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使用 Python 绘制美国选举分级统计图

如何创建美国选举结果的时间序列分级统计图

数据地址为源地址，如果失效请与我联系。

「AI秘籍」系列课程：

2024 年美国大选将至，关于此次选举据说非常戏剧，两位最大可能的提名候选人跟 2020 年如出一辙。不过，本次大选数据咱们是暂时没办法获得了，就拿 2020 年的那次数据来看看。

2020 年美国大选带来了高度紧张的气氛、毫无根据的欺诈指控，最重要的是，带来了一些很棒的可视化效果。至少对数据科学家来说，这很重要。似乎你无论在哪里都看不到一些新颖的选举结果呈现方式。那么为什么不再添加一些呢？在本教程中，你将学习如何使用 Python 创建一些自己的可视化效果。

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你将学习如何创建两张 1976 年至 2016 年美国总统选举结果的交互式分级统计图。第一张地图有一个时间滑块。当你移动滑块时，地图将发生变化，以显示给定年份每个州的结果。对于第二张地图，每个州都变成了一个按钮。你可以单击该州以查看随时间变化的投票趋势。我将介绍代码，你可以在GitHub上找到完整的项目1。你也可以下载地图2，你应该能够在浏览器中打开和浏览它们。

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Python 包

我们将使用folium3构建地图。这是一个非常有用的包，可用于创建简单的地理空间数据可视化。除了 folium 之外，我们还将使用一些其他 Python 包。你可以使用以下代码导入它们。请确保你已先安装所有包。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt, mpld3
%matplotlib inline
import json
import datetime

from shapely.geometry import Polygon, mapping
import geopandas as gpd
import folium
from folium.plugins import TimeSliderChoropleth

数据源

美国形状文件

我们需要的第一个数据集是美国的 shapefile4。shapefile是一种用于存储地理空间矢量数据的文件格式。在我们的例子中，我们有一组坐标，它们定义了美国每个州的边界。我们将数据读入为GeoPandas 数据框。数据框的51行中的每一行都给出了州的名称和坐标（即几何图形）。

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# Get US states shapefile
us_shape = gpd.read_file(data_path + '/States_shapefile/States_shapefile.shp')
us_shape = us_shape[['State_Name','geometry']]
us_shape.head()

---
	State_Name	geometry
0	ALABAMA	POLYGON ((-85.07007 31.9807, -85.11515 31.9074...
1	ALASKA	MULTIPOLYGON (((-161.33379 58.73325, -161.3824...
2	ARIZONA	POLYGON ((-114.52063 33.02771, -114.55909 33.0...
3	ARKANSAS	POLYGON ((-94.46169 34.19677, -94.45262 34.508...
4	CALIFORNIA	MULTIPOLYGON (((-121.66522 38.16929, -121.7823...

让我们使用此 Shapefile 创建第一张 folium 地图。在下面的代码中，我们初始化地图。通过设置 location=[50.77500, -100]，地图在打开时将聚焦于美国。然后，我们使用美国 Shapefile 和 GeoJson 函数向地图添加分级统计图。在图 1 中，你可以看到此代码创建的地图。Shapefile 为我们提供了工作基础，但我们需要另一个用于选举结果的数据集。

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# plot the shape file with folium 
m = folium.Map(location=[50.77500, -100],zoom_start=3) 
choropleth =folium.GeoJson(data= us_shape.to_json())
m.add_child(choropleth)

图 1：美国 Shapefile 分级统计图

选举结果数据集

对于选举结果，我们使用麻省理工学院选举数据和科学实验室提供的数据集5。它包含 1976 年至 2020 年美国总统选举结果。该数据集包含该年每个州、年份和参选候选人的行。为了让事情变得简单一点，我们应该先将此数据集转换为不同的格式。

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# Get election data
election = pd.read_csv(data_path +  "/U.S. President 1976–2020/1976-2020-president.csv" )
election.replace('democratic-farmer-labor','democrat',inplace=True)
election.head()

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	year	state	state_po	state_fips	state_cen	state_ic	office	candidate	party_detailed	writein	candidatevotes	totalvotes	version	notes	party_simplified
0	1976	ALABAMA	AL	1	63	41	US PRESIDENT	CARTER, JIMMY	DEMOCRAT	False	659170	1182850	20210113	NaN	DEMOCRAT
1	1976	ALABAMA	AL	1	63	41	US PRESIDENT	FORD, GERALD	REPUBLICAN	False	504070	1182850	20210113	NaN	REPUBLICAN
2	1976	ALABAMA	AL	1	63	41	US PRESIDENT	MADDOX, LESTER	AMERICAN INDEPENDENT PARTY	False	9198	1182850	20210113	NaN	OTHER
3	1976	ALABAMA	AL	1	63	41	US PRESIDENT	BUBAR, BENJAMIN ""BEN""	PROHIBITION	False	6669	1182850	20210113	NaN	OTHER
4	1976	ALABAMA	AL	1	63	41	US PRESIDENT	HALL, GUS	COMMUNIST PARTY USE	False	1954	1182850	20210113	NaN	OTHER

使用下面的代码，我们将数据集转换为嵌套字典。对于每一年，我们都有一个以州名作为键的字典。对于每个州，都有一个字典给出民主党和共和党候选人的投票数。字典的形式如下：

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{
  <year>: { 
    <state> : {'dem':<#votes>, 'rep':<#votes>},
    <state> : {'dem':<#votes>, 'rep':<#votes>},
    ...},
  ...
}
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# Transform election data 
states = set(election['state'])

results = {}
for year in range(1976,2024,4):
    
    result = {}
    for state in states:
        
        state_year = election[(election.year == year) 
                              & (election.state == state)]
        dem = max(state_year[state_year.party_simplified == 'DEMOCRAT']['candidatevotes'])
        rep = max(state_year[state_year.party_simplified == 'REPUBLICAN']['candidatevotes'])
        
        result[state] = {'dem':dem, 'rep':rep}
        
    results[year] = result
    
results

---
{1976: {'TEXAS': {'dem': 2082319, 'rep': 1953300},
    ...
  'MISSOURI': {'dem': 998387, 'rep': 927443}},
 1980: {'TEXAS': {'dem': 1881147, 'rep': 2510705},
    ...
 2020: {'TEXAS': {'dem': 5259126, 'rep': 5890347},
    ...
  'MISSOURI': {'dem': 1253014, 'rep': 1718736}}}

数据可视化

在开始介绍交互式地图之前，让我们先使用这些数据集来创建一个简单的等值线图。我们首先需要定义两个函数。state_style 函数返回一个用于定义州的颜色和边界的字典。如果某个州在某一年投票给民主党，则该州将变为蓝色；如果投票给共和党，则该州将变为红色。该函数返回的字典略有不同，具体取决于它是被 style_dictionary 还是 style_function 使用。

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def state_style(state,year,function=False):
    """
    Returns the style for a state in a given year
    """
    
    state_results = results[year][state]
    
    #Set state colour
    if state_results['dem'] >= state_results['rep']:
        color = '#4f7bff' #blue
    else:
        color = '#ff5b4f' #red
    
    #Set state style
    if function == False:
        # Format for style_dictionary
        state_style = {
            'opacity': 1,
            'color': color,
        } 
    else:
        # Format for style_fucntion
        state_style = {
             'fillOpacity': 1,
             'weight': 1,
             'fillColor': color,
             'color': '#000000'}    
  
    return state_style

对于此等值线图，我们将使用 style_function。 GeoJson 包使用此函数将 GeoJson 特征映射到样式。在我们的例子中，GeoJson 特征将包含有关州的信息（即名称和几何形状）。这些特征由 GeoJson 包传递给 style_function。通过设置 year=2020，我们使用 2020 年选举的结果来定义每个州的样式。

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def style_function(feature):
    """
    style_function used by the GeoJson folium function
    """

    state = feature['properties']['State_Name']
    style = state_style(state,year=2020,function=True)
    
    return style

现在，我们可以使用这些函数来创建我们的第一个等值线图。代码与我们用于创建第一张地图的代码非常相似。唯一的区别是我们现在将 style_function 传递给 GeoJson 函数。如上所述，这会根据选举结果为每个州赋予一种颜色。生成的地图如图 2 所示。现在，让我们看看如何改进这张地图并使其更具交互性。

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# plot the choropleth 
m = folium.Map(location=[50.77500, -100],zoom_start=3)
choropleth =folium.GeoJson(data= us_shape.to_json(),style_function=style_function)
m.add_child(choropleth)

图 2：2020 年选举结果

地图 1：分级统计图滑块

我们首先创建一个带有时间滑块的等值线地图。这是使用 TimeSliderChoropleth 函数完成的。此函数假定所有日期都采用 Unix 时间格式（即时间戳）。因此，我们使用year_to_ts函数将选举年份转换为时间戳。例如，2020 年将转换为 "1577808000"。

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def year_to_ts(year):
    """
    Convert year to timestamp
    """
    time = datetime.datetime(year, 1, 1, 0, 0).strftime('%s')
    if len(time)==9: time ='0{}'.format(time)
    return time

我们需要定义的第二个函数style_dictionary返回一个样式字典。这与style_function类似，只是我们现在处理的是时间序列数据。因此，对于每个州，我们需要定义其从 1976 年到 2016 年每年的样式。style_dictionary函数返回一个嵌套字典，形式如下：

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{
  <ID>: { 
    <timestamp> : {'opacity':1, 'color':<hex_color>},
    <timestamp> : {'opacity':1, 'color':<hex_color>},
    ...},
  ...
}

上面提到的 ID 是分配给每个州的唯一 ID。它由.to_json()函数自动分配。TimeSliderChoropleth 使用这些 ID 将州映射到其样式。因此，为了确保我们有正确的映射，我们首先创建从 ID 到州名的映射。这在下面的第 7 行到第 13 行中完成。该函数的其余部分使用上面看到的形式创建字典。

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def style_dictionary():
    """
    style_dictionary used by the TimeSliderChoropleth folium function
    """
    
    # get ids used by TimeSliderChoropleth
    ID = {}
    state_json = json.loads(us_shape.to_json())

    for state in state_json['features']:
        state_id = state['id']
        state_name = state['properties']['State_Name']
        ID[state_name] = state_id
    
    
    #create style dictionary
    style_dic= {}
    for state in states:
        
        state_dic = {}
        for year in range(1976,2024,4):
            
            time = year_to_ts(year)
            state_dic[time] =  state_style(state,year)

        style_dic[ID[state]] = state_dic  
        
    return style_dic

现在我们准备创建地图了。同样，代码与之前类似，只是我们使用了 TimeSliderChoropleth 函数并传入了样式字典。代码的结果可以在图 3 中看到。你将能够滑动地图顶部的条形图来查看随时间变化的选举结果。例如，从 2012 年到 2020 年，我们可以看到几个州变成红色。这导致共和党候选人获胜。

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# Create time slider map
m = folium.Map(location=[50.77500, -100],zoom_start=3) 
ts = TimeSliderChoropleth(us_shape.to_json(), style_dictionary())
m.add_child(ts)

m.save("../figures/us_election_map1.html")

图 3：分级统计图滑块

我们应该在上面的第 6 行提到保存地图的代码。此行将地图保存为 HTML 文件。你可以在任何浏览器中打开并浏览它。如果你使用的是 jupyter 笔记本，地图也会显示在代码块下方。如果地图太复杂，笔记本可能无法呈现它。在这种情况下，你必须保存地图并在浏览器中打开它，然后才能看到它。

地图 2：分级统计图按钮

对于下一张地图，我们将把每个州变成一个按钮。你可以单击该州以查看随时间变化的投票趋势。首先，要创建这些趋势图，我们使用以下代码。getFigure 函数为给定的州创建标准 matplotlib 图表。在最后几行中，我们将图表转换为 HTML 并将其添加到 IFrame。这样它就可以嵌入到我们的 folium 地图中。你可以在图 5 中看到为加利福尼亚州制作的图表示例。

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def getFigure(state):
    """
    Plot voting trends from a given state
    """

    #Get number of votes
    years = range(1976,2024,4)
    dems = []
    reps =[]
    for year in years:

        result = results[year][state]
        dems.append(result['dem']/1000000)  
        reps.append(result['rep']/1000000) 

    #Plot number of votes    
    fig = plt.figure(figsize=(8,4))
    plt.plot(years,dems,label='Democrat',color='#4f7bff')
    plt.plot(years,reps,label='Republican',color='#ff5b4f')

    plt.title(state,size = 18)
    plt.ticklabel_format(style='plain')
    plt.xlabel('Year',size =14)
    plt.xticks(years)
    plt.ylabel('Votes (millions)',size =14)
    plt.legend(loc =0)

    #Add figure to iframe
    html = mpld3.fig_to_html(fig)
    iframe = folium.IFrame(html=html,width = 600, height = 300)

    return iframe

图5：加州投票趋势

在创建按钮等值线图之前，我们必须定义最后一个函数。highlight_style 函数用于定义鼠标悬停在某个状态上时的样式。发生这种情况时，该状态将变得略微阴影化。这使我们能够在单击鼠标之前看到鼠标处于什么状态。

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def highlight_style(feature): 
    """
    style_function used when choropleth button
    is highighted
    """
    return {'fillOpacity': 0.2,
         'weight': 1,
         'fillColor': '#000000',
         'color': '#000000'}

最后，为了创建地图，我们首先使用 2020 年的结果创建一个分级统计图。我们使用与图 2 中的地图完全相同的代码来执行此操作。然后，使用每个州的几何图形，我们创建一个州标记并向每个标记添加一个弹出窗口。每个弹出窗口都包含上面讨论的嵌入式图表之一。单击标记时，将显示弹出窗口，我们将能够看到投票趋势。

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# plot the shape file with folium 
m = folium.Map(location=[50.77500, -100],zoom_start=5,max_zoom=5) #Initialize map
choropleth =folium.GeoJson(data= us_shape.to_json(),
                           style_function=style_function)
m.add_child(choropleth)

# Create popup button for each state
for i in range(len(us_shape)):
    
    geometry = us_shape.loc[i]['geometry']
    state_name = us_shape.loc[i]['State_Name']
    popup = folium.Popup(getFigure(state_name),max_width=1000)
    
    state_marker = folium.GeoJson(data=mapping(geometry),
                                  highlight_function = highlight_style)
    state_marker.add_child(popup)
    m.add_child(state_marker)

m.save("../figures/us_election_map2.html")

你可以在图 4 中看到此代码的结果。你可以看到将鼠标悬停在某个州上方会如何突出显示该州。还可以单击德克萨斯州和加利福尼亚州以显示其趋势。在笔记本中查看此地图可能会有些困难。在这种情况下，请将其保存为 HTML 文件并在浏览器中打开。

图 4：分级统计图按钮

本文到这里就要结束了，与本文不同，2024 年美国大选尚未开始。届时，会有很多新的数据可供使用，我们将能够使用 20204 年的数据更新可视化。我们会看到各州的颜色发生变化，趋势是否发生变化。这些变化的原因很复杂。像这样的可视化是帮助我们理解它们的一个很好的步骤。

  1. 茶桁的公开文章代码仓库, https://github.com/hivandu/public_articles↩︎

  2. 地图 HTML 文件: https://github.com/hivandu/public_articles/tree/main/maps↩︎

  3. Folium, https://python-visualization.github.io/folium/↩︎

  4. shapefile, https://alicia.data.socrata.com/Government/States-21basic/jhnu-yfrj/data↩︎

  5. 选举数据, https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/42MVDX↩︎

使用 Python 绘制美国选举分级统计图

https://hivan.me/使用 Python 绘制美国选举分级统计图/

作者

Hivan Du

发布于

2024-07-11

更新于

2024-07-16

许可协议

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