elections 0.0.2

轻松获取（美国2020年，目前）选举统计数据。在

如何使用

importpandasaspdfromelectionsimportPresident2020TimeSeries,Races2020,Election2020RawJson

总统的种族统计

51

s是一个类似字典的总统竞选界面。在

关键是国家

print(*s)

alabama alaska arizona arkansas california colorado connecticut delaware district-of-columbia florida georgia hawaii idaho illinois indiana iowa kansas kentucky louisiana maine maryland massachusetts michigan minnesota mississippi missouri montana nebraska nevada new-hampshire new-jersey new-mexico new-york north-carolina north-dakota ohio oklahoma oregon pennsylvania rhode-island south-carolina south-dakota tennessee texas utah vermont virginia washington west-virginia wisconsin wyoming

它的值是包含统计信息的数据帧。在

state='georgia'df=s[state]df

.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

df['bidenj'].plot(figsize=(16,6),grid=True,title=state);

其他种族

但这不是这里唯一的比赛。在

s=Races2020()len(s)

51

data=s['new-york']# by the way, you can tab-complete this if you're working in a jupyter notebookprint(type(data))print(f"{len(data)} items... Here are the first 5:")list(data)[:5]

<class 'py2store.base.Store'>
242 items... Here are the first 5:





['president-general-2020-11-03',
 'house-general-district-001-2020-11-03',
 'house-general-district-002-2020-11-03',
 'house-general-district-003-2020-11-03',
 'house-general-district-004-2020-11-03']

所以我们现在明白了，我们不仅仅是为了赢得总统竞选，而是为了。。。242场比赛（其中之一是总统竞选）。在

你还需要知道的是，President2020TimeSeries只是给了你一个可供比赛使用的数据（“timeseries”数据），为了方便你提取和格式化，因为它可能是你来这里的主要信息。在

但是还有其他相关的（原始）数据，你可能感兴趣，也可能不感兴趣。你得到的是：

data['president-general-2020-11-03'].keys()# you can tab complete here as well (you're welcome!)

dict_keys(['race_id', 'race_slug', 'url', 'state_page_url', 'ap_polls_page', 'edison_exit_polls_page', 'race_type', 'election_type', 'election_date', 'runoff', 'race_name', 'office', 'officeid', 'race_rating', 'seat', 'seat_name', 'state_id', 'state_slug', 'state_name', 'state_nyt_abbrev', 'state_shape', 'party_id', 'uncontested', 'report', 'result', 'result_source', 'gain', 'lost_seat', 'votes', 'electoral_votes', 'absentee_votes', 'absentee_counties', 'absentee_count_progress', 'absentee_outstanding', 'absentee_max_ballots', 'provisional_outstanding', 'provisional_count_progress', 'poll_display', 'poll_countdown_display', 'poll_waiting_display', 'poll_time', 'poll_time_short', 'precincts_reporting', 'precincts_total', 'reporting_display', 'reporting_value', 'eevp', 'tot_exp_vote', 'eevp_source', 'eevp_value', 'eevp_display', 'county_data_source', 'incumbent_party', 'no_forecast', 'last_updated', 'candidates', 'has_incumbent', 'leader_margin_value', 'leader_margin_votes', 'leader_margin_display', 'leader_margin_name_display', 'leader_party_id', 'counties', 'votes2016', 'margin2016', 'clinton2016', 'trump2016', 'votes2012', 'margin2012', 'expectations_text', 'expectations_text_short', 'absentee_ballot_deadline', 'absentee_postmark_deadline', 'update_sentences', 'race_diff', 'winnerCalledTimestamp', 'timeseries'])

t=data['president-general-2020-11-03']print(t['trump2016'],t['clinton2016'])

2819534 4556124

选举2020Rawjson

但是如果你想要更多，甚至更原始，我们可以给你。在

使用Election2020RawJson可以访问原始的完整json。在

raw_jsons=Election2020RawJson()json_data=raw_jsons['california']json_data.keys()

dict_keys(['data', 'meta'])

json_data['meta']

{'version': 10403,
 'track': '2020-11-03',
 'timestamp': '2020-11-06T23:52:57.623Z'}

dict_keys(['races', 'party_control', 'liveUpdates'])

pd.DataFrame(json_data['data']['party_control']).set_index('race_type').T

.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

pd.DataFrame(json_data['data']['liveUpdates'])

.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

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