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步骤

导入库

 import numpy as np import pandas as pd 首先导入文件，并查看数据样本   # 州的全称和州名称简写对应关系表 abb = pd.read_csv('./data/state-abbrevs.csv') # 州的全称和面积表 areas = pd.read_csv('./data/state-areas.csv') # 州名称的简写和面积表，包括年龄和年份信息 population = pd.read_csv('./data/state-population.csv') display(abb.head(), areas.head(), population.head())

合并pop与abbrevs两个DataFrame，分别依据state/region列和abbreviation列来合并。  为了保留所有信息，使用外合并。  

# 根据某一列或几列来合并 # 默认合并的规则是查找字段名称相同的列 # 合并的列在内容上，要存在一对一、一对多、多对多的关系 pd.merge(left=population, right=abb, left_on='state/region', right_on='abbreviation', how='inner

看数据是否缺少

abb.abbreviation.unique() population['state/region'].unique()

# PR USA这两个简称，在abb表中，是不存在的 set(population['state/region'].unique()) - set(abb.abbreviation.unique())  

{'PR', 'USA'}

内合并没有，外合并有

temp = pd.merge(left=population, right=abb, left_on='state/region', right_on='abbreviation', how='outer')

# USA不是一个州，是美国的全称 temp.loc[temp['state/region'] == 'USA']

### 查看存在缺失数据的列。  使用.isnull().any()，只有某一列存在一个缺失数据，就会显示True。

### 根据数据是否缺失情况显示数据，如果缺失为True，那么显示 temp.loc[temp.isnull().any(axis=1)]

### 找到有哪些state/region使得state的值为NaN，使用unique()查看非重复值 temp.loc[temp.isnull().any(axis=1), 'state/region'].unique()

### 为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN！ 

经过分析，只有PR和USA对应的state有空值，所以只需要填写这两组数据即可  USA  -->  USA PR  -->  

# 面积表中存在PR州对应的全称 Puerto Rico # 简写和全称对应不上关系的时候的处理逻辑？？  业务方确认 set(areas['state']) - set(abb['state']) 

{'Puerto Rico'}

temp.loc[temp['state/region'] == 'PR', 'state'] = 'Puerto Rico' # 查看使得state为空的州还有哪些 temp.loc[temp['state'].isnull(), 'state/region'].unique()

# 由于USA是全美国的数据，不需要保留，可以删除 # 把sate/region == USA的数据删除   

usa_index = temp.loc[temp['state/region'] == 'USA'].index pop_abb = temp.drop(labels=usa_index).copy() pop_abb.isnull().any() pop_abb = pop_abb.drop(labels=['abbreviation'], axis=1)

### 继续寻找存在缺失数据的列 

 # 由于2000年之前，并没有统计过PR州的人口数据，所以删除 pop_abb.loc[pop_abb.population.isnull()] pop_abb.isnull().any() pop_abb.dropna().isnull().any()

# 删除人口为空的所有行  

pop_abb.dropna(inplace=True) pop_abb.head()

areas.head()

# 使用外合并，保证数据的完整  

total = pd.merge(left=pop_abb, right=areas, how='outer') ### 找出2010年的全民人口数据,df.query(查询语句) pop_2010_total = total.query('year == 2010 & ages == "total"') 或者 con1 = total.year == 2010 con2 = total.ages == 'total' total.loc[con1 & con2]

### 对查询结果进行处理，以state列作为新的行索引:set_index 

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

density_df = total.query('year == 2012 & ages == "total"').sort_values('density', ascending=False) density_df.set_index('state').head()