用Python分析了75w条捐赠数据，看看美国人更想让谁当总统

公众号：简说Python

1、实战前准备

1.1 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

1.2 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

1.3 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

1.4 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

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。

2.1 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)

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

(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()

Int64Index: 756205 entries, 0 to 756204
Data columns (total 8 columns):
CAND_NAME               756205 non-null object
NAME                    756205 non-null object
STATE                   756160 non-null object
EMPLOYER                737413 non-null object
OCCUPATION              741294 non-null object
TRANSACTION_AMT         756205 non-null int64
TRANSACTION_DT          756205 non-null int64
CAND_PTY_AFFILIATION    756205 non-null object
dtypes: int64(2), object(6)
memory usage: 51.9+ MB

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()

Int64Index: 756205 entries, 0 to 756204
Data columns (total 8 columns):
CAND_NAME               756205 non-null object
NAME                    756205 non-null object
STATE                   756205 non-null object
EMPLOYER                756205 non-null object
OCCUPATION              756205 non-null object
TRANSACTION_AMT         756205 non-null int64
TRANSACTION_DT          756205 non-null object
CAND_PTY_AFFILIATION    756205 non-null object
dtypes: int64(1), object(7)
memory usage: 51.9+ MB

# 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()

count                 756205
unique                   312
top       BIDEN, JOSEPH R JR
freq                  507816
Name: CAND_NAME, dtype: object

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)

NOT EMPLOYED    224109
RETIRED         151834
ATTORNEY         19666
NOT PROVIDED     14912
PHYSICIAN        14033
CONSULTANT        8333
PROFESSOR         8022
TEACHER           8013
ENGINEER          7922
SALES             6435
Name: OCCUPATION, dtype: int64

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)

CA    127895
TX     54457
FL     54343
NY     49453
MA     29314
Name: STATE, dtype: int64

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。

4、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

4.1 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')

4.2 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')

4.3 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([], dtype=object)

4.3 总捐最多的候选人捐赠者词云图

通过数据分析中获得捐赠总额前三的候选人统计中可以看出拜登在2020.7.22-2020.8.20这期间获得捐赠的总额是最多的，所以我们以拜登为原模型，制作词云图。

# 首先下载图片模型,这里提供的是已经处理好的图片，有兴趣的选手可以自己写代码进行图片处理
# 处理结果要求：需要将人图像和背景颜色分离，并纯色填充，词云才会只显示在人图像区域
# 拜登原图：https://img.alicdn.com/tfs/TB1pUcwmZVl614jSZKPXXaGjpXa-689-390.jpg
# 拜登处理后图片：https://img.alicdn.com/tfs/TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg
# 特朗普原图：https://img.alicdn.com/tfs/TB1D0l4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-298-169.jpg



    
# 特朗普处理后图片：https://img.alicdn.com/tfs/TB1BoowmZVl614jSZKPXXaGjpXa-298-169.jpg
# 在jupyter notebook下你可以直接用下面命令下载处理后的图片
!wget https://img.alicdn.com/tfs/TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg

--2020-10-23 10:44:50--  https://img.alicdn.com/tfs/TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg
Resolving img.alicdn.com (img.alicdn.com)... 101.37.183.187, 101.37.183.186
Connecting to img.alicdn.com (img.alicdn.com)|101.37.183.187|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 4236 (4.1K) [image/jpeg]
Saving to: ‘TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg’

100%[======================================>] 4,236       --.-K/s   in 0s      

2020-10-23 10:44:50 (54.8 MB/s) - ‘TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg’ saved [4236/4236]

# 由于下载图片文件名过长，我们对文件名进行重命名
import os
os.rename('TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg', 'biden.jpg')

# 如果有兴趣，可以在上面下载原图后进行图片处理
# 拜登原图：https://img.alicdn.com/tfs/TB1pUcwmZVl614jSZKPXXaGjpXa-689-390.jpg
# 拜登处理后图片：https://img.alicdn.com/tfs/TB10Jx4pBBh1e4jSZFhXXcC9VXa-689-390.jpg
'''
欢迎大家评论区分享你的图片处理代码
'''

# 在4.2 热门候选人拜登在各州的获得的捐赠占比 中我们已经取出了所有支持拜登的人的数据，存在变量：biden中
# 将所有捐赠者姓名连接成一个字符串
data = ' '.join(biden["NAME"].tolist())
# 读取图片文件
bg = plt.imread("biden.jpg")
# 生成
wc = WordCloud(# FFFAE3
    background_color="white",  # 设置背景为白色，默认为黑色



    
    width=890,  # 设置图片的宽度
    height=600,  # 设置图片的高度
    mask=bg,    # 画布
    margin=10,  # 设置图片的边缘
    max_font_size=100,  # 显示的最大的字体大小
    random_state=20,  # 为每个单词返回一个PIL颜色
).generate_from_text(data)
# 图片背景
bg_color = ImageColorGenerator(bg)
# 开始画图
plt.imshow(wc.recolor(color_func=bg_color))
# 为云图去掉坐标轴
plt.axis("off")
# 画云图，显示
# 保存云图
wc.to_file("biden_wordcloud.png")

当然，这里我们仅仅实现了一个简单的分析思路。你还可以从很多其他角度去分析可视化数据，比如：
1、按州总捐款热力地图
2、收到捐赠额最多的两位候选人的总捐赠额变化趋势 等等。

数据、说明、参考代码均可在项目页里获取：

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

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