分组计算Grouping，分组运算是一个“split-apply-combine”的过程：
- 拆分，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组
- 应用，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值
- 合并，所有这些函数的执行结果会合并到最终的结果对象中
1.透视表(pivot_table)分析党派和职业
我们可以通过pivot_table根据党派和职业对数据进行聚合，然后过滤掉总出资不足200万美元的数据：
#按照党派、职业对赞助金额进行汇总，类似excel中的透视表操作，聚合函数为sum
by_occupation = data.pivot_table('contb_receipt_amt',index='contbr_occupation',columns='party',aggfunc='sum')
#过滤掉赞助金额小于200W的数据
over_2mm = by_occupation[by_occupation.sum(1)>2000000]
print(over_2mm)
# 共和党和民主党选举分布直方图
over_2mm.plot(kind='bar')
plt.show()
2 .分组级运算和转换
根据职业与雇主信息分组运算
我们接下来了解一下对Obama和Romney总出资最高的职业和雇主。注意，这里巧妙地利用了dict.get，它允许没有映射关系的职业也能“通过”
# 由于职业和雇主的处理非常相似，我们定义函数get_top_amounts()对两个字段进行分析处理
def get_top_amounts(group, key, n=5):
# 传入groupby分组后的对象，返回按照key字段汇总的排序前n的数据
totals = group.groupby(key)['contb_receipt_amt'].sum()
return totals.sort_values(ascending=False)[:n]
grouped = data_vs.groupby('cand_nm')
print(grouped.apply(get_top_amounts, 'contbr_occupation', n=7))
从数据可以看出，Obama更受精英群体（律师、医生、咨询顾问）的欢迎，Romney则得到更多企业家或企业高管的支持
同样的，使用get_top_amounts()对捐款人所在公司进行分析处理
grouped.apply(get_top_amounts,'contbr_employer',n=10)
Obama：微软、盛德国际律师事务所； Romney：瑞士瑞信银行、摩根斯坦利、高盛公司、巴克莱资本、H.I.G.资本
对赞助金额进行分组分析(matplotlib画图)
前面用pd.cut()函数，根据出资额大小将数据离散化到多个面元中，接下来我们就要对每个离散化的面元进行分组分析
首先统计各出资区间的赞助笔数，这里用到unstack()函数就是不要堆叠，即把多层索引变为表格数据
# abels是之前赞助金额离散化后的Series
grouped_bins = data_vs.groupby(['cand_nm',labels])
print(grouped_bins.size().unstack(0))
接下来，我们再统计各区间的赞助金额
bucket_sums=grouped_bins['contb_receipt_amt'].sum().unstack(0)
print(bucket_sums)
Obama、Romney各区间赞助总金额
bucket_sums.plot(kind='bar')
plt.show()
上图虽然能够大概看出Obama、Romney的赞助金额区间分布，但对比并不够突出，如果用百分比堆积图效果会更好，下面我们就实现以下。
算出每个区间两位候选人收到赞助总金额的占比
normed_sums = bucket_sums.div(bucket_sums.sum(axis=1),axis=0)
print(normed_sums)
使用柱状图，指定stacked=True进行堆叠，即可完成百分比堆积图
normed_sums[:-2].plot(kind='bar',stacked=True)
plt.show()
可以看出，小额赞助方面，Obama获得的数量和金额比Romney多得多
按照赞助人姓名分组计数，计算重复赞助次数最多的前20人
data.groupby('contbr_nm')['contbr_nm'].count().sort_values(ascending=False)[:20]
