本项目旨在通过对2020年美国总统选举期间的政治捐款数据进行探索与清洗,分析竞选活动中的财务交易情况。新冠疫情引发的大量失业和经济困境,使政府的应对措施成为选民关注的焦点。本研究通过整合和分析政治捐款数据,揭示了不同候选人在疫情和政治危机背景下的捐款来源和支持群体,提供一个完整的数据处理和分析流程,为选举财务数据的研究提供参考框架。
- 组长(修雯天):负责整体项目协调和进度把控,确保团队合作顺利进行。
- 数据工程师(周昕祺):负责数据获取与预处理,使用Python中的pandas库进行数据清洗和合并,确保数据的准确性和一致性。
- 分析师(朱文):负责模型构建与分析,进行统计分析,发现数据中的关键财务模式和趋势。
- 可视化专家(庄豪):负责结果展示,制作可视化图表,帮助直观地展示研究发现。
- 报告编写员(周寰):负责整合和撰写报告,详细记录项目背景、方法、结果和结论。
本项目应用了pandas库中的数据合并和清洗函数,包括concat和merge等方法,成功整合了多个数据集,形成统一的分析基础数据集。针对数据中的缺失值和异常值进行了处理,通过填充缺失值、转换数据类型等方法,保证了数据的完整性和一致性。经过清洗后,数据集包含756,205条有效记录,覆盖多种数据类型和信息源。
- 数据格式不一致:不同数据集的格式存在差异。通过使用pandas库中的concat和merge函数,成功整合了各个数据集,形成了一个统一的分析基础数据集。
- 缺失值和异常值处理:数据集中存在大量缺失值和异常值。通过填充缺失值为“NOT PROVIDED”以及统一转换日期格式等方法,确保数据的完整性和一致性。
- 数据量大:处理和分析大规模数据集需要高效的计算和存储方法。我们采用pandas库进行了高效的数据处理和分析,确保项目的顺利进行。
本项目的亮点在于使用了系统化的数据处理方法,确保了数据的高质量和分析的准确性。通过对政治捐款数据的整合、清洗和分析,展示了一个完整的数据处理流程。这一流程不仅适用于政治捐款数据的处理,也可以推广应用到其他类型的大规模数据集的清洗和分析中,为相关领域的研究提供技术支持和方法借鉴。
通过对政治捐款数据的研究,我们揭示了2020年美国总统选举期间捐款来源和支持群体的变化,反映了社会在疫情和政治危机下的深刻分裂。这些发现对于分析选民行为和政治趋势具有重要的参考价值。理解捐款数据的意义,有助于揭示少数富裕个人和利益集团对政治的影响力,为未来的选举研究和政策制定提供重要依据。此外,本项目展示的数据处理和分析流程,也为其他类型的大规模数据集的研究提供了可借鉴的框架和方法。