背景

在进行产业链/产业评估工作时，我们需要对企业的专利进行评估，其中一个重要指标是统计企业每一年的专利数量。本文基于MySQL数据库，通过公司名称查询该公司每年的专利数，实现了高效的专利数据统计。

流程

项目流程概述如下：

目标：根据给定的企业名单，查询出每个企业每年的专利数量及专利得分。

任务分为两步：

1. 构建专利申请人数据表；
2. 利用Python查询并导出数据至Excel表。

难点与注意事项⚠️：

• 设计高效的专利申请人数据表，以便通过申请人名称快速查询专利信息。

• 编写高效的企业专利SQL查询语句。

• 确定专利得分：考虑到一项专利可能有多个申请人，根据申请人的位置来定义不同的得分公式。
  $$\text{专利得分公式: }score=\frac{1}{position}$$

构建专利申请人数据表

专利数据库相关的文章：3500多万家专利数据存入MySQL数据库。

由于专利数据包含超过3000万条记录，且每项专利可能有多位申请人，直接检索是否包含目标申请人效率较低。因此，我们构建了一个专利申请人表（patent_p），将每个申请人作为单独的记录，并对申请人字段建立索引，便于快速查询。表结构如下：

CREATE TABLE patent_p (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,applicant VARCHAR(255),publication_number VARCHAR(31),application_date DATE,publication_date DATE,grant_publication_date DATE,score DOUBLE
);

字段说明：

• 专利公开号：作为专利的唯一标识符，便于后续关联专利表。
• 申请人：每条记录仅包含一个申请人，以便在此字段上建立索引，加速检索。
• 日期字段：用于按照年份筛选专利数据。

注意：原始专利表中的申请人可能有多位，故在专利申请人表中将每个申请人独立存储，再对申请人字段建立索引，从而大幅提升检索效率。

处理申请人拆分的代码如下所示：

def filter_company(applicant):"""从原始的多个申请人，拆分成一个一个的申请人"""if applicant is None or not isinstance(applicant, str):return []split_pattern = r"[;；]"applicant = re.split(split_pattern, applicant)applicant = map(str.strip, applicant)return list(filter(lambda x: len(x) >= 4, applicant))

具体的数据导入代码：

import os
import re
import pymysql
import pandas as pd
from tqdm import tqdmPASSWORD = "数据库密码"
DATABASE = "数据库名"# 专利字段映射
Patent_Table_Column = {"申请人": "applicant","专利公开号": "publication_number","申请日": "application_date","申请公布日": "publication_date","授权公布日": "grant_publication_date",
}def filter_company(applicant):"""提取中文公司名称，并去除空格"""if applicant is None or not isinstance(applicant, str):return []split_pattern = r"[;；]"applicant = re.split(split_pattern, applicant)applicant = map(str.strip, applicant)return list(filter(lambda x: len(x) >= 4, applicant))def insert_sql_by_csv(file_name):df = pd.read_csv(file_name, low_memory=False)BATCH_SIZE = 3000table_column_en = list(Patent_Table_Column.values())# 连接到MySQL数据库connection = pymysql.connect(host="localhost",  # MySQL数据库的主机user="root",  # MySQL用户名password=PASSWORD,  # MySQL密码database=DATABASE,  # 你要插入数据的数据库charset="utf8mb4",cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,)try:with connection.cursor() as cursor:sql = f"""INSERT INTO patent_p ({", ".join(table_column_en)}, score) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s);""".strip()batch_data = []for _, row in tqdm(df.iterrows(), total=len(df)):d = {}applicants = []for zh_k, en_k in Patent_Table_Column.items():item = row[zh_k]if pd.isna(item):item = Noneif zh_k == "申请人":applicants = filter_company(item)else:d[en_k] = itemfor pos, applicant in enumerate(applicants):d["applicant"] = applicantd["score"] = 1 / (pos + 1)tmp_values = tuple([d[k] for k in table_column_en + ["score"]])batch_data.append(tmp_values)if len(batch_data) >= BATCH_SIZE:cursor.executemany(sql, batch_data)# 清空批次batch_data = []if batch_data:cursor.executemany(sql, batch_data)connection.commit()except Exception as e:print(f"插入数据时出现错误: {e}")connection.rollback()finally:connection.close()if __name__ == "__main__":folder = "/xxx/3571万专利申请全量数据1985-2022年/"print(f"文件总数: {len(os.listdir(folder))}")cnt = 0for file_name in os.listdir(folder):if file_name.endswith(".csv"):cnt += 1filename = os.path.join(folder, file_name)print(cnt, file_name)insert_sql_by_csv(filename)

该表建成后的效果如下所示：

在数据插入完成后，再添加索引：
如果先添加索引再插入大量数据，速度会很慢；数据全部插入完成后，再添加索引速度会快很多。

使用以下SQL语句为 applicant 添加索引：

CREATE INDEX idx_applicant ON patent_p(applicant);

这条语句会在 patent_p 表的 applicant 列上创建一个索引 idx_applicant，从而提高在该列上进行查询的效率。若不添加索引，查询需要耗时7s左右，添加索引后，在毫秒级别就可以查出结果。

企业专利查询

在构建完企业信息数据库后，我们添加了公司的年度专利统计数据（2016年至2022年各年专利数量及总得分）。最终查询效果如下：

示例SQL查询语句：

SELECT applicant AS company_name, YEAR(application_date) AS year, COUNT(*) AS cnt, SUM(score) 
FROM patent_p 
WHERE applicant='深圳大学' 
GROUP BY YEAR(application_date);

查询结果如下所示：

查询结果解释

该查询语句的作用如下：

1. select 子句：

   • applicant as company_name：将applicant列重命名为company_name，表示公司名称。
   • YEAR(application_date) as year：提取application_date的年份，并将其命名为year。
   • count(*) as cnt：计算每年提交的专利申请数量。
   • sum(score)：计算该公司每年所有专利申请的得分总和。

2. from 子句：从patent_p表中获取数据。

3. where 子句：筛选出applicant字段值等于指定公司名称的记录。

4. group by 子句：按application_date的年份分组，统计每年的数据。

该查询将返回指定公司每年专利申请数量（cnt）及年度专利得分（sum(score)）。具体Python代码实现如下：

import os
import pandas as pd
import pymysql
# import argparsedatabase = "数据库名"
password = "数据库密码"connection = pymysql.connect(host="localhost",  # MySQL数据库的主机user="root",       # MySQL用户名password=password, # MySQL密码database=database, # 插入数据的数据库charset="utf8mb4",cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
)columns = list(range(1985, 2024)) + ["专利件数", "专利得分"]def get_patent_statistics_by_name(name):if not name:return {}sql = f"""select applicant as company_name, YEAR(application_date) as year, count(*) as cnt, sum(score) from patent_p where applicant='{name}'group by YEAR(application_date);"""with connection.cursor() as cursor:data = cursor.execute(sql)data = cursor.fetchall()ans = {}cnt = 0score = 0for k in columns:ans[k] = Nonefor item in data:cnt += item.get("cnt", 0)score += item.get("sum(score)", 0)year = item.get("year", None)if year:ans[year] = item.get("cnt", 0)ans["专利得分"] = scoreans["专利件数"] = cntreturn pd.Series(ans)def add_patent_data(input_file, company_name_field="企业名称"):print("open", input_file)# 读取 CSV 文件df = pd.read_csv(input_file, low_memory=False)df[columns] = df[company_name_field].apply(get_patent_statistics_by_name)folder_path = os.path.dirname(input_file)output_file = os.path.basename(input_file).split(".")[0] + "_专利统计.xlsx"# 保存更新后的数据到 CSV 文件output_file = os.path.join(folder_path, output_file)df.to_excel(output_file, index=False)print(f"专利数据已成功添加到文件：{output_file}")if __name__ == "__main__":# parser = argparse.ArgumentParser(description="Add patent counts to industry.csv")# parser.add_argument("input_file", help="The input CSV file with industry data")# parser.add_argument(#     "-name", "--name", default="企业名称", help="The column name for company names"# )# args = parser.parse_args()# # 调用函数处理文件# add_patent_data(args.input_file, args.name)folder = "/.../pku_industry/csv_folder_test"for file in os.listdir(folder):if not file.endswith(".csv"):continuefile_name = os.path.join(folder, file)add_patent_data(file_name)connection.close()

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经过上述专利申请人表的构建流程，能够大幅提升企业专利信息的检索速度，为产业链分析提供强大的数据支持。