实战练习
分析1880到2017年出生的美国婴儿姓名
1、获取数据
链接：https://pan.baidu.com/s/1wIyRZfgR7EjQ_KFP5-cnaA
提取码：g0zy
2、数据规整
因为获取到的数据是根据出生年份分为了多个文件，其中文件内部的数据也是简单的通过逗号分隔而成的，所以需要规整一下：
years = range(1880,2018)
pieces = []
columns = ['name','sex','births'] # 字段参数
for year in years:
path = "D:\data\names\yob%s.txt"%year # 加入自己相应的文件路径
frame = pd.read_csv(path,names=columns)
frame['year'] = year # 添加出生年份列
pieces.append(frame)
names = pd.concat(pieces,，ignore_index=True) # 合并数据集，ignore_index=True删除原索引，生成新索引
通过以上操作就可以将所有的数据文件合并为一个数据集，接下来就可以进行具体的数据分析
3、分析数据
有了以上数据集就可以利用他们完成很多工作，例如：
1、以性别和出生年份分析总出生数
2、分析命名趋势
3、分析名字中最后一个字母的变化趋势
接下来就主要以以上几种方式进行分析，有其他方案也可以自己添加
3.1、以性别和出生年份分析总出生数
首先，通过groupby或pivot_table在year和sex上对其进行聚合:
total_births = names.pivot_table('births',index='year',columns='sex',aggfunc=sum)
total_births.tail() # 展示最后几列数据
运行结果：
sex F M
year
2013 1750321 1886989
2014 1781072 1915239
2015 1778883 1909804
2016 1763916 1889052
2017 1711811 1834490
现在就可以通过以上得到的total_births将历年出生孩子总数走势图绘制出来
# 补充（修改走势图标题为中文）：
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
-----------------------------------------------
total_births.plot(title='以性别和出生年份分组的出生总数')
3.2、分析命名趋势
以上数据总量相对来说还是比较大的，所以接下来可以通过一系列操作只取每年取名频率前1000的数据进行分析。
# 插入一个prop列，用于存放指定名字的婴儿数相对于总出生数的比例。先按year和sex分组，然后再将新列加到各个分组上：
def add_prop(group):
group['prop'] = group.births / group.births.sum()
return group
names = names.groupby(['year','sex').apply(add_prop)
-----------------------------------------------
运行结果：
name sex births year prop
0 Mary F 7065 1880 0.077643
1 Anna F 2604 1880 0.028618
2 Emma F 2003 1880 0.022013
3 Elizabeth F 1939 1880 0.021309
4 Minnie F 1746 1880 0.019188
... ... ... ... ... ...
1924660 Zykai M 5 2017 0.000003
1924661 Zykeem M 5 2017 0.000003
1924662 Zylin M 5 2017 0.000003
1924663 Zylis M 5 2017 0.000003
1924664 Zyrie M 5 2017 0.000003
接下来，就以上数据做一个简单的小检查，验证所有分组的prop的1
names.groupby(['year','sex']).prop.sum() # 验证所有分组的总和是否为1
运行结果：
year sex
1880 F 1.0
M 1.0
1881 F 1.0
M 1.0
1882 F 1.0
...
2015 M 1.0
2016 F 1.0
M 1.0
2017 F 1.0
M 1.0
Name: prop, Length: 276, dtype: float64
然后就可以取出一个以上数据的子集，每对sex/year组合的前1000个名字。
def get_top_1000(group):
return group.sort_values(by='births',ascending=False)[:1000]
grouped = names.groupby(['year','sex'])
top_1000 = grouped.apply(get_top_1000)
top_1000.reset_index(inplace=True,drop=True)
接下来分析的数据集相对来说就比较小了。
# 将要分析的数据分为男女两个部分
boys = top_1000[top_1000.sex == 'M']
girls = top_1000[top_1000.sex == 'F']
创建一个透视表，以年份为索引，名字为聚合列
total_births = top_1000.pivot_table('births',index='year',columns='name',aggfunc=sum)
然后就可以以几个常用名字绘制曲线图：
subset = total_births[['John','Harry','Mary','Marilyn']]
subset.plot(subplots=True,title='命名趋势')
根据以上数据可以发现美国家长对于给孩子起这些常见名字的趋势。
3.3、分析名字中最后一个字母的变化趋势
# 从名称中取出最后一个字母
get_last_letter = lambda x:x[-1]
last_letters = names.name.map(get_last_letter) # 取出每个名字最后一个字母
last_letters.name = 'last_letter' # 定义新列的名字
table = names.pivot_table('births',index=last_letters,columns=['sex','year'],aggfunc=sum)
----------------------------------------------
# 取出每隔45年的数据
subtable = table.reindex(columns=[1880,1925,1970，2015],level='year') # 只取部分数据查看针对性数据
subtable.head() # 查看前几行
运行结果：
sex F M
year 1910 1960 2010 1910 1960 2010
last_letter
a 108397.0 691250.0 676646.0 977.0 5212.0 28859.0
b NaN 694.0 455.0 411.0 3914.0 39264.0
c 5.0 49.0 955.0 482.0 15460.0 23341.0
d 6751.0 3730.0 2640.0 22113.0 262136.0 44817.0
e 133600.0 435043.0 316665.0 28665.0 178785.0 130228.0
----------------------------------------------
letter_prop = subtable / subtable.sum() # 各性别各末位字母占总出生人数的比例
letter_prop
运行结果：
sex F M
year 1910 1960 2010 1910 1960 2010
last_letter
a 0.273383 0.341861 0.381261 0.005031 0.002444 0.015063
b NaN 0.000343 0.000256 0.002116 0.001836 0.020493
c 0.000013 0.000024 0.000538 0.002482 0.007250 0.012183
d 0.017026 0.001845 0.001488 0.113860 0.122932 0.023392
e 0.336947 0.215153 0.178427 0.147596 0.083844 0.067971
... ... ... ... ... ... ...
v NaN 0.000060 0.000117 0.000113 0.000036 0.001449
w 0.000020 0.000031 0.001189 0.006323 0.007709 0.016176
x 0.000015 0.000037 0.000729 0.003965 0.001851 0.008597
y 0.110975 0.152552 0.116769 0.077343 0.160976 0.058182
z 0.002436 0.000658 0.000700 0.000170 0.000184 0.001825
----------------------------------------------
fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize=(15,10)) # 生成两个子图，分别绘制男女生趋势
letter_prop['M'].plot(kind='bar',rot=0,ax=axes[0],title='Male')
letter_prop['F'].plot(kind='bar',rot=0,ax=axes[1],title='Female')
接下来就可以以出现几率最高的三个字母对男生进行分析：
letter_prop_sum = table / table.sum() # 以之前创建的完整表计算
dny_ts = letter_prop_sum.loc[['d','n','y'],'M'].T # 以标签索引取出的d,n,y字母的数据，最后进行转置
dny_ts.plot(title='各年名字中以d/n/y结尾的男孩人数比例')