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[Python知识库]分析美帝的投票

import numpy as np
import pandas as pd
path=r"C:\Users\Tsinghua-yincheng\Desktop\SZday74"

pop=pd.read_csv(path+"\\"+"state-population.csv")
areas=pd.read_csv(path+"\\"+"state-areas.csv")
abbrevs=pd.read_csv(path+"\\"+"state-abbrevs.csv")
pop.head(5)

在这里插入图片描述

areas.head(5)

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abbrevs.head(5)

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display(pop.shape,areas.shape,abbrevs.shape)

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merged=pd.merge(pop,abbrevs,how="outer",
                left_on="state/region",
                right_on="abbreviation") #归并
merged

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merged=merged.drop("abbreviation",axis=1) #删除重复的abbreviation
merged

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merged.isnull().any()

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merged[merged["population"].isnull()]#查看残缺数据

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merged.loc[merged["state"].isnull(),"state/region"] 
#查看state为空的时候,state/region的字段数据

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merged.loc[merged["state"].isnull(),"state/region"].unique()

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merged.loc[merged["state/region"]=="PR","state"]="Puerto Rico"
merged.loc[merged["state/region"]=="USA","state"]=\
    "United States"
merged.isnull().any()  #处理了缺失数据,

在这里插入图片描述

merged

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final=pd.merge(merged,areas,on="state",how="left") #归并,加入面积
final

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final.shape

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final.isnull().any()

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final["state"][final["area (sq. mi)"].isnull()]

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final["state"][final["area (sq. mi)"].isnull()].unique() #去掉重复

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final.dropna(inplace=True) #删除空缺US
final

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final.isnull().any() #都不为空

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final

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data2010=final.query("year==2010  & ages=='total'")
data2010

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data2010.shape

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data2010.set_index("state",inplace=True) #重置索引
data2010

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#计算人口密度
density=data2010["population"].div(data2010["area (sq. mi)"])
density

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density.sort_values(ascending=False,inplace=True) 
#排序  ascending=False降序  ,inplace=True本地排序替换density
density.head(10)

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density.tail(10)

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加:2022-05-11 16:25:25  更:2022-05-11 16:26:34 
 
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