婴儿姓名统计数据的获取与分析
babe的Python项目详细描述
宝贝
请注意，第一次导入name时，您需要访问Internet，下载所需数据需要几秒钟（取决于带宽）。在
但是这些数据会自动保存在一个本地文件中，这样下次的速度会更快。在
要安装：
pip install babe
然后在python控制台或笔记本中。。。在
frombabeimportUsNamesd=UsNames()
数据简介
基本数据提供了一个与(state, gender, name, year)元组相关的受欢迎程度评分（记录的婴儿数量）（该数据包含1910年至2019年间在美国出生的婴儿的名字）。在
| state | gender | year | name | popularity | name_g | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | AK | F | 1910 | Mary | 14 | Mary_F |
| 1 | AK | F | 1910 | Annie | 12 | Annie_F |
| 2 | AK | F | 1910 | Anna | 10 | Anna_F |
| 3 | AK | F | 1910 | Margaret | 8 | Margaret_F |
| 4 | AK | F | 1910 | Helen | 7 | Helen_F |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 28277 | WY | M | 2019 | Theo | 5 | Theo_M |
| 28278 | WY | M | 2019 | Tristan | 5 | Tristan_M |
| 28279 | WY | M | 2019 | Vincent | 5 | Vincent_M |
| 28280 | WY | M | 2019 | Warren | 5 | Warren_M |
| 28281 | WY | M | 2019 | Waylon | 5 | Waylon_M |
6122890行×6列
print(f"{len(d.names)} unique names")
31862 unique names
但是有些名字可以同时用于两种性别，所以大多数内部结构都会使用name_g，这个名字与性别（_F或_M）相连：
print(f"{len(d.name_gs)} unique names_g (gendered names)")
34952 unique names_g (gendered names)
您可以使用resolve_name_g来获得与姓名相对应的name_g，只要该名称不用于多个性别。在
d.resolve_name_g('Cora')
'Cora_F'
try:d.resolve_name_g('Vanessa')exceptAssertionErrorase:print(e)
The Vanessa can be used for both genders. Specify Vanessa_F or Vanessa_M
按州数据
在某些情况下，使用(state, name_g, year)索引视图会更方便。
by_state属性提供了这一点。在
d.by_state
state name_g year
AK Mary_F 1910 14
Annie_F 1910 12
Anna_F 1910 10
Margaret_F 1910 8
Helen_F 1910 7
..
WY Theo_M 2019 5
Tristan_M 2019 5
Vincent_M 2019 5
Warren_M 2019 5
Waylon_M 2019 5
Name: popularity, Length: 6122890, dtype: int64
这允许用户执行某些操作，例如仅获取给定状态的数据：
d.by_state['CA']
name_g year
Mary_F 1910 295
Helen_F 1910 239
Dorothy_F 1910 220
Margaret_F 1910 163
Frances_F 1910 134
...
Zayvion_M 2019 5
Zeek_M 2019 5
Zhaire_M 2019 5
Zian_M 2019 5
Ziyad_M 2019 5
Name: popularity, Length: 387781, dtype: int64
。。。在一个州内，获得某个名字的“年人气”：
d.by_state['CA']['Cora_F']# or d.by_state['CA', 'Cora_F']
year
1911 8
1912 9
1913 15
1914 15
1915 17
...
2015 269
2016 244
2017 284
2018 282
2019 256
Name: popularity, Length: 109, dtype: int64
。。。如果您想获得给定名称（实际上是name_g）的所有状态的数据，可以使用“切片”来完成。在
例如，如果你想知道有多少小男孩被称为“凡妮莎”，更确切地说，是在何时何地？。。。在
d.by_state[:,'Vanessa_M']
state year
AZ 1988 8
CA 1980 7
1981 5
1982 20
1983 19
1984 14
1985 12
1986 13
1987 13
1988 26
1989 17
1990 16
1991 18
1992 17
1993 17
1994 10
1995 9
1996 10
1997 11
1998 7
DC 1989 11
NY 1982 5
1983 9
1986 6
1988 6
1989 6
TX 1981 5
1982 7
1983 12
1984 9
1985 10
1986 8
1987 9
1988 8
1989 5
1990 6
1991 5
1992 5
1994 5
Name: popularity, dtype: int64
国家数据
可通过national属性获得国家聚集
d.national
name_g year
Aaban_M 2013 6
2014 6
Aadam_M 2019 6
Aadan_M 2008 12
2009 6
..
Zyriah_F 2013 7
2014 6
2016 5
Zyron_M 2015 5
Zyshonne_M 1998 5
Name: popularity, Length: 633239, dtype: int64
接口与by_state属性相同，但没有状态规范。在
year
1935 5
1947 24
1948 32
1949 16
1950 41
...
2015 1687
2016 1633
2017 1486
2018 1345
2019 1188
Name: popularity, Length: 74, dtype: int64
密谋
d.plot_popularity('Cora');
d.plot_popularity('Cora','GA');
d.plot_popularity(['Cora','Vanessa_F']);
d.plot_popularity('Cora',['CA','GA']);
d.plot_popularity(['Cora','Vanessa_F'],['CA','GA']);
其他
性别模糊的名字
我们称一个名字的“女性气质”是指这个名字被用来给一个女孩起名的次数比例（所有州，所有时间）， 一个名字的“男性气质”也相应地被定义。在
d.femininity_of_name.iloc[12000:12010]
Lemmie 0.161290
Kashmere 0.161290
Clary 0.162162
Sung 0.162393
Kyrie 0.163527
Cedar 0.163686
Masyn 0.163895
Naveen 0.165605
Chai 0.166667
Atlee 0.167382
dtype: float64
d.femininity_of_name.plot(figsize=(17,5),ylabel='femininity');
Berkley 0.108889
Dasani 0.110092
Sharone 0.111111
Ifeoluwa 0.111111
Rama 0.111111
Scout 0.111486
Brownie 0.111732
Lashon 0.113158
Indigo 0.113364
Argie 0.113636
dtype: float64
d.masculinity_of_name.plot(figsize=(17,5),ylabel='masculinity');
因此，一个名字的（性别）“模糊性”可以定义为它的女性气质和男性气质的最低值的两倍。在
通过定义模糊度，我们得到一个介于0和1之间的分数。当相同比例的男孩和女孩用这个名字命名时，这是最大的（1）。当只有一个性别被命名时，它是最小值（0）。在
请注意，此分数是原始的（或“未平滑”）。它是用原始计数来计算的，所以极端分数通常适用于计数非常低的名称。在
d.ambiguity_of_name^{pr35}$
t=d.ambiguity_of_nameprint(f"There are {len(t[t>0])} (gender-)ambiguous names")
There are 3090 (gender-)ambiguous names
t=d.ambiguity_of_namet[t>0].plot(figsize=(17,5),ylabel='gender-ambiguity');
t=list(d.ambiguous_names)print(f"{len(t)} (gender-)ambiguous names:")print(*t[:9],'...',sep=', ')
3090 (gender-)ambiguous names:
Nolie, Tyrese, Linn, Savannah, Bryn, Rei, Abby, Shilo, Tracy, ...
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
