Bibelvisualisierung — Teil 4: Verarbeitung der Daten in R

Mit fast 86.000 Daten­zei­len-Ergeb­nis aus der Vor­er­ar­bei­tung des lit­ur­gi­schen Kalen­ders war mir schnell klar, dass die­se Daten­men­ge nicht gut mit nor­ma­len Tabel­len­kal­ku­la­ti­ons­pro­gram­men zu ver­ar­bei­ten ist – vor allem, wenn es um das kom­ple­xe Zusam­men­füh­ren von Daten geht (frü­he­re Tabel­len­kal­ku­la­ti­ons­pro­gram­me eines Soft­ware­her­stel­lers aus Red­mond konn­ten bis vor weni­gen Jah­ren z.B. über­haupt nur etwa 65.000 Zei­len speichern/bearbeiten – ganz zu schwei­gen von der Berech­nung).
Wie geru­fen kam mir da die Pro­gram­mier­spra­che R, mit der man super sta­tis­ti­sche Berech­nun­gen vor­neh­men kann. Als gra­fi­sche Benut­zer­ober­flä­che hab ich hier­bei dann RStu­dio ver­wen­det.
Die rela­tiv stei­le Lern­kur­ve zahlt sich auf jeden Fall aus. Ich habe für eine umfang­rei­che stra­te­gi­sche Pro­gno­se­be­rech­nung ein­mal Excel/LibreOffice Calc ver­wen­det (mit SVer­weis-Krü­cken etc.) – die bei­den kamen ordent­lich an ihre Leis­tungs­gren­zen und kapi­tu­lier­ten ent­we­der, oder brauch­ten selbst auf einem aktu­el­len Rech­ner etwa 30–45min Berech­nungs­zeit. Mit R war die gan­ze Sache dage­gen in etwa einer Minu­te getan. Berauschend!

Für einen guten Ein­stieg in R bie­tet z.B. der R‑Reader von Jörg Groß & Ben­ja­min Peters. Die Cheatcheets/Schummelzettel sind aber auch sehr hilfreich!

Fol­gend wie­der ein­mal mein R‑Script – quick and dir­ty (Ver­bes­se­run­gen bit­te ger­ne schrei­ben! Man kann vie­le Din­ge auch kür­zer machen, aber für die Les­bar­keit habe ich oft eine viel­leicht umständ­li­che­re Vari­an­te ver­wen­det). Die Import-Daten (also eine Tabel­le mit allen ein­zel­nen in der Lese­ord­nung vor­kom­men­den Bibel­ver­sen) fin­det sich wei­ter unten.

# Librarys importieren
library(tidyverse)

# Import 
# CSV-Tabelle (Bibel-Versliste.csv, Tab-getrennt) aus Bibelverse.awk, 
# welches die Tabellen ausliest aus Bibel-Statistik-Anzahl-Verse-Kapitel.ods/csv 
# von Felix Just, S.J., Ph.D. 
# -- https://catholic-resources.org/Bible/OT-Statistics-NAB.htm ;
# https://catholic-resources.org/Bible/NT-Statistics-Greek.htm
bibelverseall = read.csv("Bibel-Versliste.csv", header = TRUE, sep = "\t")
# CSV-Tabelle (Schriftverse-Einzeln-bearbeitet-ohneFormel.csv, Tab-getrennt) aus LiturgischerKalenderZerleger.awk,
# welches die Tabellen ausliest aus Liturgischer-Kalender-2016-2022.ods/csv,
# was ein nachbearbeiteter Export der Daten ist von Hatto v. Hatzfeld SDB unter
# http://www.eucharistiefeier.de/lk/api-abfrage.php
# mit den Optionen www.eucharistiefeier.de/lk/api.php?format=csv&jahr=2019&info=wdtrgflux&dup=e&bahn=n
# Hier dann etwa 3-6 Jahre (Lesejahre) und entsprechend die Lesejahre hinterlegen.
liturgieverse = read.csv("Schriftverse-Einzeln-Stundenbuch-und-Messe.csv", header = TRUE, sep = "\t")

## Herausfilter von Zeilen, die zur Bahnlesung gehören (hätte man auch vorher beim Datenexport herauslassen können ...)
## Lässt nur übrig, die dieses Muster enthalten
#resultat2 <- subset(resultat, grepl("Bahnlesung", TagesLiturgie)  &  pName == "2011-02-10_R2" )
## schmeißt mit !grepl die Dinge raus, die angegeben sind
liturgieverse2 <- subset(liturgieverse, !grepl("Bahnlesungen", TagesLiturgie))
## Nur Sonntage behalten
#liturgieverse2 <- filter(liturgieverse2,Wochentag=="Sonntag")


## Nur ein Buch auusgeben
liturgieverse3 <- filter(liturgieverse,Buch=="Ez")
liturgieverse3 <- subset(liturgieverse3, !grepl("Bahnlesungen", TagesLiturgie))
# Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel und Vers gleich sind.
liturgieverse3 <- distinct(liturgieverse3,Buch,Kapitel,Vers,TagesLiturgie,.keep_all=TRUE)
write.csv2(liturgieverse3[order(liturgieverse3$Buch,liturgieverse3$Kapitel,liturgieverse3$Vers,liturgieverse3$TagesLiturgie), ], file = "ausgabe/liturgieverse-ezechiel.csv")


# Spalte ggf. umbenennen:
names(bibelverseall)[names(bibelverseall)=="Buch.kurz"] <- "Buch"
# Merge by multiple columns, Fügt die zwei Tabellen anhand mehrerer gleicher Spalten zusammen
resultat <- merge(bibelverseall, liturgieverse2, all.x = TRUE, by = c("Buch", "Kapitel", "Vers"))


# In CSV ausgeben
write.csv2(resultat, file = "ausgabe/alle-bibelverse-mehrmals-mit-leseordnung.csv")

# Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel, Vers, TagesLiturgie gleich sind.
resultatAlle <- distinct(resultat,Buch,Kapitel,Vers,TagesLiturgie,.keep_all=TRUE)
# In CSV ausgeben
write.csv2(resultatAlle, file = "ausgabe/alle-bibelverse-mehrmals-mit-leseordnung-ohne-duplikate.csv")



# Häufigkeit der Verse berechnen
vershaeufigkeit <- resultatAlle %>% group_by(Buch, Kapitel, Vers) %>% summarize(count=n())
write.csv2(vershaeufigkeit, file = "ausgabe/vershaeufigkeit-im-gottesdienst.csv")
vershaeufigkeitsortiert <- vershaeufigkeit[order(vershaeufigkeit$count, decreasing = TRUE),]
write.csv2(vershaeufigkeitsortiert, file = "ausgabe/vershaeufigkeit-im-gottesdienst-sortiert.csv")



## Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel und Vers gleich sind.
#resultat2 <- distinct(resultat,Buch,Kapitel,Vers,.keep_all=TRUE)
## In CSV ausgeben
#write.csv2(resultat2, file = "ausgabe/alle-bibelverse-nur-na.csv")
## Eine Art Pivottabelle -- Anzahl der Zeilen nach Buch und Kapitel
#resultat2 %>% count(Buch,Kapitel)


# Duplikate nach mehreren Spalten reduzieren, also wo mind. Buch, Kapitel und Vers gleich sind.
resultat3.1 <- distinct(resultat,Buch,Kapitel,Vers,TagesLiturgie,.keep_all=TRUE)
# Duplikate (wo die gleichen Bibelstellen mehrmals im Jahr vorkommen) zusammenführen in jeweils eine Zelle (DAUERT LANGE! Mehrere Minuten)
#  filter(Buch=="Mk",Kapitel==3,Vers>=30) %>% 
resultat3.2 <- resultat3.1 %>% 
  group_by(Buch,Kapitel,Vers) %>% 
  summarise(TagesLiturgie = paste(unique(TagesLiturgie), collapse = ', '),
            Wochentag = paste(unique(Wochentag), collapse = ', '),
            Bemerkungen = paste(unique(Bemerkungen), collapse = ', '),
            Lesungstyp = paste(unique(Lesungstyp), collapse = ', '),
            Farbe = paste(unique(Farbe), collapse = ', '),
            Grad = paste(unique(Grad), collapse = ', '),
            Rang = paste(unique(Rang), collapse = ', '),
            Datei = paste(unique(Datei), collapse = ', '))
write.csv2(resultat3.2, file = "ausgabe/alle-bibelverse-mit-leseordnung-zusammengefasst.csv")

# Gibt die Versanzahl pro Buch aus
resultat3.2 %>% group_by(Buch) %>% summarise(VerseInsg=n())

# erstellt eine neue Tabelle aus resultat3 und fügt dieser eine weitere Spalte hinzu, in der geschaut wird,
# ob in der Spalte Rang nichts (NA) steht, und setzt hier 1/FALSE bzw. 0/TRUE (wird später für die Berechnung gebraucht, deshalb hier 1 für NA=FALSE)
#resultat4 <- cbind(resultat3.2,"VersNA"=ifelse(resultat3.2$Rang=="NA",0,1))
resultat4 <- cbind(resultat3.2,"VersNA"=ifelse(resultat3.2$Lesungstyp=="NA",0,1))
write.csv2(resultat4, file = "ausgabe/alle-bibelverse-zusammengefasst-mit-na.csv")

# erstellt eine neue Tabelle aus resultat 4
resultat5 <- resultat4
# Die Spalten, die gleich zusammengefügt werden sollen vom Text in eine Spalte
cols <- c( 'Buch' , 'Kapitel' , 'Vers' )
# Erstellt die neue Spalte `biblevers`, in die die drei Spalten zusammengefügt werden
resultat5$biblevers <- apply( resultat5[ , cols ] , 1 , paste , collapse = " " )
# Fügt die neue Spalte "Vers1" hinzu, die einfach nur jeweils den Wert 1 hat (für Berechnung)
resultat5$Vers1 <- 1



####
# Bibelbuchstatistik mit zusaetlichen Infos anreichern (NT/AT etc.)
# Dateien einlesen
#bibelbuchverstatistik = read.csv("resultat5.csv", header = TRUE)
bibelbuchverstatistik = resultat5
# Bei fehlendem Tabellenheader "FALSE" bei header nicht vergessen und dann diesen später hinzufügen (2. Zeile)
anzahlbibelverse = read.csv("Bibel-Statistik-Anzahl-Verse-Kapitel.csv", header = FALSE, sep = "\t")

# holt nur die Angaben jeweils zum Buchnamen in Lang- und Kurzform, sowie zum groben Teil der Bibel und AT/NT heraus.
anzahlbibelversekurz <- anzahlbibelverse[,c(2,3,156,157)]
# noch den Tabellenheader / Spaltenbeschriftung hinzufügen:
colnames(anzahlbibelversekurz) <- c("BuchName","Kurz","TeilderBibel","AT.NT")

# fügt noch eine ID ein, damit man die Buecher nachher in der richtigen Reihenfolge sortieren kann
anzahlbibelversekurz$id  <- 1:nrow(anzahlbibelversekurz)
# zusammenfuehren mit mehreren Spalten (Buch und Buch-kurz) -- reichert die Komplettausgabe an mit Angaben zu AT/NT, Teil der Bibel etc.
ntatverse  <- merge(bibelbuchverstatistik, anzahlbibelversekurz, by.x = "Buch", by.y = "Kurz")
# ausgeben
write.csv2(ntatverse, file = "ausgabe/verse-im-gottesdienst.csv")


# gruppiert die Einträge nach AT/NT-Spalte und errechnet die jeweilige Prozentangabe für AT/NT im Gottesdienst
# die Summe von Vers1 sind alle Verse pro Buch, die Summe von VersNA sind nur alle Verse, die tatsächlich vorkommen
ntatsum <- ntatverse %>% group_by(AT.NT) %>% summarise(Theorie=sum(Vers1),Gelesen=sum(VersNA),NichtGelesen=Theorie-Gelesen,ProzentGelesen=1/Theorie*Gelesen*100)
write.csv2(ntatsum, file = "ausgabe/bibel-at-nt-im-gottesdienst-prozent.csv")

# gruppiert die Einträge nach Teil-der-Bibel-Spalte und errechnet die jeweilige Prozentangabe für Teil-der-Bibel im Gottesdienst
# die Summe von Vers1 sind alle Verse pro Buch, die Summe von VersNA sind nur alle Verse, die tatsächlich vorkommen
ntatteilesum  <- ntatverse %>% group_by(TeilderBibel) %>% summarise(Theorie=sum(Vers1),Gelesen=sum(VersNA),NichtGelesen=Theorie-Gelesen,ProzentGelesen=1/Theorie*Gelesen*100)
#ntatteilesum2  <- merge(anzahlbibelversekurz, ntatteilesum, by.x = "TeilderBibel", by.y = "TeilderBibel")
write.csv2(ntatteilesum[order(ntatteilesum$TeilderBibel), ], file = "ausgabe/bibel-teile-im-gottesdienst-prozent.csv")

# gruppiert die Einträge nach Bücher-Spalte und errechnet die jeweilige Prozentangabe für Bibelbücher im Gottesdienst
# die Summe von Vers1 sind alle Verse pro Buch, die Summe von VersNA sind nur alle Verse, die tatsächlich vorkommen
ntatbuechersum  <- ntatverse %>% group_by(Buch) %>% summarise(Theorie=sum(Vers1),Gelesen=sum(VersNA),NichtGelesen=Theorie-Gelesen,ProzentGelesen=1/Theorie*Gelesen*100)
ntatbuechersum2  <- merge(anzahlbibelversekurz, ntatbuechersum, by.x = "Kurz", by.y = "Buch")
write.csv2(ntatbuechersum2[order(ntatbuechersum2$id), ], file = "ausgabe/bibel-buecher-im-gottesdienst-prozent.csv")

#nach mehreren Kriterien sortierte Liste exportieren
write.csv2(ntatbuechersum2[order(ntatbuechersum2$Prozent, decreasing = TRUE), ], file = "ausgabe/bibel-buecher-im-gottesdienst-prozent-sortiert.csv")
Schriftverse-Einzeln-Stundenbuch-und-Messe–Bibel-VerslisteHer­un­ter­la­den

Wei­te­re Tei­le der Rei­he zur sta­tis­ti­schen Bibel­vi­sua­li­sie­rung:
Teil 0: Über­sicht
Teil 1: Beschaf­fung der Daten
Teil 2: Daten­auf­be­rei­tung mit einem Python-Pro­gramm (lit­ur­gi­scher Kalen­der / Hei­li­ge Mes­se)
Teil 3: Beschaf­fung der Daten zum Stun­den­buch und Daten­auf­be­rei­tung
Teil 4: Ver­ar­bei­tung der Daten mit der Sta­tis­tik-Pro­gram­mier­spra­che R
Teil 5: Visua­li­sie­rung der Daten mit RAW Graphs und Inkscape
Teil 6a: End­ergeb­nis­se
Teil 6b: Datentabellen

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