用75W条捐赠数据,来分析谁当总统的概率更大
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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