- 了解数据集
- 1.所有候选人信息
- 2、数据处理
- 3、数据探索与清洗
- 查看数据规模
- 查看整体数据信息
- 查看不同职业的人捐款的总额，然后排序，取前十位
| | |
你好|你好
1.所有候选人信息| CAND_ID | 候选人ID |
| CAND_NAM | 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 |
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c_itcont.shape查看整体数据信息
c_itcont.info()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).
