美国联邦选举委员会发布了有关政治竞选赞助方面的数据。其中包括赞助者的姓名、职业、雇主、地址以及出资额等信息。我们对2012年美国总统大选的数据集比较感兴趣。（http://www.fec.gov/disclosurep/PDownload.do）。我在2012年6月下载的数据集是一个150MB的CSV文件（P00000001-ALL.csv），我们先用pandas.read_csv将其加载进来：
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as plt
sns.set()
fec = pd.read_csv('datasets/fec/P00000001-ALL.csv')
fec.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1001731 entries, 0 to 1001730
Data columns (total 16 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 cmte_id 1001731 non-null object
1 cand_id 1001731 non-null object
2 cand_nm 1001731 non-null object
3 contbr_nm 1001731 non-null object
4 contbr_city 1001712 non-null object
5 contbr_st 1001727 non-null object
6 contbr_zip 1001620 non-null object
7 contbr_employer 988002 non-null object
8 contbr_occupation 993301 non-null object
9 contb_receipt_amt 1001731 non-null float64
10 contb_receipt_dt 1001731 non-null object
11 receipt_desc 14166 non-null object
12 memo_cd 92482 non-null object
13 memo_text 97770 non-null object
14 form_tp 1001731 non-null object
15 file_num 1001731 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(1), object(14)
memory usage: 122.3+ MB
该DataFrame中的记录如下所示：
fec.iloc[123455]
cmte_id C00431445
cand_id P80003338
cand_nm Obama, Barack
contbr_nm CATHEY, MARGARET
contbr_city QUEEN CREEK
contbr_st AZ
contbr_zip 851423573
contbr_employer RETIRED
contbr_occupation RETIRED
contb_receipt_amt 35.0
contb_receipt_dt 21-DEC-11
receipt_desc NaN
memo_cd NaN
memo_text NaN
form_tp SA17A
file_num 772372
Name: 123455, dtype: object
你可能已经想出了许多办法从这些竞选赞助数据中抽取有关赞助人和赞助模式的统计信息。我将在接下来的内容中介绍几种不同的分析工作（运用到目前为止已经学到的方法）。
不难看出，该数据中没有党派信息，因此最好把它加进去。通过unique，你可以获取全部的候选人名单：
unique_cands = fec.cand_nm.unique()
unique_cands
array(['Bachmann, Michelle', 'Romney, Mitt', 'Obama, Barack',
"Roemer, Charles E. 'Buddy' III", 'Pawlenty, Timothy',
'Johnson, Gary Earl', 'Paul, Ron', 'Santorum, Rick',
'Cain, Herman', 'Gingrich, Newt', 'McCotter, Thaddeus G',
'Huntsman, Jon', 'Perry, Rick'], dtype=object)
unique_cands[2]
'Obama, Barack'
指明党派信息的方法之一是使用字典：
parties = {'Bachmann, Michelle': 'Republican',
'Cain, Herman': 'Republican',
'Gingrich, Newt': 'Republican',
'Huntsman, Jon': 'Republican',
'Johnson, Gary Earl': 'Republican',
'McCotter, Thaddeus G': 'Republican',
'Obama, Barack': 'Democrat',
'Paul, Ron': 'Republican',
'Pawlenty, Timothy': 'Republican',
'Perry, Rick': 'Republican',
"Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Republican',
'Romney, Mitt': 'Republican',
'Santorum, Rick': 'Republican'}
现在，通过这个映射以及Series对象的map方法，你可以根据候选人姓名得到一组党派信息：
fec.cand_nm[123456:123461]
123456 Obama, Barack
123457 Obama, Barack
123458 Obama, Barack
123459 Obama, Barack
123460 Obama, Barack
Name: cand_nm, dtype: object
fec.cand_nm[123456:123461].map(parties)
123456 Democrat
123457 Democrat
123458 Democrat
123459 Democrat
123460 Democrat
Name: cand_nm, dtype: object
fec['party'] = fec.cand_nm.map(parties)
fec['party'].value_counts()
Democrat 593746
Republican 407985
Name: party, dtype: int64
这里有两个需要注意的地方。第一，该数据既包括赞助也包括退款（负的出资额）：
(fec.contb_receipt_amt > 0).value_counts()
True 991475
False 10256
Name: contb_receipt_amt, dtype: int64
为了简化分析过程，我限定该数据集只能有正的出资额：
fec = fec[fec.contb_receipt_amt > 0]
由于Barack Obama和Mitt Romney是最主要的两名候选人，所以我还专门准备了一个子集，只包含针对他们两人的竞选活动的赞助信息：
fec_mrbo = fec[fec.cand_nm.isin(['Obama, Barack', 'Romney, Mitt'])]
根据职业和雇主统计赞助信息
基于职业的赞助信息统计是另一种经常被研究的统计任务。例如，律师们更倾向于资助民主党，而企业主则更倾向于资助共和党。你可以不相信我，自己看那些数据就知道了。首先，根据职业计算出资总额，这很简单：
fec.contbr_occupation.value_counts()[:10]
RETIRED 233990
INFORMATION REQUESTED 35107
ATTORNEY 34286
HOMEMAKER 29931
PHYSICIAN 23432
INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS 21138
ENGINEER 14334
TEACHER 13990
CONSULTANT 13273
PROFESSOR 12555
Name: contbr_occupation, dtype: int64
不难看出，许多职业都涉及相同的基本工作类型，或者同一样东西有多种变体。下面的代码片段可以清理一些这样的数据（将一个职业信息映射到另一个）。注意，这里巧妙地利用了dict.get，它允许没有映射关系的职业也能“通过”：
occ_mapping = {
'INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS' : 'NOT PROVIDED',
'INFORMATION REQUESTED' : 'NOT PROVIDED',
'INFORMATION REQUESTED (BEST EFFORTS)' : 'NOT PROVIDED',
'C.E.O.': 'CEO'
}
# If no mapping provided, return x
f = lambda x: occ_mapping.get(x, x)
fec.contbr_employer = fec.contbr_employer.map(f)
我对雇主信息也进行了同样的处理：
emp_mapping = {
'INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS' : 'NOT PROVIDED',
'INFORMATION REQUESTED' : 'NOT PROVIDED',
'SELF' : 'SELF-EMPLOYED',
'SELF EMPLOYED' : 'SELF-EMPLOYED',
}
f = lambda x: emp_mapping.get(x, x)
fec.contbr_employer = fec.contbr_employer.map(f)
现在，你可以通过pivot_table根据党派和职业对数据进行聚合，然后过滤掉总出资额不足200万美元的数据：
by_occupation = fec.pivot_table('contb_receipt_amt',
index='contbr_occupation', columns='party', aggfunc='sum')
over_2mm = by_occupation[by_occupation.sum(1) > 2000000]
over_2mm
把这些数据做成柱状图看起来会更加清楚（'barh'表示水平柱状图，如图14-12所示）：
over_2mm.plot(kind='barh')
你可能还想了解一下对Obama和Romney总出资额最高的职业和企业。为此，我们先对候选人进行分组，然后使用本章前面介绍的类似top的方法：
def get_top_amounts(group, key, n=5):
totals = group.groupby(key)['contb_receipt_amt'].sum()
return totals.nlargest(n)
然后根据职业和雇主进行聚合：
grouped = fec_mrbo.groupby('cand_nm')
grouped.apply(get_top_amounts, 'contbr_occupation', n=7)
cand_nm contbr_occupation
Obama, Barack RETIRED 25305116.38
ATTORNEY 11141982.97
INFORMATION REQUESTED 4866973.96
HOMEMAKER 4248875.80
PHYSICIAN 3735124.94
LAWYER 3160478.87
CONSULTANT 2459912.71
Romney, Mitt RETIRED 11508473.59
INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS 11396894.84
HOMEMAKER 8147446.22
ATTORNEY 5364718.82
PRESIDENT 2491244.89
EXECUTIVE 2300947.03
C.E.O. 1968386.11
Name: contb_receipt_amt, dtype: float64
group.apply(get_top_amounts, 'contbr_employer', n=10)
cand_nm contbr_employer
Obama, Barack RETIRED 22694358.85
SELF-EMPLOYED 17080985.96
NOT EMPLOYED 8586308.70
INFORMATION REQUESTED 5053480.37
HOMEMAKER 2605408.54
SELF 1076531.20
SELF EMPLOYED 469290.00
STUDENT 318831.45
VOLUNTEER 257104.00
MICROSOFT 215585.36
Romney, Mitt INFORMATION REQUESTED PER BEST EFFORTS 12059527.24
RETIRED 11506225.71
HOMEMAKER 8147196.22
SELF-EMPLOYED 7409860.98
STUDENT 496490.94
CREDIT SUISSE 281150.00
MORGAN STANLEY 267266.00
GOLDMAN SACH & CO. 238250.00
BARCLAYS CAPITAL 162750.00
H.I.G. CAPITAL 139500.00
Name: contb_receipt_amt, dtype: float64
对出资额分组
还可以对该数据做另一种非常实用的分析：利用cut函数根据出资额的大小将数据离散化到多个面元中：
bins = np.array([0, 1, 10, 100, 1000, 10000, 100000, 1e7, 1e8])
labels = pd.cut(fec_mrbo.contb_receipt_amt, bins)
labels
411 (10.0, 100.0]
412 (100.0, 1000.0]
413 (100.0, 1000.0]
414 (10.0, 100.0]
415 (10.0, 100.0]
...
701381 (10.0, 100.0]
701382 (100.0, 1000.0]
701383 (1.0, 10.0]
701384 (10.0, 100.0]
701385 (100.0, 1000.0]
Name: contb_receipt_amt, Length: 694282, dtype: category
Categories (8, interval[float64, right]): [(0.0, 1.0] < (1.0, 10.0] < (10.0, 100.0] < (100.0, 1000.0] < (1000.0, 10000.0] < (10000.0, 100000.0] < (100000.0, 10000000.0] < (10000000.0, 100000000.0]]
现在可以根据候选人姓名以及面元标签对奥巴马和罗姆尼数据进行分组，以得到一个柱状图：
grouped = fec_mrbo.groupby(['cand_nm', labels])
grouped.size().unstack(0)
从这个数据中可以看出，在小额赞助方面，Obama获得的数量比Romney多得多。你还可以对出资额求和并在面元内规格化，以便图形化显示两位候选人各种赞助额度的比例（见图14-13）：
bucket_sums = grouped.contb_receipt_amt.sum().unstack(0)
normed_sums = bucket_sums.div(bucket_sums.sum(axis=1), axis=0)
normed_sums
normed_sums[:-2].plot(kind='barh')
我排除了两个最大的面元，因为这些不是由个人捐赠的。
还可以对该分析过程做许多的提炼和改进。比如说，可以根据赞助人的姓名和邮编对数据进行聚合，以便找出哪些人进行了多次小额捐款，哪些人又进行了一次或多次大额捐款。我强烈建议你下载这些数据并自己摸索一下。
根据赞助人姓名和邮编对数据进行聚合：
这里选取了两个名字，对全部名字聚合数据量过大会超出内存。
fec_contbr = fec[fec.contbr_nm.isin(['HARVEY, WILLIAM', 'SMITH, LANIER'])]
bins = np.array([0, 1000, 1e8])
labels = pd.cut(fec_contbr.contb_receipt_amt, bins)
grouped = fec_contbr.groupby(['contbr_nm', 'contbr_zip', labels])
grouped.size().unstack(0)
根据州统计赞助信息
根据候选人和州对数据进行聚合是常规操作：
grouped = fec_mrbo.groupby(['cand_nm', 'contbr_st'])
totals = grouped.contb_receipt_amt.sum().unstack(0).fillna(0)
totals = totals[totals.sum(1) > 100000]
totals[:10]
如果对各行除以总赞助额，就会得到各候选人在各州的总赞助额比例：
percent = totals.div(totals.sum(1), axis=0)
percent[:10]
