政治献金案例

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
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}
of_interest = [‘Obama,Barack‘,‘Romney,Mitt‘,‘Santorum,Rick‘,‘Paul,Ron‘,‘Gingrich,Newt‘]
parties = {
  ‘Bachmann,Michelle‘: ‘Republican‘,‘Romney,Mitt‘: ‘Republican‘,‘Obama,Barack‘: ‘Democrat‘,"Roemer,Charles E. ‘Buddy‘ III": ‘Reform‘,‘Pawlenty,Timothy‘: ‘Republican‘,‘Johnson,Gary Earl‘: ‘Libertarian‘,Ron‘: ‘Republican‘,‘Santorum,Rick‘: ‘Republican‘,‘Cain,Herman‘: ‘Republican‘,‘Gingrich,Newt‘: ‘Republican‘,‘McCotter,Thaddeus G‘: ‘Republican‘,‘Huntsman,Jon‘: ‘Republican‘,‘Perry,Rick‘: ‘Republican‘           
 }
data = pd.read_csv(‘data/usa_election.txt‘) #读文件
data.head() #看前5行
data.shape   #文件样式
data.dtypes  #数据类型
1 # 使用map函数+字典，新建一列各个候选人所在党派party
data[‘party‘]=data[‘cand_nm‘].map(parties) #parties {}
data.head(3) #看前3行数据
2 #使用np.unique()函数查看colums：party这一列中有哪些元素  有哪些党派参加竞选
data[‘party‘].unique()
3 # 使用value_counts()函数，统计party列中各个元素出现次数   各党派出现的次数
data[‘party‘].value_counts()
4 # 各个党派收到政治献金总数
data.groupby(‘party‘)[‘contb_receipt_amt‘].sum()  #分组 聚合
5 #查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt  使用groupby([多个分组参数])
data.groupby([‘contb_receipt_dt‘,‘party‘])[‘contb_receipt_amt‘].sum()  
6 # 20-JUN-11  转时间格式
def transform_date(date):
    day,month,year = date.split(‘-‘)
    month = months[month]  #dict[‘key‘]
    return ‘20‘+year + ‘-‘ + str(month) + ‘-‘ + day
data[‘contb_receipt_dt‘] = data[‘contb_receipt_dt‘].map(transform_date) #apply
data.head()
7 #查看是否转化成功 
data[‘contb_eceipt_dt‘] 
8 #查看老兵最支持谁?  Series索引   现将老兵行数据取出来

data[‘contbr_occupation‘] == ‘DISABLED VETERAN‘ #返回布尔值
old_bing = data.loc[data[‘contbr_occupation‘] == ‘DISABLED VETERAN‘]
old_bing
r3 = old_bing.groupby(‘cand_nm‘,axis=0)[‘contb_receipt_amt‘].sum() #竞选者分组
r3

9 #找出各个候选人的捐赠者中，捐赠金额最大的人的职业以及捐献额? ?通过query("查询条件来查找捐献人职业")?

data.query("contb_receipt_amt == %s"%(data[‘contb_receipt_amt‘].max()))