数据分析入门活动赛事，利用Pandas分析美国选民总统喜爱

本次赛事由开源学习组织Datawhale主办，主要带领学习者利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理、数据探索与清晰、数据分析、数据可视化四部分，利用pandas、matplotlib、wordcloud等第三方库带大家玩转数据分析

1.3 需要提前安装的包

# 安装词云处理包wordcloud
!pip install wordcloud --user

2、数据处理

分析候选人与捐赠人之间的关系，所以要将一张数据表中有捐赠人与候选人一一对应的关系，所以需要将目前的三张数据表进行一一关联，汇总到需要的数据。

2.1 将委员会和候选人一一对应，通过CAND_ID关联两个表

由于候选人和委员会的联系表中无候选人姓名，只有候选人ID（CAND_ID），所以需要通过CAND_ID从候选人表中获取到候选人姓名，最终得到候选人与委员会联系表ccl。

# 导入相关处理包
import pandas as pd# 读取候选人信息，由于原始数据没有表头，需要添加表头

candidates = pd.read_csv("weball20.txt", sep = '|',names=['CAND_ID','CAND_NAME','CAND_ICI','PTY_CD','CAND_PTY_AFFILIATION','TTL_RECEIPTS',                                                          'TRANS_FROM_AUTH','TTL_DISB','TRANS_TO_AUTH','COH_BOP','COH_COP','CAND_CONTRIB',                                                        'CAND_LOANS','OTHER_LOANS','CAND_LOAN_REPAY','OTHER_LOAN_REPAY','DEBTS_OWED_BY',                                                          'TTL_INDIV_CONTRIB','CAND_OFFICE_ST','CAND_OFFICE_DISTRICT','SPEC_ELECTION','PRIM_ELECTION','RUN_ELECTION'                                                          ,'GEN_ELECTION','GEN_ELECTION_PRECENT','OTHER_POL_CMTE_CONTRIB','POL_PTY_CONTRIB',
'CVG_END_DT','INDIV_REFUNDS','CMTE_REFUNDS'])

# 读取候选人和委员会的联系信息
ccl = pd.read_csv("ccl.txt", sep = '|',names=['CAND_ID','CAND_ELECTION_YR','FEC_ELECTION_YR','CMTE_ID','CMTE_TP','CMTE_DSGN','LINKAGE_ID'])
# 关联两个表数据ccl = pd.merge(ccl,candidates)# 提取出所需要的列
ccl = pd.DataFrame(ccl, columns=[ 'CMTE_ID','CAND_ID', 'CAND_NAME','CAND_PTY_AFFILIATION'])

数据字段说明：

CMTE_ID：委员会ID
CAND_ID：候选人ID
CAND_NAME：候选人姓名
CAND_PTY_AFFILIATION：候选人党派

# 查看目前ccl数据前10行

ccl.head(10)

	CMTE_ID	CAND_ID	CAND_NAME	CAND_PTY_AFFILIATION
0	C00697789	H0AL01055	CARL, JERRY LEE, JR	REP
1	C00701557	H0AL01063	LAMBERT, DOUGLAS WESTLEY III	REP
2	C00701409	H0AL01071	PRINGLE, CHRISTOPHER PAUL	REP
3	C00703066	H0AL01089	HIGHTOWER, BILL	REP
4	C00708867	H0AL01097	AVERHART, JAMES	DEM
5	C00710947	H0AL01105	GARDNER, KIANI A	DEM
6	C00722512	H0AL01121	CASTORANI, JOHN	REP
7	C00725069	H0AL01139	COLLINS, FREDERICK G. RICK'	DEM
8	C00462143	H0AL02087	ROBY, MARTHA	REP
9	C00493783	H0AL02087	ROBY, MARTHA	REP

将候选人和捐赠人一一对应，通过CMTE_ID关联两个表

通过CMTE_ID将目前处理好的候选人和委员会关系表与人捐款档案表进行关联，得到候选人与捐赠人一一对应联系表cil。

# 读取个人捐赠数据，由于原始数据没有表头，需要添加表头
# 提示：读取本文件大概需要5-10s
itcont = pd.read_csv('itcont_2020_20200722_20200820.txt', sep='|',names=['CMTE_ID','AMNDT_IND','RPT_TP','TRANSACTION_PGI',                                    'IMAGE_NUM','TRANSACTION_TP','ENTITY_TP','NAME','CITY',                                                                                 'STATE','ZIP_CODE','EMPLOYER','OCCUPATION','TRANSACTION_DT',                                                                              'TRANSACTION_AMT','OTHER_ID','TRAN_ID','FILE_NUM','MEMO_CD'.                    'MEMO_TEXT','SUB_ID'])

# 将候选人与委员会关系表ccl和个人捐赠数据表itcont合并，通过 CMTE_ID

c_itcont =  pd.merge(ccl,itcont)

# 提取需要的数据集

c_itcont = pd.DataFrame(c_itcont, columns=[ 'CAND_NAME','NAME', 'STATE','EMPLOYER','OCCUPATION',

'TRANSACTION_AMT', 'TRANSACTION_DT','CAND_PTY_AFFILIATION'])

数据说明

CAND_NAME – 接受捐赠的候选人姓名
NAME – 捐赠人姓名
STATE – 捐赠人所在州
EMPLOYER – 捐赠人所在公司
OCCUPATION – 捐赠人职业
TRANSACTION_AMT – 捐赠数额（美元）
TRANSACTION_DT – 收到捐款的日期
CAND_PTY_AFFILIATION – 候选人党派

# 查看目前数据前10行

	CAND_NAME	NAME	STATE	EMPLOYER	OCCUPATION	TRANSACTION_AMT	TRANSACTION_DT	CAND_PTY_AFFILIATION
0	MORGAN, JOSEPH DAVID	MARTIN, WILLIAM II	AZ	RETIRED	RETIRED	100	7242020	REP
1	MORGAN, JOSEPH DAVID	RODRIGUEZ, GERARDO	AZ	VA HOSPITAL	LAB TECH	40	7242020	REP
2	MORGAN, JOSEPH DAVID	RODRIGUEZ, GERARDO	AZ	VA HOSPITAL	LAB TECH	40	7312020	REP
3	WOOD, DANIEL	HOPKINS, RICHARD	AZ	POWERS-LEAVITT	INSURANCE AGENT	300	8102020	REP
4	WOOD, DANIEL	PENDLETON, DIANE	AZ	UNEMPLOYED	NaN	500	8072020	REP
5	WOOD, DANIEL	PREVATT, WILLIAM	AZ	SELF-EMPLOYED	DVM	500	7312020	REP
6	WOOD, DANIEL	HARDING, DOUG	AZ	MICROSURE	OPERATIONS MANAGER	2800	8102020	REP
7	WOOD, DANIEL	HARDING, MARI	AZ	NaN	NaN	1400	8152020	REP
8	WOOD, DANIEL	HEDGER, CYNTHIA	TX	NaN	NaN	200	7312020	REP
9	HUANG, PEGGY	HUANG - PERSONAL FUNDS, PEGGY	CA	OFFICE OF THE ATTORNEY GENERAL	DEPUTY ATTORNEY GENERAL	2600	7252020	REP

3、数据探索与清洗

进过数据处理部分，我们获得了可用的数据集，现在我们可以利用调用shape属性查看数据的规模，调用info函数查看数据信息，调用describe函数查看数据分布。

# 查看数据规模 多少行 多少列

c_itcont.shape

(756205, 8)

# 查看整体数据信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型

c_itcont.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>Int64Index: 756205 entries, 0 to 756204Data columns (total 8 columns):CAND_NAME               756205 non-null objectNAME                    756205 non-null objectSTATE                   756160 non-null objectEMPLOYER                737413 non-null objectOCCUPATION              741294 non-null objectTRANSACTION_AMT         756205 non-null int64TRANSACTION_DT          756205 non-null int64CAND_PTY_AFFILIATION    756205 non-null objectdtypes: int64(2), object(6)memory usage: 51.9+ MB

通过上面的探索我们知道目前数据集的一些基本情况，目前数据总共有756205行，8列，总占用内存51.9+MB，STATE、EMPLOYER、OCCUPATION有缺失值，另外日期列目前为int64类型，需要进行转换为str类型。

#空值处理，统一填充 NOT PROVIDED

c_itcont['STATE'].fillna('NOT PROVIDED',inplace=True)

c_itcont['EMPLOYER'].fillna('NOT PROVIDED',inplace=True)

c_itcont['OCCUPATION'].fillna('NOT PROVIDED',inplace=True)

# 对日期TRANSACTION_DT列进行处理

c_itcont['TRANSACTION_DT'] = c_itcont['TRANSACTION_DT'] .astype(str)

# 将日期格式改为年月日  7242020

c_itcont['TRANSACTION_DT'] = [i[3:7]+i[0]+i[1:3] for i in c_itcont['TRANSACTION_DT'] ]

# 再次查看数据信息

c_itcont.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>Int64Index: 756205 entries, 0 to 756204Data columns (total 8 columns):CAND_NAME               756205 non-null objectNAME                    756205 non-null objectSTATE                   756205 non-null objectEMPLOYER                756205 non-null objectOCCUPATION              756205 non-null objectTRANSACTION_AMT         756205 non-null int64TRANSACTION_DT          756205 non-null objectCAND_PTY_AFFILIATION    756205 non-null objectdtypes: int64(1), object(7)memory usage: 51.9+ MB

# 查看数据前3行

c_itcont.head(3)

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

	CAND_NAME	NAME	STATE	EMPLOYER	OCCUPATION	TRANSACTION_AMT	TRANSACTION_DT	CAND_PTY_AFFILIATION
0	MORGAN, JOSEPH DAVID	MARTIN, WILLIAM II	AZ	RETIRED	RETIRED	100	2020724	REP
1	MORGAN, JOSEPH DAVID	RODRIGUEZ, GERARDO	AZ	VA HOSPITAL	LAB TECH	40	2020724	REP
2	MORGAN, JOSEPH DAVID	RODRIGUEZ, GERARDO	AZ	VA HOSPITAL	LAB TECH	40	2020731	REP

# 查看数据表中数据类型的列的数据分布情况

c_itcont.describe()

[44]:

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

	TRANSACTION_AMT
count	7.562050e+05
mean	1.504307e+02
std	2.320452e+03
min	-5.600000e+03
25%	2.000000e+01
50%	3.500000e+01
75%	1.000000e+02
max	1.500000e+06

c_itcont['CAND_NAME'].describe()

[45]:

count                 756205
,unique                   312
,top       BIDEN, JOSEPH R JR
,freq                  507816
,Name: CAND_NAME, dtype: object

4、数据分析

# 计算每个党派的所获得的捐款总额，然后排序，取前十位

c_itcont.groupby("CAND_PTY_AFFILIATION").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(10)

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

	TRANSACTION_AMT
CAND_PTY_AFFILIATION
DEM	75961730
REP	37170653
IND	328802
LIB	169202
DFL	76825
GRE	18607
NON	11256
UNK	10195
CON	4117
BDY	3250

# 计算每个总统候选人所获得的捐款总额，然后排序，取前十位

c_itcont.groupby("CAND_NAME").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(10)

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

	TRANSACTION_AMT
CAND_NAME
BIDEN, JOSEPH R JR	68111142
TRUMP, DONALD J.	16594982
SULLIVAN, DAN	9912465
JACOBS, CHRISTOPHER L.	6939209
BLOOMBERG, MICHAEL R.	3451916
MARKEY, EDWARD J. SEN.	606832
SHAHEEN, JEANNE	505446
KENNEDY, JOSEPH P III	467738
CORNYN, JOHN SEN	345959
FIGLESTHALER, WILLIAM MATTHEW MD	258221

获得捐赠最多的党派有DEM(民主党)、REP(共和党)，分别对应BIDEN, JOSEPH R JR(拜登)和TRUMP, DONALD J.(特朗普)，从我们目前分析的2020.7.22-2020.8.20这一个月的数据来看，在选民的捐赠数据中拜登代表的民主党完胜特朗普代表的共和党，由于完整数据量过大，所以没有对所有数据进行汇总分析，因此也不能确定11月大选公布结果就一定是拜登当选

# 查看不同职业的人捐款的总额，然后排序，取前十位

c_itcont.groupby('OCCUPATION').sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(10)

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

	TRANSACTION_AMT
OCCUPATION
NOT EMPLOYED	24436214
RETIRED	18669950
NOT PROVIDED	5089355
ATTORNEY	4443569
FOUNDER	3519109
PHYSICIAN	3295595
CONSULTANT	1647033
LAWYER	1565976
PROFESSOR	1481260
EXECUTIVE	1467865

# 查看每个职业捐款人的数量

c_itcont['OCCUPATION'].value_counts().head(10)

NOT EMPLOYED    224109
,RETIRED         151834
,ATTORNEY         19666
,NOT PROVIDED     14912
,PHYSICIAN        14033
,CONSULTANT        8333
,PROFESSOR         8022
,TEACHER           8013
,ENGINEER          7922
,SALES             6435
,Name: OCCUPATION, dtype: int64

从捐款人的职业这个角度分析，我们会发现NOT EMPLOYED(自由职业)的总捐赠额是最多，通过查看每个职业捐赠的人数来看，我们就会发现是因为NOT EMPLOYED(自由职业)人数多的原因，另外退休人员捐款人数也特别多，所以捐款总数对应的也多，其他比如像：律师、创始人、医生、顾问、教授、主管这些高薪人才虽然捐款总人数少，但是捐款总金额也占据了很大比例。

# 每个州获捐款的总额，然后排序，取前五位

c_itcont.groupby('STATE').sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(5)

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

	TRANSACTION_AMT
STATE
CA	19999115
NY	11468537
FL	8128789
TX	8101871
MA	5187957

# 查看每个州捐款人的数量

c_itcont['STATE'].value_counts().head(5)

[51]:

CA    127895
,TX     54457
,FL     54343
,NY     49453
,MA     29314
,Name: STATE, dtype: int64

最后查看每个州的捐款总金额，我们会发现CA(加利福利亚)、NY(纽约)、FL(弗罗里达)这几个州的捐款是最多的，在捐款人数上也是在Top端，另一方面也凸显出这些州的经济水平发达。大家也可以通过数据查看下上面列举的高端职业在各州的分布情况，进行进一步的分析探索。

4、数据可视化

首先导入相关Python库

# 导入matplotlib中的pyplot

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

# 导入词云库

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

4.1 按州总捐款数和总捐款人数柱状图

# 各州总捐款数可视化

st_amt = c_itcont.groupby('STATE').sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False)[:10]

st_amt=pd.DataFrame(st_amt, columns=['TRANSACTION_AMT'])

st_amt.plot(kind='bar')

[53]:

<AxesSubplot:xlabel='STATE'>

4.2 各州捐款总人数可视化

# 各州捐款总人数可视化，取前10个州的数据

st_amt = c_itcont.groupby('STATE').size().sort_values(ascending=False).head(10)

st_amt.plot(kind='bar')

<AxesSubplot:xlabel='STATE'>

4.3 热门候选人拜登在各州的获得的捐赠占比

# 从所有数据中取出支持拜登的数据

biden = c_itcont[c_itcont['CAND_NAME']=='BIDEN, JOSEPH R JR']

# 统计各州对拜登的捐款总数

biden_state = biden.groupby('STATE').sum().sort_values("TRANSACTION_AMT", ascending=False).head(10)

# 饼图可视化各州捐款数据占比

biden_state.plot.pie(figsize=(10, 10),autopct='%0.2f%%',subplots=True)

array([<AxesSubplot:ylabel='TRANSACTION_AMT'>], dtype=object)