数据分析案例--2012美国总统竞选赞助数据分析

美国总统竞选赞助数据分析

本文来自阿里云天池实验室，案例原地址
自学数据分析的小王同学借鉴一下，自己写一遍，分析一遍，自己做的代码和结果如下
1.导入相关的python数据分析的库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2.数据载入和总览
2.1由于单个数据太大，我们把数据源分成三个0-50w行，50-100W行，100w+行

#数据读取
data_01=pd.read_csv(r'H:\阿里云\2012美国总统竞选赞助数据分析\data_01.csv')
data_02=pd.read_csv(r'H:\阿里云\2012美国总统竞选赞助数据分析\data_02.csv')
data_03=pd.read_csv(r'H:\阿里云\2012美国总统竞选赞助数据分析\data_03.csv')

2.2数据展示：
在这里插入图片描述 data_01读取前五行完毕

data_02读取前五行完毕
data_03读取前五行完毕
2.3合并数据（data_01,data_02,data_03）

data=pd.concat([data_01,data_02,data_03])
data.head()

2.4查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型

data.info()

在这里插入图片描述
我们可以看出，contbr_employer和contbr_occupation 这两列字段的数量少一点，说明这里面有空值
2.5查看数据的概要

data.describe()

在这里插入图片描述
2.6缺失值的处理
从data.info()中，我们可以看到contbr_employer,contbr_occupation均有少量的缺失值，我们用not provided填充

data['contbr_employer'].fillna('not provided',inplace=True)
data['contbr_occupation'].fillna('not provided',inplace=True)

2.7 缺失值的查看

data[data['contbr_employer'].isnull()]

data[data['contbr_occupation'].isnull()]

data.info()

在这里插入图片描述
可以看到，缺失值已经没有了
2.8查看数据中总统候选人都有谁

print('共有{}位候选人，分别是'.format(len(data['cand_nm'].unique())))
data['cand_nm'].unique()

在这里插入图片描述
2.9通过搜索引擎等途径，获取到每个总统候选人的所属党派，建立字典parties，候选人名字作为键，所属党派作为对应的值

parties = {'Bachmann, Michelle': 'Republican',
           'Cain, Herman': 'Republican',
           'Gingrich, Newt': 'Republican',
           'Huntsman, Jon': 'Republican',
           'Johnson, Gary Earl': 'Republican',
           'McCotter, Thaddeus G': 'Republican',
           'Obama, Barack': 'Democrat',
           'Paul, Ron': 'Republican',
           'Pawlenty, Timothy': 'Republican',
           'Perry, Rick': 'Republican',
           "Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Republican',
           'Romney, Mitt': 'Republican',
           'Santorum, Rick': 'Republican'}

2.10通过map映射函数，增加一列party存储党派信息

data['party']=data['cand_nm'].map(parties)#其中map的映射情况
#查看两个党派的情况
data['party'].value_counts()

在这里插入图片描述 #可以看出Republican（共和党）接受的赞助总金额更高，Democrat（民主党）获得的赞助次数更多一些

2.11查看一下数据表
在这里插入图片描述
其中各个字段名称含义
cand_nm – 接受捐赠的候选人姓名
contbr_nm – 捐赠人姓名
contbr_st – 捐赠人所在州
contbr_employer – 捐赠人所在公司
contbr_occupation – 捐赠人职业
contb_receipt_amt – 捐赠数额（美元）
contb_receipt_dt – 收到捐款的日期

2.12排序：按照职业汇总对赞助总金额进行排序，按照职位进行汇总，计算赞助总金额，展示前20项，发现不少职业是相同的，只不过是表达不一样而已，如C.E.O.与CEO，都是一个职业

data.groupby('contbr_occupation')['contb_receipt_amt'].sum().sort_values(ascending=False)[:20]

在这里插入图片描述
2.13利用函数进行数据转换：职业与雇主信息分析
许多职业都涉及相同的基本工作类型，下面我们来清理一下这样的数据（这里巧妙地利用了dict.get它允许没有映射关系的职业也能“通过”）

#建立一个职业对应字典，把相同职业的不同表达映射为对应的职业，比如把C.E.O.映射为CEO
occupation_map = {
  'INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS':'NOT PROVIDED',
  'INFORMATION REQUESTED':'NOT PROVIDED',
  'SELF' : 'SELF-EMPLOYED',
  'SELF EMPLOYED' : 'SELF-EMPLOYED',
  'C.E.O.':'CEO',
  'LAWYER':'ATTORNEY',
}

# 如果不在字典中,返回x
f = lambda x: occupation_map.get(x, x)
data.contbr_occupation = data.contbr_occupation.map(f)
#data.contbr_occupation相当于上面语句中的x
#data.contbr_occupation返回的结果与occupation_map中的键进行映射，如果相同返回对应的值，如果不同返回默认值
#contbr_occupation – 捐赠人职业
data.contbr_occupation.head()

在这里插入图片描述
同样地，对雇主信息进行类似转换

emp_mapping = {
   'INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS' : 'NOT PROVIDED',
   'INFORMATION REQUESTED' : 'NOT PROVIDED',
   'SELF' : 'SELF-EMPLOYED',
   'SELF EMPLOYED' : 'SELF-EMPLOYED',
}

# If no mapping provided, return x
f = lambda x: emp_mapping.get(x, x)
data.contbr_employer = data.contbr_employer.map(f)

这里我们演示一下dict.get()用法

dict_data ={1:'one',2:'two',3:'three',4:'four'}
print(dict_data.get(1))
print(dict_data.get(3))
print(dict_data.get(5))
print(dict_data.get(5,'notfound'))

输出结果
在这里插入图片描述

 # 字典的get方法
        # 如：list.get(k,d) 其中 get相当于一条if...else...语句,参数k在字典中，字典将返回list[k];如果参数k不在字典中则返回参数d,如果K在字典中则返回k对应的value值
        # l = {5:2,3:4}
        # print l.get(3,0)返回的值是4；
        # Print l.get（1,0）返回值是0

3.1数据筛选
赞助包括退款（负的出资额），为了简化分析过程，我们限定数据集只有正出资额

data = data[data['contb_receipt_amt']>0]

在这里插入图片描述
3.2查看各候选人获得的赞助总金额,contb_receipt_amt – 捐赠数额（美元）,cand_nm – 接受捐赠的候选人姓名

data.groupby('cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum().sort_values(ascending=False)

在这里插入图片描述
从上面可以看出，赞助基本集中在Obama、Romney之间，为了更好的聚焦在两者间的竞争，我们选取这两位候选人的数据子集作进一步分析
3.3选取候选人为Obama、Romney的子集数据

data_vs = data[data['cand_nm'].isin(['Obama, Barack','Romney, Mitt'])].copy()
#data['cand_nm'].isin(['Obama, Barack','Romney, Mitt']）返回的是一个bool类型的值
# data[bool]返回的是具体的数据，所有为true的数据
#data.copy()把返回的数据进行复制
data_vs.head()

在这里插入图片描述
3.4离散化数据，用cut进行数据离散化

bins = np.array([0,1,10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000])
labels = pd.cut(data_vs['contb_receipt_amt'],bins)
labels.head()

在这里插入图片描述
3.6按照党派、职业对赞助金额进行汇总，类似excel中的透视表操作，聚合函数为sum

by_occupation = data.pivot_table('contb_receipt_amt',index='contbr_occupation',columns='party',aggfunc='sum')
#过滤掉赞助金额小于200W的数据

over_2mm = by_occupation[by_occupation.sum(1)>2000000]
over_2mm

在这里插入图片描述
3.7绘图

over_2mm.plot(kind='bar')

在这里插入图片描述
3.8根据职业与雇主信息分组运算
我们接下来了解一下对Obama和Romney总出资最高的职业和雇主。注意，这里巧妙地利用了dict.get，它允许没有映射关系的职业也能“通过”

def get_top_amounts(group,key,n=5):
#传入groupby分组后的对象，返回按照key字段汇总的排序前n的数据
    totals = group.groupby(key)['contb_receipt_amt'].sum()
    return totals.sort_values(ascending=False)[:n]
  
grouped = data_vs.groupby('cand_nm')
grouped.apply(get_top_amounts,'contbr_occupation',n=7)

在这里插入图片描述
3.9同样的，使用get_top_amounts()对雇主进行分析处理

grouped.apply(get_top_amounts,'contbr_employer',n=10)

在这里插入图片描述
3.10labels是之前赞助金额离散化后的Series

grouped_bins = data_vs.groupby(['cand_nm',labels])
grouped_bins.size().unstack(0)

在这里插入图片描述
3.11接下来，我们再统计各区间的赞助金额

bucket_sums=grouped_bins['contb_receipt_amt'].sum().unstack(0)
bucket_sums

插播一个小实验

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data11=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['street1','street2']),columns=pd.Index(['one','two','three']))
print(data11)
print('-----------------------------------------\n')
data2=data11.stack()
data3=data2.unstack()
print(data2)
print('-----------------------------------------\n')
print(data3)

结果：
使用stack函数，将data的行索引[‘one’,‘two’,'three’]转变成列索引（第二层），便得到了一个层次化的Series（data2），使用unstack函数，将data2的第二层列索引转变成行索引（默认的，可以改变），便又得到了DataFrame（data3)
这个实验主要演示stack函数和unstack函数

3.12Obama、Romney各区间赞助总金额

bucket_sums.plot(kind='bar')

在这里插入图片描述
3.13算出每个区间两位候选人收到赞助总金额的占比

normed_sums = bucket_sums.div(bucket_sums.sum(axis=1),axis=0)
normed_sums

在这里插入图片描述
3.14使用柱状图，指定stacked=True进行堆叠，即可完成百分比堆积图
可以看出，小额赞助方面，Obama获得的数量和金额比Romney多得多
3.15按照赞助人姓名分组计数，计算重复赞助次数最多的前20人

data.groupby('contbr_nm')['contbr_nm'].count().sort_values(ascending=False)[:20]

在这里插入图片描述
4.1str转datatime
我们可以使用to_datetime方法解析多种不同的日期表示形式。对标准日期格式（如ISO8601）的解析非常快。我们也可以指定特定的日期解析格式，如pd.to_datetime(series,format=’%Y%m%d’)

data_vs['time'] = pd.to_datetime(data_vs['contb_receipt_dt'])
data_vs['time'].head()

在这里插入图片描述
4.2以时间作为索引

data_vs.set_index('time',inplace=True)
data_vs.head()

在这里插入图片描述
4.3重采样和频度转换

重采样（Resampling）指的是把时间序列的频度变为另一个频度的过程。把高频度的数据变为低频度叫做降采样（downsampling），resample会对数据进行分组，然后再调用聚合函数。这里我们把频率从每日转换为每月，属于高频转低频的降采样。

vs_time = data_vs.groupby('cand_nm').resample('M')['cand_nm'].count()
vs_time.unstack(0)

在这里插入图片描述
4.4我们用面积图把11年4月-12年4月两位总统候选人接受的赞助笔数做个对比可以看出，越临近竞选，大家赞助的热情越高涨，奥巴马在各个时段都占据绝对的优势

fig1, ax1=plt.subplots(figsize=(32,8))
vs_time.unstack(0).plot(kind='area',ax=ax1,alpha=0.6)
plt.show()

在这里插入图片描述
本文代码放在我的github账号里：github账号链接
https://github.com/michael-wy/data-analysis

Micaelyu

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