Pyecharts“可视化大屏“，带你重温 “2020东京奥运会“，不看直播尽知其事！

Posted 2021-09-08 数据分析与统计学之美

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目录

  1、项目背景
  2、奥运会相关信息爬取
   ① 导入相关库
   ② 爬虫代码完整讲解
  3、数据预处理
   ① 数据替换
   ② 数据分组
   ③ 中英文名映射转换
  4、可视化展示
   ① 2020东京奥运会各国金牌分布地图
   ② 2020东京奥运会奖牌榜详情堆积柱形图
   ③ 2020东京奥运会奖牌榜总数前十名柱形图
   ④ 2020东京奥运会金牌榜总数前十名柱形图
   ⑤ 2020东京奥运会中国各项目获奖详情饼图
   ⑥ 中国选手每日获得奖牌数折线图
   ⑦ 中国选手每日获得金牌数折线图
   ⑧ 中国选手夺金详细数据表格
   ⑨ 组合为可视化大屏

整体思路

1、项目背景

奥运会刚刚过去，你是否已经看过2020东京奥运会呢？本文将手把手带你爬取奥运会相关信息，并利用可视化大屏为你展示奥运详情。让一个没关注过奥运会的朋友，也能够秒懂奥运会。

学完本文后，你将学会如下可视化大屏的制作。

2、奥运会相关信息爬取

• 爬取字段： 国家、国家ID、排名、金牌数、银牌数、铜牌数、奖牌总数、项目名、运动员、获奖类型、获奖时间；
• 爬取说明： 基于两个接口的数据爬取【json格式的数据】，直接采用键值对的方式获取相关数据；
• 使用工具： Pandas+requests

本文是基于两个接口的数据爬取，相对容易的多。

# 这个链接主要展示：各国的金银铜牌及其总数！
https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/total-table/15/110000004609

# 这个链接主要展示：每个参赛队员的参赛项目和获得的奖牌情况！
https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/total-table/15/110000004609

① 导入相关库

import requests
import pandas as pd
from pprint import pprint

• requests库用于发起网页请求，获取网页中的源代码；
• pandas库用于存储和读取获取到的信息；
• pprint库是漂亮的打印，对于json格式的数据，能够很好的展示结构，方便我们解析；

② 爬虫讲解

url = 'https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/total-table/15/110000004609'
data = requests.get(url).json()
pprint(data)

三行代码就可以获取到网页的源代码，利用pprint库，可以清晰的展示json结构，对于我们解析数据很有帮助。

从图中可以很清晰地看到，我们要的数据，都存在于body键下面的allMedalData键中，allMedalData键的值是一个列表，里面有很多字典组成的键值对信息，就是我们要爬取的数据。

直接利用键获取对应的值信息，代码如下：

df1 = pd.DataFrame()
for info in data1['body']['allMedalData']:
    name = info['countryName']
    name_id = info['countryId']
    rank = info['rank']
    gold = info['goldMedalNum']
    silver = info['silverMedalNum']
    bronze = info['bronzeMedalNum']
    total = info['totalMedalNum']
    # 组织数据
    orangized_data = [[name,name_id,rank,gold,silver,bronze,total]]
    # 然后追加df
    df1 = df1.append(orangized_data)
df1.columns = ['名称', 'ID', '排名', '金牌', '银牌', '铜牌', '奖牌总数']
df1

结果如下：

对于另外一个网页，我们采取同样的方式。

url = 'https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/detail-total/15/110000004609'
data2 = requests.get(url).json()
pprint(data2)

结果如下：

是不是此时感觉结构更清楚了？

df2 = pd.DataFrame()
for info in data2['body']['medalTableDetail']:
    english_name = info['countryName']
    name_id = info['countryId']
    award_time = info['awardTime']
    item_name = info['bigItemName']
    sports_name = info['sportsName']
    medal_type = info['medalType']
    # 组织数据
    orangized_data = [[english_name,name_id,award_time,item_name,sports_name,medal_type]]
    # 然后追加df
    df2 = df2.append(orangized_data)
df2.columns = ['英文缩写', 'ID', '获奖时间', '项目名', '运动员', '金牌类型']
df2

结果如下：

3、数据预处理

对于爬取到的数据，往往是有问题的，我们需要提前预处理一下，方便后续做可视化展示。

① 数据替换

对于上述爬取到的数据，我们做一个数据筛选。

df1 = pd.read_excel("各国奖牌数.xlsx")
df1[df1["名称"].str.contains("中国")]

结果如下：

虽说中国香港、中国台湾都单独参加了奥运会，但她们都属于中国，我们将她们的都改为中国，ID也都改为26。

df1["名称"].replace(["中国台北","中国香港"],"中国",inplace=True)
df1["ID"].replace([31,38],26,inplace=True)
df1[df1["名称"].str.contains("中国")]

结果如下：

② 数据分组

经过上述处理，那么中国就相当于有3条数据了。我们以名称+ID作为联合字段，进行分组，然后求和，将这3条数据进行合并。最后，再以金牌字段为基准，进行降序排列。

df2 = df1.groupby(["名称","ID"])[["金牌","银牌","铜牌","奖牌总数"]].sum().reset_index().sort_values(by="金牌",axis=0,ascending=False)
df2.head(10)

结果如下：

③ 中英文名映射转换

由于使用pyecharts绘制世界地图时，名称必须是英文的，所以我们需要将这里的中文名称映射为英文名称。于是我在网上找到了下面这个文件：

我们要做的就是将它与表格中的数据，做个映射转换。先把它转换为一个Excel文件吧，方便我们以后直接使用。

with open("国家名中英文对照表.txt","r",encoding="utf-8") as f:
    x = f.read()

df3 = pd.DataFrame()
for i in x.split("\\n"):
    x = i.split(":")[0].strip()
    y = i.split(":")[1].strip()
    orangined_data = [[x,y]]
    df3 = df3.append(orangined_data)
df3.columns = ["名称","英文名称"]
df3.to_excel("国家名中英文对照表.xlsx",index=None)

然后，在和上述的df2表格做一个左连接即可。

df4 = pd.merge(df2,df3,on="名称",how="left")
df4

结果如下：

4、可视化展示

关于可视化部分，使用的是pyecharts库。这部分一共分以下8个主题：

• ① 2020东京奥运会各国奖牌分布图；
• ② 2020东京奥运会奖牌榜详情；
• ③ 2020东京奥运会奖牌榜总数前十名；
• ④ 2020东京奥运会金牌榜总数前十名；
• ⑤ 2020东京奥运会中国各项目获奖详情；
• ⑥ 中国选手每日获得奖牌数；
• ⑦ 中国选手每日获得金牌数；
• ⑧ 中国选手夺金详细数据；

① 2020东京奥运会各国金牌分布图

② 2020东京奥运会奖牌榜详情

③ 2020东京奥运会奖牌榜总数前十名

④ 2020东京奥运会金牌榜总数前十名

⑤ 2020东京奥运会中国各项目获奖详情

⑥ 中国选手每日获得奖牌数

⑦ 中国选手每日获得金牌数

⑧ 中国选手夺金详细数据

⑨ 组合为可视化大屏

说明： 这里就不做结果分析了，因为通过上图，相信大家应该能够很清晰的了解到2020东京奥运会，哪怕你没看过。