Bereinigung

.gitignore

@@ -1,8 +1,24 @@
+# Bibliographie- und Datendateien
 *.bib
 *.csv
-*.html
 *.json
+*.html
 *.png
+
+# Python-Cache und Bytecode
 __pycache__/
+*.py[cod]
+
+# macOS-spezifische Dateien
 .DS_Store
+.CFUserTextEncoding
+*.AppleDouble
+
+# VS Code Einstellungen
 .vscode/
+
+# Jupyter Artefakte (optional)
+.ipynb_checkpoints/
+
+# Logdateien
+*.log

Geovisualization copy.py

@@ -1,78 +0,0 @@
-import os
-import bibtexparser
-import pandas as pd
-from tqdm import tqdm
-import folium
-from folium.plugins import Fullscreen
-
-# Terminal bereinigen
-os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
-
-# Dateipfade
-geonames_file = 'allCountries.txt'
-bib_file = 'Research/Charité - Universitätsmedizin Berlin/Systematische Literaturrecherche/Literaturverzeichnis.bib'
-
-# Laden der GeoNames-Daten
-print("Laden der GeoNames-Daten...")
-geonames_columns = [
-    'geonameid', 'name', 'asciiname', 'alternatenames', 'latitude',
-    'longitude', 'feature class', 'feature code', 'country code', 'cc2',
-    'admin1 code', 'admin2 code', 'admin3 code', 'admin4 code', 'population',
-    'elevation', 'dem', 'timezone', 'modification date'
-]
-
-chunksize = 10**6
-geonames_data = pd.DataFrame()
-for chunk in tqdm(pd.read_csv(geonames_file, sep='\t', header=None, names=geonames_columns, chunksize=chunksize, dtype=str, encoding='utf-8')):
-    geonames_data = pd.concat([geonames_data, chunk], ignore_index=True)
-
-# Laden der BibTeX-Daten
-print("Laden der BibTeX-Daten...")
-with open(bib_file, encoding='utf-8') as bibtex_file:
-    bib_database = bibtexparser.load(bibtex_file)
-
-# Ortsnamen extrahieren und bereinigen
-print("Extrahieren und Bereinigen der Ortsnamen...")
-locations = set()
-for entry in bib_database.entries:
-    if 'address' in entry:
-        locations.update(entry['address'].replace(';', ',').replace('&', 'and').split(','))
-
-locations = {loc.strip() for loc in locations}
-print(f"Bereinigte Ortsnamen: {locations}")
-
-# Geo-Koordinaten zuordnen
-print("Zuordnen der Geo-Koordinaten...")
-geo_data = []
-for location in tqdm(locations):
-    matching_rows = geonames_data[geonames_data['name'].str.contains(location, case=False, na=False)]
-    if not matching_rows.empty:
-        best_match = matching_rows.iloc[0]
-        geo_data.append({
-            'name': location,
-            'latitude': best_match['latitude'],
-            'longitude': best_match['longitude']
-        })
-
-if not geo_data:
-    print("Keine gültigen Koordinaten gefunden.")
-else:
-    df = pd.DataFrame(geo_data)
-
-    # Karte erstellen
-    print("Erstellen der Karte...")
-    m = folium.Map(location=[0, 0], zoom_start=2)
-
-    for _, row in df.iterrows():
-        folium.Marker(
-            location=[row['latitude'], row['longitude']],
-            popup=row['name']
-        ).add_to(m)
-
-    # Vollbildmodus und LayerControl hinzufügen
-    Fullscreen(position='topright').add_to(m)
-    folium.LayerControl().add_to(m)
-
-    # Karte speichern
-    m.save('literature_map_with_zoom.html')
-    print("Karte wurde gespeichert als 'literature_map_with_zoom.html'.")