基於python的美国总统选举数据分析代码

基于Python的美国总统选举数据分析
对于美国总统选举的数据分析，可以利用pandas库来处理数据集并执行基本统计操作。下面是一个简单的例子，展示如何加载、清理以及初步探索选举数据。
加载所需库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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导入数据
假设有一个CSV文件包含了各州投票记录的信息。
election_data = pd.read_csv('presidential_election_results.csv')
print(election_data.head()) # 显示前几行以了解数据结构
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清理和预处理数据
确保所有必要的字段都存在，并且没有任何缺失值影响后续计算。
# 检查是否有任何列含有大量空缺值
missing_values = election_data.isnull().sum()
print(missing_values)

# 如果有特定年份或候选人的过滤条件，则应用这些筛选器
filtered_data = election_data[(election_data['year'] >= 2000)]
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进行简单可视化
绘制条形图显示不同候选人获得选票数量对比情况。
plt.figure(figsize=(10,8))
candidates_votes = filtered_data.groupby(['candidate'])[['votes']].sum().sort_values(by='votes', ascending=False).head(10)
candidates_votes.plot(kind="bar", legend=None)
plt.title("Top Candidates by Vote Count Since Year 2000")
plt.ylabel("Total Votes (in millions)")
plt.show()
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以上代码片段展示了如何使用Python来进行基础层面的美国总统选举数据分析[^1]。