用UNIX的head命令查看了其中一个文件的前10行
!head -n 10 datasets/babynames/yob1880.txt
不巧的Windows下无法执行
!type -10 yob1880.txt
Windows下貌似只能查看全部
names1880 = pd.read_csv('yob1880.txt', names=['name', 'sex', 'births'])
加载1880的婴儿信息
我们可以用births列的sex分组小计表示该年度的births总计
names1880.groupby('sex').births.sum()
用births列的sex分组小计表示该年度的births总计
由于该数据集按年度被分隔成了多个文件，所以第一件事情就是要将所有数据都组装到一个 DataFrame里面，并加上一个year字段。使用pandas.concat即可达到这个目的:
years = range(1880, 2011)
pieces = []
columns = ['name', 'sex', 'births']
for year in years:
path = 'babynames/yob%d.txt' % year
frame = pd.read_csv(path, names=columns)
frame['year'] = year
pieces.append(frame)
多个文件中的数据使用for循环加载
这里需要注意几件事情。第一，concat默认是按行将多个DataFrame组合到一起的；第二，必须指定ignore_index=True，因为我们不希望保留read_csv所返回的原始行号。
利用groupby或pivot_table在year和sex级别上对其进行聚合了
# Concatenate everything into a single DataFrame
names = pd.concat(pieces, ignore_index=True)
total_births = names.pivot_table('births', index='year',columns='sex', aggfunc=sum)
简单聚合
绘制出生婴儿数量曲线统计
total_births.plot(title='Total births by sex and year')
绘制统计结果
插入一个prop列，用于存放指定名字的婴儿数相对于总出生数的比例:
def add_prop(group):
group['prop'] = group.births / group.births.sum()
return group
names = names.groupby(['year', 'sex']).apply(add_prop)
指定名字的婴儿数相对于总出生数的比例
在执行这样的分组处理时，一般都应该做一些有效性检查，比如验证所有分组的prop的总和是否为1
names.groupby(['year', 'sex']).prop.sum()
有效性验证——比例和为一
工作完成。为了便于实现更进一步的分析，我需要取出该数据的一个子集：每对sex/year组合的前1000个名字。这又是一个分组操作
def get_top1000(group):
return group.sort_values(by='births', ascending=False)[:1000]
grouped = names.groupby(['year', 'sex'])
top1000 = grouped.apply(get_top1000)
# Drop the group index, not needed
top1000.reset_index(inplace=True, drop=True)
创建每年每个性别的前一千条数据
接下来的数据分析工作就针对这个top1000数据集
分析命名趋势
首先将前1000个名字分为男女两个部分
boys = top1000[top1000.sex == 'M']
girls = top1000[top1000.sex == 'F']
生成一张按year和name统计的总出生数透视表
total_births = top1000.pivot_table('births', index='year',columns='name',aggfunc=sum)
我们用DataFrame的plot方法绘制几个名字的曲线图
total_births.info()
subset = total_births[['John', 'Harry', 'Mary', 'Marilyn']]
subset.plot(subplots=True, figsize=(12, 10), grid=False, title="Number of births per year")
绘制结果
评估命名多样性的增长
计算流行的1000个名字所占的比例，按year和sex进行聚合并绘图
table = top1000.pivot_table('prop', index='year',columns='sex', aggfunc=sum)
table.plot(title='Sum of table1000.prop by year and sex',yticks=np.linspace(0, 1.2, 13), xticks=range(1880, 2020,10))
命名多样性的增长
从图中可以看出，名字的多样性确实出现了增长（前1000项的比例降低）
另一个办法是计算占总出生人数前50%的不同名字的数量，这个数字不太好计算。我们只考虑 2010年男孩的名字：
考虑 2010年男孩
在对prop降序排列之后，我们想知道前面多少个名字的人数加起来才够50%。虽然编写一个 for循环确实也能达到目的，但NumPy有一种更聪明的矢量方式。先计算prop的累计和 cumsum，然后再通过searchsorted方法找出0.5应该被插入在哪个位置才能保证不破坏顺序
prop_cumsum = df.sort_values(by='prop', ascending=False).prop.cumsum()
前面50%的人名个数
由于数组索引是从0开始的，因此我们要给这个结果加1，即终结果为117
def get_quantile_count(group, q=0.5):
group = group.sort_values(by='prop', ascending=False)
return group.prop.cumsum().values.searchsorted(q) + 1
diversity = top1000.groupby(['year', 'sex']).apply(get_quantile_count)
diversity = diversity.unstack('sex')
diversity.plot()
从图中可以看出，女孩名字的多样性总是比男孩的高，而且还在变得越来越高
男女姓名多样性变化趋势
“最后一个字母”的变革
2007年，一名婴儿姓名研究人员Laura Wattenberg在她自己的网站上指出（：近百年来，男孩名字在后一个字母上的分布发生了显著的变化。
首先将全部出生数据在年度、性别以及末字母上进行了聚合。
get_last_letter = lambda x: x[-1]
last_letters = names.name.map(get_last_letter)
last_letters.name = 'last_letter'
table = names.pivot_table('births', index=last_letters,columns=['sex', 'year'], aggfunc=sum)
选出具有一定代表性的三年，并输出前面几行
subtable = table.reindex(columns=[1910, 1960, 2010], level='year')
输出具有一定代表性前面几行
按总出生数对该表进行规范化处理，以便计算出各性别各末字母占总出生人数的比例
letter_prop = subtable / subtable.sum()
计算各性别各末字母占总出生人数的比例
生成一张各年度各性别的条形图
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))
letter_prop['M'].plot(kind='bar', rot=0, ax=axes[0], title='Male')
letter_prop['F'].plot(kind='bar', rot=0, ax=axes[1], title='Female',legend=False)
各年度各性别的条形图
可以看出，从20世纪60年代开始，以字母”n”结尾的男孩名字出现了显著的增长。
回到之前创建的那个完整表，按年度和性别对其进行规范化处理，并在男孩名字中选取几个字母，后进行转置以便将各个列做成一个时间序列。
letter_prop = table / table.sum()
dny_ts = letter_prop.loc[['d', 'n', 'y'], 'M'].T
转置时间序列
通过其plot方法绘制出一张趋势图
绘制趋势图
变成女孩名字的男孩名字
另一个有趣的趋势是，早年流行于男孩的名字近年来“变性了”，例如Lesley或Leslie。回到 top1000数据集，找出其中以”lesl”开头的一组名字。
all_names = pd.Series(top1000.name.unique())
lesley_like = all_names[all_names.str.lower().str.contains('lesl')]
以”lesl”开头的一组名字
利用这个结果过滤其他的名字，并按名字分组计算出生数以查看相对频率
filtered = top1000[top1000.name.isin(lesley_like)]
filtered.groupby('name').births.sum()
按名字分组计算出生数以查看相对频率
按性别和年度进行聚合，并按年度进行规范化处理
table = filtered.pivot_table('births', index='year',columns='sex', aggfunc='sum')
table = table.div(table.sum(1), axis=0)
聚合性别和年度，进行规范化处理
绘制一张分性别的年度曲线图了
性别年度曲线图
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