读取usa_elect.csv文件,按（‘cand_nm’）分组，统计金额（‘contb_receipt_amt’），并降序排序（sort_index, sort_values）

在Python环境下，如果你想要使用pandas库来处理这个问题，首先你需要导入pandas，然后按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设 usa_elect.csv 是CSV文件的路径
df = pd.read_csv('usa_elect.csv')

# 按照 'cand_nm' 列分组，并计算每个候选人收到捐款的总金额（求和）
grouped_df = df.groupby('cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum()

# 对结果数据框进行降序排序，'sort_values'默认会依据数值大小，所以这里不需要指定ascending=False
sorted_df = grouped_df.sort_values(ascending=False)

# 现在sorted_df就是按照 'cand_nm' 分组后的捐款总额降序排列的数据

如果你想查看前几行或者保存到新的CSV文件，可以这样做：

# 查看前5行
top_donors = sorted_df.head()
print(top_donors)

# 或者将结果保存到新文件
sorted_df.to_csv('top_donors_sorted.csv', index=False)

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读取数据usa_elect.csv文件 （1）按（‘party’）对数据进行分组，并统计（'cand_nm'）人数和总数（‘contb_receipt_amt’）

为了读取并分析数据文件`usa_elect.csv`，我们可以使用pandas库，这是一个强大的数据处理库。首先，需要导入pandas，并使用`read_csv()`函数加载数据。然后按照'party'列进行分组，计算每个政党的候选人('cand_nm')人数以及每个人的贡献总额('contb_receipt_amt')。

以下是Python代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('usa_elect.csv')

# 按 'party' 列分组并计算计数和贡献总额
grouped_data = data.groupby('party').agg({'cand_nm': 'nunique', 'contb_receipt_amt': 'sum'})

# 这里'nunique'用于计算唯一候选人数量，'sum'用于计算总捐款金额
print(grouped_data)

运行这段代码后，你会得到一个DataFrame，其中每一行代表一个政党，列分别是政党名、该党派下的候选人数量和总捐款金额。

读取usa_elect.csv文件,获取Obama, Barack 和 Romney, Mitt 的数据,并按职业赞助金额降序排序

首先，我们需要加载`usa_elect.csv`文件并提取所需的数据。假设'cand_nm'是候选人姓名列，'ocng_cmte_nm'是组织名称列，而'contb_receipt_amt'是赞助金额列。我们可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('usa_elect.csv')

# 提取 Obama, Barack 和 Romney, Mitt 的数据
candidate_data = data[(data['cand_nm'] == 'Barack Obama') | (data['cand_nm'] == 'Mitt Romney')]

# 只选择与职业相关的赞助（假设存在这样的列名，例如 'org_职衔'）
# 这里假设 'org_职衔' 列存在且包含职业信息
filtered_data = candidate_data[candidate_data['org_职衔'].str.contains('职业')]

# 按赞助金额降序排序
sorted_data = filtered_data.sort_values('contb_receipt_amt', ascending=False)

# 打印或进一步处理数据
print(sorted_data)

如果`org_职衔`列中没有明确的职业标签，你可能需要根据列的值或文档来确定哪些记录属于“职业”赞助。