使用 Pandas 和 sqlite3

Using Pandas and sqlite3

尝试实施 pandas 的 privote_table,为每个政党和每个州生成一个 table,显示该党从该州获得的总捐款数额。

这是正确的做法吗,还是我必须进入数据库并被感染。但是下面的代码给出了错误。

party_and_state = candidates.merge(contributors, on='id')
party_and_state.pivot_table(df,index=["party","state"],values=["amount"],aggfunc=[np.sum])

预期结果可能类似于下面的 table。 第一列是州名,D党下面的D党是各州的总票数,R

党同理
+-----------------+---------+--------+
|     state       | D       | R      |
+-----------------+---------+--------+
|      AK         | 500     | 900    |
|      IL         | 600     | 877    |
|      FL         | 200     | 400    |
|      UT         | 300     | 300    |
|      CA         | 109     | 90     |
|      MN         | 800     | 888    |

考虑将广义的 pandas 与 pd 合并作为限定符而不是数据框,因为连接字段的名称不同,因此需要 left_onright_on 参数。此外,不要将 df if 运行 pivot_table 作为数据框的方法传入,因为被调用的 df 已传递到函数中。

下面使用 贡献者contributors_with_candidates 文本文件。此外,根据您想要的结果,您可能希望使用 pivot_table:

values arg
import numpy as np
import pandas as pd

contributors = pd.read_table('contributors_with_candidate_id.txt', sep="|")
candidates = pd.read_table('candidates.txt', sep="|")

party_and_state = pd.merge(contributors, candidates, 
                           left_on=['candidate_id'], right_on=['id'])
party_and_state.pivot_table(index=["party", "state"],
                            values=["amount"], aggfunc=np.sum)    
#                amount
# party state          
# D     CA      1660.80
#       DC       200.09
#       FL      4250.00
#       IL       200.00
#       MA       195.00
# ...
# R     AK      1210.00
#       AR     14200.00
#       AZ       120.00
#       CA     -6674.53
#       CO     -5823.00

party_and_state.pivot_table(index=["state"], columns=["party"],
                            values=["amount"], aggfunc=np.sum)
#         amount          
# party        D         R
# state                   
# AK         NaN   1210.00
# AR         NaN  14200.00
# AZ         NaN    120.00
# CA     1660.80  -6674.53
# CO         NaN  -5823.00
# CT         NaN   2300.00

请注意,您可以将合并作为 SQL 中的内部联接与 read_sql:

party_and_state = pd.read_sql("SELECT c.*, n.* FROM contributors c " +
                              "INNER JOIN candidates n ON c.candidate_id = n.id", 
                              con = db)

party_and_state.pivot_table(index=["state"], columns=["party"],
                            values=["amount"], aggfunc=np.sum)