Панды импортируют два CSV-файла и наносят на график конкретные данные

Question

[ссылка 1] https://factfinder.census.gov/faces/tableservices/jsf/pages/productview.xhtml?src=bkmk [ссылка 2] http://www.thearda.com/denoms/D_836_d.asp * Я скопировал таблицу и создал CSV-файл

Мне нужно построить общую численность населения из файла 1 и всего приверженцев дляНью-Джерси в виде линии или гистограммы для сравнения.

Я пытался добавить комбинацию обоих резюме, но получилось странно. Я новичок в анализе Python, так со мной.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

clifton_data = pd.read_csv('cliftondata2010census.csv')

religion = pd.read_csv('2010_ Top Five States by Adherence Rate - Sheet1.csv')

all_data = clifton_data.append(religion)
all_data.plot()
all_data.plot(kind='line',x='1',y='2') # scatter plot
all_data.plot(kind='density')

Мне нужно вывести общую численность населения из файла 1 и сравнить с общим количеством приверженцев в Нью-Джерси в виде линии или гистограммы.

Answer 1

Вот краткое руководство, чтобы вы смотрели. Я надеюсь, что это поможет.

Из ссылки 2 вы видите

Massachusetts   641     2,940,199   449.05
Rhode Island    159     466,598     443.30
New Jersey      729     3,235,290   367.99
Connecticut     399     1,252,936   350.56
New York        1,630   6,286,916   324.43

, скопируйте тексты выше, вставьте и сохраните данные в congregation.txt.

Ссылка 1сломана. Однако, предполагая, что данные о населении выглядят следующим образом,

Massachusetts   3,141,270
Rhode Island    530,698
New Jersey      4,335,399
Connecticut     2,134,935
New York        10,366,556

аналогичным образом скопируйте приведенные выше тексты, вставьте и сохраните данные в population.txt.

Затем вы можете выполнить что-то вроде этого

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

con = pd.read_csv('congregation.txt', sep=r'[ \t]{2,}',header=None, index_col=False,engine='python')
pop = pd.read_csv('population.txt', sep=r'[ \t]{2,}',header=None, index_col=False,engine='python')

#note concat and not append
#con[0] is state, con[2] is congregation, pop[1] is population
#print(con.head()) and print(pop.head()) to visualize if you are still confused
df = pd.concat([con[[0,2]],pop[1]],axis=1)

df.columns = ['State', 'Congregation', 'Population']

#need to do some cleaning here to convert numbers with comma to an integer
df['Congregation'] = df['Congregation'].apply(lambda t: t.replace(',','')).astype(int)
df['Population'] = df['Population'].apply(lambda t: t.replace(',','')).astype(int)

df.set_index('State',inplace=True)

print(df.head())
#at this stage your df looks like this
#               Congregation  Population
#State                                  
#Massachusetts       2940199     3141270
#Rhode Island         466598      530698
#New Jersey          3235290     4335399
#Connecticut         1252936     2134935
#New York            6286916    10366556

Вывод

Примечание: здесь я оставляю другие состояния ради демонстрации, в противном случае, если это только Нью-Джерси , гистограмма будет выглядеть пустой.

ax = df.plot.bar()
plt.show()

Редактировать: я имел в виду «приверженец», а не «собрание». Я ошибся там.