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Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
book

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

by Wes McKinney, 瀬戸山 雅人, 小林 儀匡, 滝口 開資
July 2018
Intermediate to advanced
596 pages
13h 35m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
14.5
2012
年度連邦選挙委員会データベース
479
#
シリーズオブジェクト全体にマッピング
In [193]: fec['party'] = fec.cand_nm.map(parties)
In [194]: fec['party'].value_counts()
Out[194]:
Democrat 593746
Republican 407985
Name: party, dtype: int64
ここでデータの下準備をもう少し進めておきます。まずこのデータには、寄付金額に正の値と負の値
が混在しています。負の寄付金額は返金を示します。
In [195]: (fec.contb_receipt_amt > 0).value_counts()
Out[195]:
True 991475
False 10256
Name: contb_receipt_amt, dtype: int
64
今回は話を簡単にするため、負の寄付金額をデータセットから除外します。
In [196]: fec = fec[fec.contb_receipt_amt > 0]
次に、今回の選挙で大勢を占めていたのは
Barak Obama
Mitt Romney
の二氏でしたので、この二
人に対するサブセットを作成します。
In [197]: fec_mrbo = fec[fec.cand_nm.isin(['Obama, Barack', 'Romney, Mitt'])]
14.5.1
 職業別・雇用者別の寄付の分析
よくある分析の一例と
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ISBN: 9784873118451Other