14.3 1880-2010年间全美婴儿姓名

我们要做一些数据规整才能加载这个数据集，这么做就会产生一个如下的DataFrame：

你可以用这个数据集做很多事，例如：

计算指定名字（可以是你自己的，也可以是别人的）的年度比例。
计算某个名字的相对排名。
计算各年度最流行的名字，以及增长或减少最快的名字。
分析名字趋势：元音、辅音、长度、总体多样性、拼写变化、首尾字母等。
分析外源性趋势：圣经中的名字、名人、人口结构变化等。

利用前面介绍过的那些工具，这些分析工作都能很轻松地完成，我会讲解其中的一些。

到编写本书时为止，美国社会保障总署将该数据库按年度制成了多个数据文件，其中给出了每个性别/名字组合的出生总数。这些文件的原始档案可以在这里获取：。

如果你在阅读本书的时候这个页面已经不见了，也可以用搜索引擎找找。

下载”National data”文件names.zip，解压后的目录中含有一组文件（如yob1880.txt）。我用UNIX的head命令查看了其中一个文件的前10行（在Windows上，你可以用more命令，或直接在文本编辑器中打开）：


Mary,F,7065
Anna,F,2604
Emma,F,2003
Elizabeth,F,1939
Minnie,F,1746
Margaret,F,1578
Ida,F,1472
Alice,F,1414
Bertha,F,1320
Sarah,F,1288

由于这是一个非常标准的以逗号隔开的格式，所以可以用pandas.read_csv将其加载到DataFrame中：

In [95]: import pandas as pd
In [96]: names1880 =
pd.read_csv('datasets/babynames/yob1880.txt',
   ....:                         names=['name', 'sex', 'births'])
In [97]: names1880
Out[97]: 
           name sex  births
0          Mary   F    7065
1          Anna   F    2604
2          Emma   F    2003
3     Elizabeth   F    1939
4        Minnie   F    1746
...         ...  ..     ...
1995     Woodie   M       5
1996     Worthy   M       5
1997     Wright   M       5
1998       York   M       5
1999  Zachariah   M       5
[2000 rows x 3 columns]

这些文件中仅含有当年出现超过5次的名字。为了简单起见，我们可以用births列的sex分组小计表示该年度的births总计：

In [98]: names1880.groupby('sex').births.sum()
Out[98]: 
sex
F     90993
M    110493
Name: births, dtype: int64

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 = 'datasets/babynames/yob%d.txt' % year
    frame = pd.read_csv(path, names=columns)
    frame['year'] = year
    pieces.append(frame)
# Concatenate everything into a single DataFrame
names = pd.concat(pieces, ignore_index=True)

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。现在我们得到了一个非常大的DataFrame，它含有全部的名字数据：

In [100]: names
Out[100]: 
              name sex  births  year
0             Mary   F    7065  1880
1             Anna   F    2604  1880
2             Emma   F    2003  1880
3        Elizabeth   F    1939  1880
4           Minnie   F    1746  1880
...            ...  ..     ...   ...
1690779    Zymaire   M       5  2010
1690780     Zyonne   M       5  2010
1690781  Zyquarius   M       5  2010
1690782      Zyran   M       5  2010
1690783      Zzyzx   M       5  2010
[1690784 rows x 4 columns]

有了这些数据之后，我们就可以利用groupby或pivot_table在year和sex级别上对其进行聚合了，如图14-4所示：

In [101]: total_births = names.pivot_table('births', index='year',
   .....:                                  columns='sex', aggfunc=sum)
In [102]: total_births.tail()
Out[102]: 
sex         F        M
year                  
2006  1896468  2050234
2007  1916888  2069242
2008  1883645  2032310
2009  1827643  1973359
2010  1759010  1898382
In [103]: total_births.plot(title='Total births by sex and year')

下面我们来插入一个prop列，用于存放指定名字的婴儿数相对于总出生数的比例。prop值为0.02表示每100名婴儿中有2名取了当前这个名字。因此，我们先按year和sex分组，然后再将新列加到各个分组上：

def add_prop(group):
    group['prop'] = group.births / group.births.sum()
    return group
names = names.groupby(['year', 'sex']).apply(add_prop)

现在，完整的数据集就有了下面这些列：

In [105]: names
Out[105]: 
              name sex  births  year      prop
0             Mary   F    7065  1880  0.077643
1             Anna   F    2604  1880  0.028618
2             Emma   F    2003  1880  0.022013
3        Elizabeth   F    1939  1880  0.021309
4           Minnie   F    1746  1880  0.019188
...            ...  ..     ...   ...       ...
1690780     Zyonne   M       5  2010  0.000003
1690781  Zyquarius   M       5  2010  0.000003
1690782      Zyran   M       5  2010  0.000003
1690783      Zzyzx   M       5  2010  0.000003
[1690784 rows x 5 columns]

In [106]: names.groupby(['year', 'sex']).prop.sum()
year  sex
1880  F      1.0
      M      1.0
1881  F      1.0
      M      1.0
1882  F      1.0
            ... 
2008  M      1.0
2009  F      1.0
      M      1.0
2010  F      1.0
      M      1.0
Name: prop, Length: 262, dtype: float64

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：

如果你喜欢DIY的话，也可以这样：

pieces = []
for year, group in names.groupby(['year', 'sex']):
    pieces.append(group.sort_values(by='births', ascending=False)[:1000])
top1000 = pd.concat(pieces, ignore_index=True)

现在的结果数据集就小多了：

In [108]: top1000
Out[108]: 
             name sex  births  year      prop
0            Mary   F    7065  1880  0.077643
1            Anna   F    2604  1880  0.028618
2            Emma   F    2003  1880  0.022013
3       Elizabeth   F    1939  1880  0.021309
4          Minnie   F    1746  1880  0.019188
...           ...  ..     ...   ...       ...
261872     Camilo   M     194  2010  0.000102
261873     Destin   M     194  2010  0.000102
261874     Jaquan   M     194  2010  0.000102
261875     Jaydan   M     194  2010  0.000102
261876     Maxton   M     193  2010  0.000102
[261877 rows x 5 columns]

接下来的数据分析工作就针对这个top1000数据集了。

有了完整的数据集和刚才生成的top1000数据集，我们就可以开始分析各种命名趋势了。首先将前1000个名字分为男女两个部分：

In [109]: boys = top1000[top1000.sex == 'M']
In [110]: girls = top1000[top1000.sex == 'F']

这是两个简单的时间序列，只需稍作整理即可绘制出相应的图表（比如每年叫做John和Mary的婴儿数）。我们先生成一张按year和name统计的总出生数透视表：

In [111]: total_births = top1000.pivot_table('births', index='year',
   .....:                                    columns='name',
   .....:                                    aggfunc=sum)

现在，我们用DataFrame的plot方法绘制几个名字的曲线图（见图14-5）：

In [112]: total_births.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 131 entries, 1880 to 2010
Columns: 6868 entries, Aaden to Zuri
dtypes: float64(6868)
memory usage: 6.9 MB
In [113]: subset = total_births[['John', 'Harry', 'Mary', 'Marilyn']]
In [114]: subset.plot(subplots=True, figsize=(12, 10), grid=False,
   .....:             title="Number of births per year")

图14-5 几个男孩和女孩名字随时间变化的使用数量

从图中可以看出，这几个名字在美国人民的心目中已经风光不再了。但事实并非如此简单，我们在下一节中就能知道是怎么一回事了。

一种解释是父母愿意给小孩起常见的名字越来越少。这个假设可以从数据中得到验证。一个办法是计算最流行的1000个名字所占的比例，我按year和sex进行聚合并绘图（见图14-6）：

In [116]: table = top1000.pivot_table('prop', index='year',
   .....:                             columns='sex', aggfunc=sum)
In [117]: table.plot(title='Sum of table1000.prop by year and sex',
   .....:            yticks=np.linspace(0, 1.2, 13), xticks=range(1880, 2020, 10)
)

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：

In [118]: df = boys[boys.year == 2010]
In [119]: df
Out[119]: 
           name sex  births  year      prop
260877    Jacob   M   21875  2010  0.011523
260878    Ethan   M   17866  2010  0.009411
260879  Michael   M   17133  2010  0.009025
260880   Jayden   M   17030  2010  0.008971
260881  William   M   16870  2010  0.008887
...         ...  ..     ...   ...       ...
261872   Camilo   M     194  2010  0.000102
261873   Destin   M     194  2010  0.000102
261874   Jaquan   M     194  2010  0.000102
261875   Jaydan   M     194  2010  0.000102
261876   Maxton   M     193  2010  0.000102
[1000 rows x 5 columns]

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：

In [120]: prop_cumsum = df.sort_values(by='prop', ascending=False).prop.cumsum()
In [121]: prop_cumsum[:10]
Out[121]: 
260877    0.011523
260878    0.020934
260879    0.029959
260880    0.038930
260881    0.047817
260882    0.056579
260883    0.065155
260884    0.073414
260885    0.081528
260886    0.089621
Name: prop, dtype: float64
In [122]: prop_cumsum.values.searchsorted(0.5)
Out[122]: 116

由于数组索引是从0开始的，因此我们要给这个结果加1，即最终结果为117。拿1900年的数据来做个比较，这个数字要小得多：

In [123]: df = boys[boys.year == 1900]
In [124]: in1900 = df.sort_values(by='prop', ascending=False).prop.cumsum()
In [125]: in1900.values.searchsorted(0.5) + 1
Out[125]: 25

现在，diversity这个DataFrame拥有两个时间序列（每个性别各一个，按年度索引）。通过IPython，你可以查看其内容，还可以像之前那样绘制图表（如图14-7所示）：

Out[128]: 
sex    F   M
year        
1881  38  14
1882  38  15
1883  39  15
1884  39  16
In [129]: diversity.plot(title="Number of popular names in top 50%")

图14-7 按年度统计的密度表

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。读者们可以自己分析一下具体是什么在驱动这个多样性（比如拼写形式的变化）。

2007年，一名婴儿姓名研究人员Laura Wattenberg在她自己的网站上指出（http://www.babynamewizard.com）：近百年来，男孩名字在最后一个字母上的分布发生了显著的变化。为了了解具体的情况，我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：

# extract last letter from name column
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)

然后，我选出具有一定代表性的三年，并输出前面几行：

In [131]: subtable = table.reindex(columns=[1910, 1960, 2010], level='year')
In [132]: subtable.head()
Out[132]: 
sex                 F                            M                    
year             1910      1960      2010     1910      1960      2010
last_letter                                                           
a            108376.0  691247.0  670605.0    977.0    5204.0   28438.0
b                 NaN     694.0     450.0    411.0    3912.0   38859.0
c                 5.0      49.0     946.0    482.0   15476.0   23125.0
d              6750.0    3729.0    2607.0  22111.0  262112.0   44398.0
e            133569.0  435013.0  313833.0  28655.0  178823.0  129012.0

接下来我们需要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：

In [133]: subtable.sum()
Out[133]: 
sex  year
F    1910     396416.0
     1960    2022062.0
     2010    1759010.0
M    1910     194198.0
     1960    2132588.0
2010    1898382.0
dtype: float64
In [134]: letter_prop = subtable / subtable.sum()
In [135]: letter_prop
Out[135]: 
sex                 F                             M                    
year             1910      1960      2010      1910      1960      2010
last_letter                                                            
a            0.273390  0.341853  0.381240  0.005031  0.002440  0.014980
b                 NaN  0.000343  0.000256  0.002116  0.001834  0.020470
c            0.000013  0.000024  0.000538  0.002482  0.007257  0.012181
d            0.017028  0.001844  0.001482  0.113858  0.122908  0.023387
e            0.336941  0.215133  0.178415  0.147556  0.083853  0.067959
...               ...       ...       ...       ...       ...       ...
v                 NaN  0.000060  0.000117  0.000113
0.000037  0.001434
w            0.000020  0.000031  0.001182  0.006329  0.007711  0.016148
x            0.000015  0.000037  0.000727  0.003965  0.001851  0.008614
y            0.110972  0.152569  0.116828  0.077349  0.160987  0.058168
z            0.002439  0.000659  0.000704  0.000170  0.000184  0.001831
[26 rows x 6 columns]

有了这个字母比例数据之后，就可以生成一张各年度各性别的条形图了，如图14-8所示：

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)

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，最后进行转置以便将各个列做成一个时间序列：

In [138]: letter_prop = table / table.sum()
In [139]: dny_ts = letter_prop.loc[['d', 'n', 'y'], 'M'].T
In [140]: dny_ts.head()
Out[140]: 
last_letter         d         n         y
year                                     
1880         0.083055  0.153213  0.075760
1881         0.083247  0.153214  0.077451
1882         0.085340  0.149560  0.077537
1883         0.084066  0.151646  0.079144
1884         0.086120  0.149915  0.080405

有了这个时间序列的DataFrame之后，就可以通过其plot方法绘制出一张趋势图了（如图14-9所示）：

In [143]: dny_ts.plot()

图14-9 各年出生的男孩中名字以d/n/y结尾的人数比例

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：

In [144]: all_names = pd.Series(top1000.name.unique())
In [145]: lesley_like = all_names[all_names.str.lower().str.contains('lesl')]
In [146]: lesley_like
Out[146]: 
632     Leslie
2294    Lesley
4262    Leslee
4728     Lesli
6103     Lesly
dtype: object

然后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：

In [147]: filtered = top1000[top1000.name.isin(lesley_like)]
In [148]: filtered.groupby('name').births.sum()
Out[148]: 
name
Leslee      1082
Lesley     35022
Lesli        929
Leslie    370429
Lesly      10067
Name: births, dtype: int64

接下来，我们按性别和年度进行聚合，并按年度进行规范化处理：