pbl = str_extract(ZA_UWAGI, "(?<=akceptuje:)([A-Z]*)")) %>%
# select(-ZA_UWAGI)
#
#poprzednie_importy <- rbind(listy_2004,listy_2005,listy_2006,listy_2007,listy_2008) %>%
# full_join(.,zapisy,by = "ZA_ZAPIS_ID") %>%
# select(X650,X655,DZ_DZIAL_ID,DZ_NAZWA,ZA_STATUS_IMP) %>%