政治献金是权钱交易吗?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了政治献金是权钱交易吗?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

美国选总统要办选举,而办选举就要钱,而且钱的数目并不少,往往是天价,这么多的钱不可能由候选人自己买单,于是就有了一种所谓的政治献金,即由资本家给候选人一笔钱,让候选人去参选,当候选人选上后就必须给予他们回报。比如前美国驻华大使洪博培就曾资助了奥巴马不少钱,奥巴马当选后,他就当上了美国驻华大使。
洪博培通过资助奥巴马竞选总统,从而获得了美国驻华大使一职,那么,政治献金算是权钱交易吗?

参考技术A 不算。
这是民主国家的特有国情,你们毒菜国家是享受不到的。被写入宪法的合法资金。

2012美国大选献金项目数据分析


需求

获取源数据–密码:hxqy

  1. 读取文件usa_election.txt
  2. 查看文件样式及基本信息
  3. 指定数据截取,将如下字段的数据进行提取,其他数据舍去:
    cand_nm :候选人姓名
    contbr_nm :捐赠人姓名
    contbr_st :捐赠人所在州
    contbr_employer :捐赠人所在公司
    contbr_occupation :捐赠人职业
    contb_receipt_amt :捐赠金额
    contb_receipt_dt :捐赠日期
  4. 使用np.unique()函数查看colums:party这一列中有哪些元素
  5. 使用统计学指标快速扫描数值型属性的概要
  6. 空值处理。可能因为忘记填写或者保密等等原因,相关 字段出现了空值,将其填充为NOT PROVIDE
  7. 异常值处理。将捐款金额<=0的数据删除
  8. 新建一列为各个候选人所在党派party
  9. 查看party这一列中有哪些不同的元素
  10. 统计party列中各个元素出现次数
  11. 查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt
  12. 查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt
  13. 将表中日期格式转换为’yyyy-mm-dd’。
  14. 查看老兵(捐献者职业)DISABLED VETERAN主要支持谁


一、数据预处理

  • 导入相关包
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
  • 读取文件usa_election.txt
df = pd.read_csv('./data/usa_election.txt')
df

  • 查看数据基本信息
df.info()

  • 指定数据截取
data =df[['cand_nm','contbr_nm','contbr_st','contbr_employer','contbr_occupation','contb_receipt_amt','contb_receipt_dt']]
data

  • 使用统计学指标快速扫描数值型属性的概要
# describe()方法可以返回原始数据中的列的统计学指标
data.describe()

  • 空值处理。可能因为忘记填写或者保密等等原因,相关字段出现了空值,将其填充为NOT PROVIDE
data.info()

  • 使用fillna填充【所有数据填充为相同值
data.fillna(value='NOT PROVIDE',inplace=True)
data.info()

  • 异常值处理。将捐款金额<=0的数据删除
data['contb_receipt_amt'] > 0 # 返回False表示异常值
data = data[data['contb_receipt_amt'] > 0]
# 查看是否有异常数值
data.describe()


二、分析数据

  • 新建一列为各个候选人所在党派party
 查看有多少候选人
df['cand_nm'].unique()

# 映射关系表   候选人《--》党派
parties = {
  'Bachmann, Michelle': 'Republican',
  'Romney, Mitt': 'Republican',
  'Obama, Barack': 'Democrat',
  "Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Reform',
  'Pawlenty, Timothy': 'Republican',
  'Johnson, Gary Earl': 'Libertarian',
  'Paul, Ron': 'Republican',
  'Santorum, Rick': 'Republican',
  'Cain, Herman': 'Republican',
  'Gingrich, Newt': 'Republican',
  'McCotter, Thaddeus G': 'Republican',
  'Huntsman, Jon': 'Republican',
  'Perry, Rick': 'Republican'           
 }
data['party'] = data['cand_nm'].map(parties)
data.head()

  • 查看party这一列中有哪些不同的元素
data['party'].unique()

array([‘Republican’, ‘Democrat’, ‘Reform’, ‘Libertarian’], dtype=object)

  • 统计party列中各个元素出现次数

value_counts()

data['party'].value_counts()

Democrat 289999
Republican 234300
Reform 5313
Libertarian 702
Name: party, dtype: int64

  • 查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt
data.groupby(by='party')['contb_receipt_amt'].sum()
  • 查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt
data.groupby(by=['contb_receipt_dt','party'])['contb_receipt_amt'].sum()

  • 将表中日期格式转换为’yyyy-mm-dd’
data.head()

months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6,
          'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12}
def tranformdData(d):
    day,month,year = d.split('-')
    month = months[month]
    return '20'+year+'-'+str(month)+'-'+day

data['contb_receipt_dt'] = data['contb_receipt_dt'].map(tranformdData)
data.head()

  • 查看老兵(捐献者职业)DISABLED VETERAN主要支持谁
# 分析 : 老兵给谁捐钱最多,最支持谁
#  1. 提出老兵对应的行数据
old_bing = data.loc[data['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN']
# 2.根据获选人分组
old_bing.groupby(by='cand_nm').groups

# 3. 求和即可
old_bing.groupby(by='cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum()

最后得出Obama, Barack是老兵主要支持的候选人


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