
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)
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
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
之后再讀取本地分日獎牌數(shù)據(jù)并將國家ID進行匹配
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
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
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)
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
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
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
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
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)
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。
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?
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?
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
如何將上一題的結果進一步突出展示,可以使用 pandas 中的 style
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
接下來,讓我們統(tǒng)計每天產(chǎn)生的獎牌總數(shù)
可以看到,最后一天產(chǎn)生的獎牌數(shù)量最多
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)
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?
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!
首先制作獎牌排行榜
上圖使用 matplotlib 制作,看起來不錯,但代碼量也確實不少
接下來使用 pyecharts 繪制上一題獎牌榜各獎牌的細分
使用 pyecharts 的好處就是使用封裝好的方法,代碼量相對較少
現(xiàn)在進一步繪制中國隊的獎牌分布
同樣使用 pyecharts ,實際行代碼搞定
現(xiàn)在繪制獎牌分布的熱力地圖
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
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
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。
df1 = pd.read_html("https://olympics.com/tokyo-2020/olympic-games/zh/results/all-sports/medal-standings.htm")[0]
df2 = pd.read_csv("東京奧運會獎牌分日數(shù)據(jù).csv")
修改列名
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
df2.info()
df2['獲獎時間'] = pd.to_datetime(df2['獲獎時間'])
數(shù)據(jù)合并
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
數(shù)據(jù)分組
數(shù)據(jù)統(tǒng)計
數(shù)據(jù)篩選
數(shù)據(jù)透視
pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['國家','運動類別'],aggfunc = 'count')
數(shù)據(jù)查詢
result.query("國家 == ['中國']")
個性化查看
(result.query("國家 == ['中國']")
.style
.bar(subset=['獎牌類型'],color='skyblue'))
數(shù)據(jù)格式化
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
df2.groupby("獲獎時間")['國家'].count().sort_values()
數(shù)據(jù)透視
pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['運動類別','國家'],aggfunc = 'count')
數(shù)據(jù)計算
pd.pivot_table(df2,values = ['獎牌類型'],index = ['獲獎時間','國家'],aggfunc = 'count').query("國家 == ['中國']").cumsum()
數(shù)據(jù)計算
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
堆疊圖
環(huán)形圖
地圖
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