要求

代码：

import numpy as np
import pandas as pddf = pd.read_csv('./data/usa_election.txt')# 异常值处理删除捐款数<=0的数据
df['contb_receipt_amt'] <= 0 #捐款数<=0的数据
df.loc[df['contb_receipt_amt'] <= 0]
indexs = df.loc[df['contb_receipt_amt'] <= 0].index
df.drop(labels=indexs,inplace=True)#新建一列为候选人所在党派party
parties = {'Bachmann, Michelle':'Republican','Romney, Mitt':'Republican','Obama, Barack':'Democrat',"Roemer, Charles E. 'Buddy' III":'Reform','Pawlenty, Timothy':'Republican','Johnson, Gary Earl':'Libertarian','Paul, Ron':'Republican','Santorum, Rick':'Republican','Cain, Herman':'Republican','Gingrich, Newt':'Republican','McCotter, Thaddeus G':'Republican','Huntsman, Jon':'Republican','Perry, Rick':'Republican'}
df['party'] = df['cand_nm'].map(parties)
#查看有多少党派（party）
df['party'].unique()
# 统计party列中各元素出现的频率
df['party'].value_counts()# 查看各党派政治献金总金额(contb_receipt_amt)
df.groupby(by='party')['contb_receipt_amt'].sum()# 查看每天各党派政治献金总金额(contb_receipt_amt)
df.groupby(by=['contb_receipt_dt','party'])['contb_receipt_amt'].sum()#将日期转换为中文格式：年-月-日
months = {'JAN':1,'FEB':2,'MAR':3,'APR':4,'MAY':5,'JUN':6,'JUL':7,'AUG':8,'SEP':9,'OCT':10,'NOV':11,'DEC':12}
def Date_change(d):day,month,year = d.split('-')month = months[month]#将英文月份转换为中文月份return '20'+year+'-'+str(month)+'-'+day
df['contb_receipt_dt'] = df['contb_receipt_dt'].map(Date_change)#查看老兵（捐献者职业）DISABLED VETERAN主要捐赠对象
#取出老兵这个职业对应的数据
df['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN'
df_old = df.loc[df['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN']#分组：以候选人分组，对捐赠金额求和
df_old.groupby(by='cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum()

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