文脈 雇用、所得、貿易は各選挙サイクルで激しく議論されるテーマであり、2016年も当然例外ではありませんでした。炭鉱労働者、キャリア社、そしてさらに…カナダ（TPP、NAFTA）…は2016年の選挙キャンペーンの注目を集める存在となりました。ジェームズ・カーヴィルがすべての選挙結果を説明するために生み出した永続的なフレーズは正確に思えます：「*問題は経済だ、馬鹿め*」 過去18か月間でデータアナリストから選挙には多くの注目が集まっていますが、私は選挙結果といくつかの標準的な経済データを照らし合わせ、投票における*明らかな*パターンを特定しようと思いました。 何よりも、これは最近習得したPythonのスキルの良い練習になると思い、（うまくいけば）Kaggleプラットフォームへの価値ある最初の貢献にもなると思いました。 内容 これは選択した年の郡レベルの選挙および経済データで、いくつかの異なるソースからまとめられたものです。 選挙結果データについては[トニー・マクガバーンのGitHub][1]を訪問し、データ収集プロセスの詳細についてはこの[サイモン・ロジャースの投稿][2]をお読みください。 - **fips_code** - 郡の連邦情報処理標準（FIPS）コード - **county** - 郡名、州 - **st** - 州の2文字の略称（ワシントンD.C.は「州」として扱われます） - **total_ , dem_ , gop_ , oth_***YYYY* *すべての、民主党、共和党、および第三党（その他）の大統領候補がYYYY年 - 2008年、2012年、および2016年に獲得した票数；2016年のアラスカのデータは含まれていません。 労働統計局は、[地域失業統計（LAUS）][3]で郡ごとおよび年ごとの労働力と失業統計を公開しています。すべての地理的地域および産業の年ごとの賃金は[こちら][4]で見ることができます（産業分野の説明は[こちら][5]）。 - **labor_force_***YY* - 年間平均雇用数（'13、'16 - オバマ大統領第2期の最初と最後の年） - **u_rate_***YY* - 年間平均失業率（同上） - **avg_total_wages_***YY* - 年間平均賃金 - すべての産業（同上） - **avg_pm_wages_***YY* - 年間平均賃金 - 民間製造業（同上） 国際貿易局の[大都市圏輸出シリーズ][6]には、米国大都市統計地域（MSA）の世界への商品貿易輸出が含まれています。これらは上位50の輸出大都市圏を構成する郡です（2016年）。 - **exports_*YYYY*** - 年間総輸出額（2012 - 2016年） - **pop_*YYYY*** - 人口（同上） 郡ごとの人口推計値は[米国国勢調査局][7]から取得しました。 注：私は国際貿易局のMSAに含まれる郡の人口データのみを収集しました。これは、データセットの3000以上の郡のうち約2700の郡には人口データがないことを意味します。振り返ってみると、これは理想的ではありませんでしたが、分析を妨げるものではありません。 [1]: https://github.com/tonmcg/County_Level_Election_Results_12-16 [2]: https://simonrogers.net/2016/11/16/us-election-2016-how-to-download-county-level-results-data/ [3]: https://www.bls.gov/lau/#tables [4]: https://data.bls.gov/cew/apps/data_views/data_views.htm#tab=Tables [5]: https://www.bls.gov/iag/tgs/iag_index_naics.htm [6]: https://www.trade.gov/mas/ian/metroreport/index.asp [7]: https://www.census.gov/data/datasets/2016/demo/popest/counties-detail.html#ds