阿里天池赛之用Pandas揭秘美国选民的总统喜好

今天，参加了阿里云的一项天池赛–“用Pandas揭秘美国选民的总统喜好”。在这里，复盘一下整个的代码。
先给出赛事地址趴^_~
点我哦
接着，我们一起来瞅瞅代码。

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

# 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，names后面跟的就是自己加的表头
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，这里使用.merge()将两个表关联起来，我觉得就像数据库里面的关联表关系一样
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'])

# 查看目前ccl数据前10行
ccl.head(10)

# 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'<