实战练习

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分析1880到2017年出生的美国婴儿姓名

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• 获取数据
• 数据规整
• 分析数据
  

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')