用75W条捐赠数据，来分析谁当总统的概率更大

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

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以下文章来源于天池大数据科研平台，作者简说Python

前言

本文通过Pandas分析了美国选民2020.7.22-2020.8.20期间的75w+条捐赠数据，分析揭秘美国选民对总统候选人的喜好，主要带领读者利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理、数据探索与清晰、数据分析、数据可视化四部分，利用pandas、matplotlib、wordcloud等第三方库带大家玩转数据分析～
项目地址：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531837/introduction

数据集来源介绍

「所有候选人信息(weball20.txt)」
该文件为每个候选人提供一份记录，并显示候选人的信息、总收入、从授权委员会收到的转账、付款总额、给授权委员会的转账、库存现金总额、贷款和债务以及其他财务汇总信息。
数据字段描述详细:https://www.fec.gov/campaign-finance-data/all-candidates-file-description/
关键字段说明

• CAND_ID 候选人ID
• CAND_NAME 候选人姓名
• CAND_PTY_AFFILIATION 候选人党派

数据来源:https://www.fec.gov/files/bulk-downloads/2020/weball20.zip

「候选人委员会链接信息(ccl.txt)」
该文件显示候选人的身份证号码、候选人的选举年份、联邦选举委员会选举年份、委员会识别号、委员会类型、委员会名称和链接标识号。
信息描述详细:https://www.fec.gov/campaign-finance-data/candidate-committee-linkage-file-description/
关键字段说明

• CAND_ID 候选人ID
• CAND_ELECTION_YR 候选人选举年份
• CMTE_ID 委员会ID

数据来源:https://www.fec.gov/files/bulk-downloads/2020/ccl20.zip

「个人捐款档案信息(itcont_2020_20200722_20200820.txt)」
【注意】由于文件较大，本数据集只包含2020.7.22-2020.8.20的相关数据，如果需要更全数据可以通过数据来源中的地址下载。
该文件包含有关收到捐款的委员会、披露捐款的报告、提供捐款的个人、捐款日期、金额和有关捐款的其他信息。
信息描述详细:https://www.fec.gov/campaign-finance-data/contributions-individuals-file-description/
关键字段说明

• 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

数据来源:https://www.fec.gov/files/bulk-downloads/2020/indiv20.zip

需要提前安装的包

# 安装词云处理包wordcloud
pip install wordcloud
# 数据可视化包matplotlib
pip install matplotlib
# 数据处理包pandas
pip install pandas

需要提前下载好数据集

「方法一：」 本文相关数据集国内下载地址如下，访问后即可直接下载到本地：

https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=79412

然后在本地复现本文案例代码；
「方法二：」 你也可以直接 访问下方链接 报名参与相关学习赛：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531837/introduction

然后Fork赛事论坛的baseline到你的天池实验室，并点击编辑按钮就可以成功跳转到DSW在线编程环境了，你可以直接在哪里进行编程和数据集下载，更加方便。本案例数据集2020_US_President_political_contributions

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。

将委员会和候选人一一对应，通过CAND_ID关联两个表

由于候选人和委员会的联系表中无候选人姓名，只有候选人ID（CAND_ID），所以需要通过CAND_ID从候选人表中获取到候选人姓名，最终得到候选人与委员会联系表ccl。

# 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
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
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"])

数据字段说明：

• CMTE_ID：委员会ID
• CAND_ID：候选人ID
• CAND_NAME：候选人姓名
• CAND_PTY_AFFILIATION：候选人党派

# 查看目前ccl数据前10行
ccl.head(10)

2.2 将候选人和捐赠人一一对应，通过CMTE_ID关联两个表

通过CMTE_ID将目前处理好的候选人和委员会关系表与人捐款档案表进行关联，得到候选人与捐赠人一一对应联系表cil。

python基础 爬虫、数据分析

# 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",
                                                                                  "IMAGE_NUM","TRANSACTION_TP","ENTITY_TP","NAME","CITY",
                                                                                  "STATE","ZIP_CODE","EMPLOYER","OCCUPATION","TRANSACTION_DT",
                                                                                  "TRANSACTION_AMT","OTHER_ID","TRAN_ID","FILE_NUM","MEMO_CD",
                                                                                  "MEMO_TEXT","SUB_ID"])

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3058: DtypeWarning: Columns (10,15,16,18) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)

# 将候选人与委员会关系表ccl和个人捐赠数据表itcont合并，通过 CMTE_ID
c_itcont =  pd.merge(ccl,itcont)
# 提取需要的数据列
c_itcont = pd.DataFrame(c_itcont, columns=[ "CAND_NAME","NAME", "STATE","EMPLOYER","OCCUPATION",
                                           "TRANSACTION_AMT", "TRANSACTION_DT","CAND_PTY_AFFILIATION"])

「数据说明」

• CAND_NAME – 接受捐赠的候选人姓名
• NAME – 捐赠人姓名
• STATE – 捐赠人所在州
• EMPLOYER – 捐赠人所在公司
• OCCUPATION – 捐赠人职业
• TRANSACTION_AMT – 捐赠数额（美元）
• TRANSACTION_DT – 收到捐款的日期
• CAND_PTY_AFFILIATION – 候选人党派

# 查看目前数据前10行
c_itcont.head(10)

数据探索与清洗

经过数据处理部分，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

(756205, 8)

# 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()

通过上面的探索我们知道目前数据集的一些基本情况，目前数据总共有756205行，8列，总占用内存51.9+MB，STATE、EMPLOYER、OCCUPATION有缺失值，另外日期列目前为int64类型，需要进行转换为str类型。

#空值处理，统一填充 NOT PROVIDED
c_itcont["STATE"].fillna("NOT PROVIDED",inplace=True)
c_itcont["EMPLOYER"].fillna("NOT PROVIDED",inplace=True)
c_itcont["OCCUPATION"].fillna("NOT PROVIDED",inplace=True)

# 对日期TRANSACTION_DT列进行处理
c_itcont["TRANSACTION_DT"] = c_itcont["TRANSACTION_DT"] .astype(str)
# 将日期格式改为年月日  7242020 
c_itcont["TRANSACTION_DT"] = [i[3:7]+i[0]+i[1:3] for i in c_itcont["TRANSACTION_DT"] ]

# 再次查看数据信息
c_itcont.info()

# 查看数据前3行
c_itcont.head(3)

# 查看数据表中数据类型的列的数据分布情况
c_itcont.describe()

# 查看单列的数据发布情况
c_itcont["CAND_NAME"].describe()

4、数据分析

# 计算每个党派的所获得的捐款总额，然后排序，取前十位
c_itcont.groupby("CAND_PTY_AFFILIATION").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(10)

# 计算每个总统候选人所获得的捐款总额，然后排序，取前十位
c_itcont.groupby("CAND_NAME").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(10)

获得捐赠最多的党派有DEM(民主党)、REP(共和党)，分别对应BIDEN, JOSEPH R JR(拜登)和TRUMP, DONALD J.(特朗普)，从我们目前分析的2020.7.22-2020.8.20这一个月的数据来看，在选民的捐赠数据中拜登代表的民主党完胜特朗普代表的共和党，由于完整数据量过大，所以没有对所有数据进行汇总分析，因此也不能确定11月大选公布结果就一定是拜登当选

# 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).head(10)

# 查看每个职业捐款人的数量
c_itcont["OCCUPATION"].value_counts().head(10)

从捐款人的职业这个角度分析，我们会发现NOT EMPLOYED(自由职业)的总捐赠额是最多，通过查看每个职业捐赠的人数来看，我们就会发现是因为NOT EMPLOYED(自由职业)人数多的原因，另外退休人员捐款人数也特别多，所以捐款总数对应的也多，其他比如像：律师、创始人、医生、顾问、教授、主管这些高薪人才虽然捐款总人数少，但是捐款总金额也占据了很大比例。

# 每个州获捐款的总额，然后排序，取前五位
c_itcont.groupby("STATE").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False).head(5)

# 查看每个州捐款人的数量
c_itcont["STATE"].value_counts().head(5)

最后查看每个州的捐款总金额，我们会发现CA(加利福利亚)、NY(纽约)、FL(弗罗里达)这几个州的捐款是最多的，在捐款人数上也是在Top端，另一方面也凸显出这些州的经济水平发达。大家也可以通过数据查看下上面列举的高端职业在各州的分布情况，进行进一步的分析探索。

数据可视化

首先导入相关Python库

# 导入matplotlib中的pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
# 为了使matplotlib图形能够内联显示
%matplotlib inline
# 导入词云库
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

按州总捐款数和总捐款人数柱状图

# 各州总捐款数可视化
st_amt = c_itcont.groupby("STATE").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT",ascending=False)[:10]
st_amt=pd.DataFrame(st_amt, columns=["TRANSACTION_AMT"])
st_amt.plot(kind="bar")

<AxesSubplot:xlabel="STATE">

各州捐款总人数可视化

# 各州捐款总人数可视化，取前10个州的数据
st_amt = c_itcont.groupby("STATE").size().sort_values(ascending=False).head(10)
st_amt.plot(kind="bar")

<AxesSubplot:xlabel="STATE">

热门候选人拜登在各州的获得的捐赠占比

# 从所有数据中取出支持拜登的数据
biden = c_itcont[c_itcont["CAND_NAME"]=="BIDEN, JOSEPH R JR"]
# 统计各州对拜登的捐款总数
biden_state = biden.groupby("STATE").sum().sort_values("TRANSACTION_AMT", ascending=False).head(10)
# 饼图可视化各州捐款数据占比
biden_state.plot.pie(figsize=(10, 10),autopct="%0.2f%%",subplots=True)

array([<AxesSubplot:ylabel="TRANSACTION_AMT">], dtype=object)

以上是 用75W条捐赠数据，来分析谁当总统的概率更大 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/537884.html