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手把手教你用 pandas 分析可視化東京奧運會數(shù)據(jù)
2021-09-26
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來源:早起Python

作者:劉早起

本文將基于東京奧運會獎牌榜數(shù)據(jù),使用 pandas 進行數(shù)據(jù)分析可視化實戰(zhàn)(文末可以下載數(shù)據(jù)與源碼)

數(shù)據(jù)讀取

首先是奧運會獎牌數(shù)據(jù)的獲取,雖然有很多接口提供數(shù)據(jù),但是通過奧運會官網(wǎng)拿到的數(shù)據(jù)自然是最可靠的

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通過對東京奧運會官網(wǎng)獎牌榜的頁面分析,發(fā)現(xiàn)其表格在前端是通過  嵌入的,所以可以使用 pandas.read_html() 輕松讀取


df1 = pd.read_html("https://olympics.com/tokyo-2020/olympic-games/zh/results/all-sports/medal-standings.htm")[0]
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之后再讀取本地分日獎牌數(shù)據(jù)并將國家ID進行匹配

df2 = pd.read_csv("東京奧運會獎牌分日數(shù)據(jù).csv")
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修改列名

注意到上面的 df1 列名并沒有完整,所以可以使用 rename 函數(shù)修改指定列的名稱

df1.rename(columns={'Unnamed: 2':'金牌數(shù)', 'Unnamed: 3':'銀牌數(shù)', 'Unnamed: 4':'銅牌數(shù)'},inplace=True)

數(shù)據(jù)類型查看與修改

既然 df2 有時間列,為了方便后面分析,自然要檢查一下其類型

df2.info()
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可以看到,獲獎時間列雖然沒有缺失值但其并不是pandas支持的時間類型。

好在修改列屬性并不是什么困難的事情,一行代碼輕松搞定(7-12

df2['獲獎時間'] = pd.to_datetime(df2['獲獎時間'])

數(shù)據(jù)合并

通過觀察可以發(fā)現(xiàn),df2并沒有 國家名稱 列,但是其與 df1 有一個共同列 國家id

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為了給 df2 新增一列 國家名稱 列,一個自然的想法就是通過 國家id 列將兩個數(shù)據(jù)框進行合并,在 pandas 中實現(xiàn),也不是什么困難的事情

temp = pd.merge(df1,df2,on = '國家id') #先合并 temp['獲獎時間'] = pd.to_datetime(temp['獲獎時間'])#修改類型 temp = temp.sort_values(by=['獲獎時間','獎牌類型'], ascending=True, ignore_index=True)#排序,和df2一樣 df2['國家'] = temp['國家奧委會']#賦值 
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現(xiàn)在 df2 就調(diào)整的差不多了(由于源數(shù)據(jù)問題,部分獲獎時間與真實時間有一定誤差),下面開始進行分析

數(shù)據(jù)分組

下面對 df2 進行一些統(tǒng)計分析,計算每個國家的獎牌總數(shù)(也就是出現(xiàn)次數(shù)),并查看獎牌數(shù)前5名,結果可以用 df1 進行驗證

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數(shù)據(jù)統(tǒng)計

看完國家獎牌排行,接下來計算獲得獎牌最多的運動員(注意:僅統(tǒng)計單人項目)

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這里無需使用分組功能,只需要按照運動員姓名列進行頻率統(tǒng)計即可。

數(shù)據(jù)篩選

下面篩選出全部乒乓球的獲獎信息,這里的篩選有多種寫法,你能寫出幾種?

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數(shù)據(jù)透視

現(xiàn)在查看各國在各項目上的獎牌詳情,下面是通過透視得到的答案,但你會使用使用數(shù)據(jù)分組功能嗎?

pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['國家','運動類別'],aggfunc = 'count')
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數(shù)據(jù)查詢

在上一題的基礎上,查詢中國隊的獲獎牌詳情,注意是查詢而不是篩選,所以使用上上一題的方法將會報錯

result.query("國家 == ['中國']")

個性化查看

如何將上一題的結果進一步突出展示,可以使用 pandas 中的 style

(result.query("國家 == ['中國']")
.style
.bar(subset=['獎牌類型'],color='skyblue'))
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數(shù)據(jù)格式

上面說到,df2 的獲獎時間部分并不準確(主要體現(xiàn)在小時上),所以我們干脆將時間精確到天,這里可以使用 map 對一整列進行操作

def time_format(x): return x.strftime("%m月%d日")

df2['獲獎時間'] = df2['獲獎時間'].map(time_format)

分組統(tǒng)計

接下來,讓我們統(tǒng)計每天產(chǎn)生的獎牌總數(shù)

df2.groupby("獲獎時間")['國家'].count().sort_values()
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可以看到,最后一天產(chǎn)生的獎牌數(shù)量最多

數(shù)據(jù)透視

再來查看不同項目在不同國家的分布情況,同樣也可以使用分組功能實現(xiàn)

pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['運動類別','國家'],aggfunc = 'count')
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數(shù)據(jù)計算

接下來讓我們計算中國每日總獎牌數(shù)量,你能想到該如何實現(xiàn)嗎?

pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['獲獎時間','國家'],aggfunc = 'count').query("國家 == ['中國']").cumsum()
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數(shù)據(jù)計算

最后,計算前十名各國每日獎牌數(shù)量統(tǒng)計,注意:對于第一天沒有數(shù)據(jù)的國家用0填充,其余時間的缺失值用上一日數(shù)據(jù)填充。

這看似簡單的問題,涉及的 pandas 操作還真不少!

data = pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['獲獎時間','國家'],aggfunc = 'count').query("國家 == ['美國', '中國', '日本', '英國', 'ROC', '澳大利亞', '荷蘭', '法國', '德國', '意大利']") data = data.unstack() data.columns = data.columns.get_level_values(1) data.columns.name = None data = data.cumsum() data = data.fillna(axis=0,method='ffill').fillna(0) data 

條形圖

首先制作獎牌排行榜

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上圖使用 matplotlib 制作,看起來不錯,但代碼量也確實不少

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堆疊圖

接下來使用 pyecharts 繪制上一題獎牌榜各獎牌的細分

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使用 pyecharts 的好處就是使用封裝好的方法,代碼量相對較少

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環(huán)形圖

現(xiàn)在進一步繪制中國隊的獎牌分布

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同樣使用 pyecharts ,實際行代碼搞定

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地圖

現(xiàn)在繪制獎牌分布的熱力地圖

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使用 pyecharts 繪制,繪圖代碼不多,但是調(diào)整國家中英文映射字典是一件痛苦的事情

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動態(tài)圖

最后繪制每日獎牌榜前十獎牌數(shù)量的動態(tài)圖,使用 matplotlib 或 pyecharts 均得不到較好的效果,所以這里使用另一個第三方庫 bar_chart_race 進行繪制

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以上就是基于 2020年東京奧運會 數(shù)據(jù)進行的一系列數(shù)據(jù)分析可視化流程,基本涉及到利用 Pandas 進行數(shù)據(jù)分析的主要操作,是一份不可多得的簡單易懂、利于探索的數(shù)據(jù)集。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }