阿里天池Python训练营task4

该博客介绍了如何使用Pandas分析美国选民对总统候选人的偏好。通过整合三张数据表,创建了一个包含捐赠人与候选人对应关系的数据集。进行了数据规模、信息和分布的探索,接着分析了不同职业捐款人的总额,并按金额降序排列展示了前十大职业。博客旨在揭示选民捐款与候选人之间的联系,为理解选举动态提供数据洞察。

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task4利用Pandas分析美国选民总统喜好
1.所有候选人信息
CAND_ID 候选人ID
CAND_NAME 候选人姓名
CAND_PTY_AFFILIATION 候选人党派
CAND_ID 候选人ID
CAND_ELECTION_YR 候选人选举年份
CMTE_ID 委员会ID
CMTE_ID 委员会ID
NAME 捐款人姓名
CITY 捐款人所在市
State 捐款人所在州
EMPLOYER 捐款人雇主/公司
OCCUPATION 捐款人职业
2、数据处理
进行数据处理前,我们需要知道我们最终想要的数据是什么样的,因为我们是想分析候选人与捐赠人之间的关系,所以我们想要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。

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
# 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()
4、数据分析
# 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).
 

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