python-数据分析--案例分析：美国各州人口数据分析_python分析人口数据state_abbrevs.csv

目标：找到美国人口密度最大的5个州

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

#首先导入文件，并查看数据样本
s_abb = pd.read_csv('data/state-abbrevs.csv')
s_abb.head()

s_pop = pd.read_csv('data/state-population.csv')
s_pop.head()

s_areas = pd.read_csv('data/state-areas.csv')
s_areas.head()

abb_pop = pd.merge(s_abb,s_pop,how='outer',left_on='abbreviation',
                  right_on='state/region')

#删除重复的一列
abb_pop = abb_pop.drop('abbreviation',axis=1)
abb_pop

abb_pop.isnull().any(axis=0)

#查看存在缺失数据的列
#使用.isnull().any()，只要某一列存在一个丢失数据，就会显示True

#找到有哪些state/region使得state的值为NaN，使用unique()查看非重复值
abb_pop[abb_pop['state'].isnull()]['state/region'].unique()

#获取到state/region==PR的副本
abb_pop_PR = abb_pop[abb_pop['state/region']=='PR'].copy()
#对副本进行赋值操作
abb_pop_PR['state'] = 'PUERTO'
#再把副本的值赋值给原始的表abb_pop
abb_pop[abb_pop['state/region'] == 'PR'] = abb_pop_PR

#获取到state/region==USA的副本
abb_pop_USA = abb_pop[abb_pop['state/region'] == 'USA'].copy()
#对副本进行赋值操作
abb_pop_USA['state'] = 'America'
#再把副本的值赋值给原始的表abb_pop
abb_pop[abb_pop['state/region'] == 'USA'] = abb_pop_USA

#为找到的这些state/region的state项补上正确的值，
#这样我们便可以去除掉state这一列所有的NaN
#这个就是清除缺失数据的方法！

total = pd.merge(s_areas,abb_pop,how='left')
total[total.isnull().any(axis=1)]

total.drop(2448,axis=0)

pop_density = total['population']/total['area (sq. mi)']
pop_density

#找出2010年的全民人口数据，df.query(查询语句)
total_2010 = total.query("year==2010.0 & ages=='total'")
total_2010.head()

total_2010.set_index("state",inplace=True)
density = total_2010['population']/total_2010['area (sq. mi)']
density.sort_values(ascending=False).head()

##要点总结
#1，统一使用loc[]索引
#2，善于使用.isnull().any()找到存在的NaN的列
#3，善于使用.unique()确定该列中哪些key是我们需要的
#4，一般使用外合并，目的只有一个：宁愿该列都是NaN，也不要丢弃其他列数据