使用python {census}计算每个州的县数 [英] Count number of counties per state using python {census}

问题描述

我感到困扰的是使用着名的 cenus.csv 数据。

任务：计算每个州的县数。

我已经尝试过：

  df = pd.read_csv（'census.csv'）
 dfd = df [：] ['STNAME']。unique（）//给出状态
 
 serr = pd.Series（dfd）//转换为系列（从数组）
  

之后，我尝试使用两种方法：

1：

  df [df ['STNAME'] == serr] ** //错误：系列长度必须匹配** 
  

2：

  i = 0 
在serr中的名称：//这会生成错误'阿拉巴马州'
 df ['STNAME'] ==名字
为我在serr：
 se rr [i] == serr [name] 
 print（serr [name] .count）
 i + = 1 
  

请指导我;这个东西已经三天了。

解决方案

使用 groupby 使用 nunique 的 COUNTY ：

 code>在[1]中：将大熊猫导入为pd 
 
在[2]中：df = pd.read_csv（'census.csv'）
 
在[3 ]：unique_counties = df.groupby（'STNAME'）['COUNTY']。nunique（）
  

现在结果

 在[4]中：unique_counties 
 Out [4]：
 STNAME 
阿拉巴马州68 
阿拉斯加州30 
亚利桑那州16 
阿肯色州76 
加州59 
科罗拉多州65 
康涅狄格州9 
特拉华州4 
区哥伦比亚2 
佛罗里达68 
格鲁吉亚160 
夏威夷6 
爱达荷45 
伊利诺伊州103 
印第安纳州93 
爱荷华州100 
堪萨斯州106 
肯塔基州121 
路易斯安那州65 
缅因州17 
马里兰州25 
马萨诸塞州15 
密歇根州84 
明尼苏达州88 
密西西比州83 
密苏里州116 
蒙大拿州57 
内布拉斯加州94 
内华达州18 
新罕布什尔州11 
新泽西州22 
新墨西哥州34 
纽约63 
北卡罗来纳州101 
北达科他州54 
俄亥俄州89 
俄克拉荷马州78 
俄勒冈州37 
宾夕法尼亚州68 
罗德岛6 
南卡罗来纳州47 
南达科他州67 
田纳西州96 
德克萨斯州255 
犹他州30 
佛蒙特州15 
弗吉尼亚州134 
华盛顿州40 
西维吉尼亚州56 
威斯康星州73 
怀俄明州24 
名称：COUNTY，dtype：int64 
  

I am troubling with counting the number of counties using famous cenus.csv data.

Task: Count number of counties in each state.

Facing comparing (I think) / Please read below?

I've tried this:

df = pd.read_csv('census.csv')
dfd = df[:]['STNAME'].unique()  //Gives out names of state

serr = pd.Series(dfd)  // converting to series (from array)

After this, i've tried using two approaches:

1:

    df[df['STNAME'] == serr] **//ERROR: series length must match**

2:

i = 0
for name in serr:                        //This generate error 'Alabama'
    df['STNAME'] == name
    for i in serr:
        serr[i] == serr[name]
        print(serr[name].count)
        i+=1

Please guide me; it has been three days with this stuff.

解决方案

Use groupby and aggregate COUNTY using nunique:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.read_csv('census.csv')

In [3]: unique_counties = df.groupby('STNAME')['COUNTY'].nunique()

Now the results

In [4]: unique_counties
Out[4]: 
STNAME
Alabama                  68
Alaska                   30
Arizona                  16
Arkansas                 76
California               59
Colorado                 65
Connecticut               9
Delaware                  4
District of Columbia      2
Florida                  68
Georgia                 160
Hawaii                    6
Idaho                    45
Illinois                103
Indiana                  93
Iowa                    100
Kansas                  106
Kentucky                121
Louisiana                65
Maine                    17
Maryland                 25
Massachusetts            15
Michigan                 84
Minnesota                88
Mississippi              83
Missouri                116
Montana                  57
Nebraska                 94
Nevada                   18
New Hampshire            11
New Jersey               22
New Mexico               34
New York                 63
North Carolina          101
North Dakota             54
Ohio                     89
Oklahoma                 78
Oregon                   37
Pennsylvania             68
Rhode Island              6
South Carolina           47
South Dakota             67
Tennessee                96
Texas                   255
Utah                     30
Vermont                  15
Virginia                134
Washington               40
West Virginia            56
Wisconsin                73
Wyoming                  24
Name: COUNTY, dtype: int64

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