作者出版頻率條形競賽圖
為了演示《周報》作者出版頻率的走勢，我們利用了條形競賽圖。傳統的棒形圖會將數據在一個圖表中固定地顯示出來，讓讀者仔細閱讀，而條形競賽圖則是動態棒形圖，把連串的數據連續顯示出來。
圖一的條形競賽圖演示每年於《周報》中出版頻率最高首二十位作者的出版走勢 （1967年除外），此視覺演示除了讓讀者了解當年筆者的產量和發展，更可了解橫跨二十二年來多產作者的轉變和走勢。當代的作家會使用不同的筆名在不同的刊物和專欄投稿，條形競賽圖亦顯示不同筆名在不同年代的出現。
《中國學生周報》的作者出版頻率（首20位）
由圖一可見，《周報》在五十年代刊印初期，一些較多產的作家有崑南、黃思騁和麥菁。在五十年代後期，作家如小慶、但尼、藍子和張愛倫開始冒起頭來。多產作家小慶在六、七十年代繼續投稿，在六十年代初期她使用了筆名小離，之後則主要使用為人熟識的筆名陸離。藍子和張愛倫是作家西西的其中兩個筆名，在六十年代後期，除了筆名西西，她亦用筆名南南來出版。作家小思在六十年代中期之後十分活躍，除筆名小思，她亦常用筆名明川來投稿。《周報》出版的最後一年(即1974年)，本名梁秉鈞和他的筆名也斯在圖表中都位於很高的位置。
圖一的條形競賽圖除了演示作家的不同筆名，亦讓我們認識《周報》中一些重要的體裁。其中一種體裁是影評，但尼和陸離都是當代重要的影評家，他們的名字都在相關五、六十年代的圖表中出現，在圖表中亦可見到其他的影評家，包括羅卡、石琪和吳昊。除了中文的文章，《周報》亦有一些英語的文章，在六十年代初「花生漫畫」開始在《周報》中刊印，作者舒爾茨在 1961 至 1964 年的圖表中緊守着首位。
製作條形競賽圖的方法
製作條形競賽圖只需要把每一年的數據在如圖二的圖表表列出來，然後放進製作競賽棒形圖的工具，競賽棒形圖就會呈現於眼前。
圖二：《中國學生周報》的作者出版頻率統計圖表（節錄）
由於我們製作的是《周報》的作者出版頻率條形競賽圖，我們需要作者出版頻率的數據。我們首先收集了在香港文學資料庫《周報》元數據內作者欄目的數據，資料庫有 79,975 條《周報》的記錄，其中 53,374 條的作者欄目是有資料的。這些資料記錄了每一篇文章的責任者，很多都附有責任的類別，如訪問、文、翻譯、圖等，在電腦程式語言中，由於這些詞語不是被分析的數據用詞，因而被稱為停用詞。我們在作者欄目的資料中刪除這些停用詞， 並使用 OpenRefine 做數據清潔。
有些作者欄目包含了多於一個作者的名稱，因此我們利用函式 def create_full_name_list，採集所有作者的名稱，共 55,506 個，這包括了 18,804 個獨立不重覆的名稱，再作一次數據清潔。因為我們仍在試驗性階段，加上停用詞和作者的名稱比較多變，所以我們仍在改良名稱採集的技巧和數據清潔的過程，而已採集的名稱並未作嚴謹的權威管理。
在得到所有作者名稱之後，我們利用函式 def search_year 和 def generate_data_for_year 把每一年作者出版的數量作統計，製作了如圖二的數據圖表。雖然有些作者以不同的筆名出版文章，但是圖一的條形競賽圖是以每一個筆名作獨立統計。由於作者名稱包括一些廣告持份者，而他們刊登廣告量很高，我們利用這數據圖表時若是演示高產量的作家，就需要先把一些不適合用作演示的名稱及其相關數據取走，再把數據圖表放進製作競賽棒形圖的工具（如 flourish.studio），圖一的競賽棒形圖就會出現了。
我們亦利用了 Python 的 plotly library 製作了傳統的棒形圖來演示《周報》的作者出版頻率，除了可以把同一作者不同筆名的統計數字獨立地或加起來演示，並可供選擇演示不同年份及排名範圍，這互動的棒形圖將會在圖書館的其他平台供大家使用。
電腦程式
以下的電腦程式（Python 3.7），可以用作準備作者頻率統計圖表。
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd# Get a list with all names
def create_full_name_list():
author_data = pd.read_csv('weekly_metadata.csv')
full_name_list = list(author_data['column_name_author_name_after_removing_stopword'])
full_name_list = list(set(full_name_list))
return full_name_list
# Get the first and last year in the dataset
def search_year():
data = pd.read_csv('weekly_metadata.csv')
date_list = list(set((list(data['column_name_search_date']))))
date_list = [str(x) for x in date_list if str(x) != 'nan']
yearList = []
# Get the year from the date
for i in range(0,len(date_list)):
yearList.append(date_list[i][(date_list[i].rfind('/')) + 1 :])
yearList = list(set(yearList))
yearList.sort(reverse = False)
first_year = yearList[0]
last_year = yearList[-1]
return first_year, last_year, yearList
# Count the frequency of each name in a year
def generate_data_for_year(year, name_list):
data = pd.read_csv('weekly_metadata.csv')
year_str = str(year)
temp_data = data[data['column_name_search_date'].str.contains(year_str, na = False)]
name_list_from_temp_df = list(temp_data['column_name_author_name_after_removing_stopword'])
temp_dict = {}
temp_count = []
# Count the frequency of each element
for i in range(0, len(name_list)):
count = 0
for element in name_list_from_temp_df:
if str(element) == name_list[i] and str(element) !='nan':
count = count + 1
temp_count.append(count)
return temp_count# create full name list
data = {}
full_name_list = create_full_name_list()
cat_list = []
# Assign the name to different categories for differnet color
for i in range(0, len(full_name_list)):
cat_list.append(i % 50)
data['Name'] = full_name_list
data['cat'] = cat_list# generate the data for each year
first_year, last_year, yearList = search_year()
# Get the count for each name in each year
for year in yearList:
current_year_count = generate_data_for_year(year, full_name_list)
data[year] = current_year_count# generate csv and xlsx files
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df.to_csv('data_for_bar_chart_race.csv', encoding = 'utf-8', index = False)
df.to_excel('data_for_bar_chart_race.xlsx', encoding = 'utf-8', index = False)