經(jīng)常有小伙伴問，如何制作數(shù)據(jù)可視化大屏？

今天將手把手帶你爬取奧運(yùn)會(huì)相關(guān)信息，并利用可視化大屏為你展示奧運(yùn)詳情。讓一個(gè)沒關(guān)注過奧運(yùn)會(huì)的朋友，也能夠秒懂奧運(yùn)會(huì)。

1、項(xiàng)目背景

奧運(yùn)會(huì)剛剛過去，你是否已經(jīng)看過2020東京奧運(yùn)會(huì)呢？

2、奧運(yùn)會(huì)相關(guān)信息爬取

• 爬取字段： 國(guó)家、國(guó)家ID、排名、金牌數(shù)、銀牌數(shù)、銅牌數(shù)、獎(jiǎng)牌總數(shù)、項(xiàng)目名、運(yùn)動(dòng)員、獲獎(jiǎng)?lì)愋汀@獎(jiǎng)時(shí)間；
• 爬取說明： 基于兩個(gè)接口的數(shù)據(jù)爬取【json格式的數(shù)據(jù)】，直接采用鍵值對(duì)的方式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)；
• 使用工具： Pandas+requests

本文是基于兩個(gè)接口的數(shù)據(jù)爬取，相對(duì)容易的多。

#這個(gè)鏈接主要展示：各國(guó)的金銀銅牌及其總數(shù)！
https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/total-table/15/110000004609

#這個(gè)鏈接主要展示：每個(gè)參賽隊(duì)員的參賽項(xiàng)目和獲得的獎(jiǎng)牌情況！
https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/total-table/15/110000004609

① 導(dǎo)入相關(guān)庫

importrequests
importpandasaspd
frompprintimportpprint

requests庫用于發(fā)起網(wǎng)頁請(qǐng)求，獲取網(wǎng)頁中的源代碼；

pandas庫用于存儲(chǔ)和讀取獲取到的信息；

pprint庫是漂亮的打印，對(duì)于json格式的數(shù)據(jù)，能夠很好的展示結(jié)構(gòu)，方便我們解析；

② 爬蟲講解

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

三行代碼就可以獲取到網(wǎng)頁的源代碼，利用pprint庫，可以清晰的展示json結(jié)構(gòu)，對(duì)于我們解析數(shù)據(jù)很有幫助。

我們要的數(shù)據(jù)，都存在于body鍵下面的allMedalData鍵中，allMedalData鍵的值是一個(gè)列表，里面有很多字典組成的鍵值對(duì)信息，就是我們要爬取的數(shù)據(jù)。

直接利用鍵獲取對(duì)應(yīng)的值信息，代碼如下：

df1=pd.DataFrame()
forinfoindata1['body']['allMedalData']:
name=info['countryName']
name_id=info['countryId']
rank=info['rank']
gold=info['goldMedalNum']
silver=info['silverMedalNum']
bronze=info['bronzeMedalNum']
total=info['totalMedalNum']
#組織數(shù)據(jù)
orangized_data=[[name,name_id,rank,gold,silver,bronze,total]]
#然后追加df
df1=df1.append(orangized_data)
df1.columns=['名稱','ID','排名','金牌','銀牌','銅牌','獎(jiǎng)牌總數(shù)']
df1

對(duì)于另外一個(gè)網(wǎng)頁，我們采取同樣的方式。

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

是不是此時(shí)感覺結(jié)構(gòu)更清楚了？

df2=pd.DataFrame()
forinfoindata2['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']
#組織數(shù)據(jù)
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=['英文縮寫','ID','獲獎(jiǎng)時(shí)間','項(xiàng)目名','運(yùn)動(dòng)員','金牌類型']
df2

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)于爬取到的數(shù)據(jù)，往往是有問題的，我們需要提前預(yù)處理一下，方便后續(xù)做可視化展示。

① 數(shù)據(jù)拼接

對(duì)我們共有三個(gè)表格，分別存儲(chǔ)著不同的信息。我們需要對(duì)其進(jìn)行合適的拼接，方便最后可視化。

表格df1表示各國(guó)獎(jiǎng)牌數(shù)，數(shù)據(jù)是這樣的：

表格df3表示國(guó)家名中英文對(duì)照表，數(shù)據(jù)是這樣的：

利用上述兩張表，我們可以左連接，將英文名稱添加到df1表上。

df4=pd.merge(df1,df3,on="名稱",how="left")
df4.head(10)

最終效果如下：

表格df5表示運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目獲獎(jiǎng)詳情，數(shù)據(jù)是這樣的：

此時(shí)，我們又可以將df4和df5做一個(gè)左連接，將這兩張表合成一張大表，就可以得到不同國(guó)家不同項(xiàng)目獲得的獎(jiǎng)牌數(shù)。

df6=pd.merge(df4,df5,on="名稱",how="left")
df6.head(10)

② 關(guān)于金牌類型的說明

上面得到的表df6，其實(shí)還不是最后的表，因?yàn)樯鲜霰碇薪鹋祁愋褪菙?shù)字1、2、3，但是我們需要的是金牌、銀牌、銅牌。因此，我們自己再定義一個(gè)df7。

x={"獲獎(jiǎng)名次":["金牌","銀牌","銅牌"],"金牌類型":[1,2,3]}
df7=pd.DataFrame(x)
df7

效果如下：

因此，我們拿df6與自己構(gòu)造得到的df7再做一個(gè)左連接，就可以的到最后完整的表了。

df8=pd.merge(df6,df7,on="名稱",how="left")
df8.head(10)

③ 中英文名映射轉(zhuǎn)換

由于使用pyecharts繪制世界地圖時(shí)，名稱必須是英文的，所以我們需要將這里的中文名稱映射為英文名稱。于是我在網(wǎng)上找到了下面這個(gè)文件：

我們要做的就是將它與表格中的數(shù)據(jù)，做個(gè)映射轉(zhuǎn)換。先把它轉(zhuǎn)換為一個(gè)Excel文件吧，方便我們以后直接使用。

withopen("國(guó)家名中英文對(duì)照表.txt","r",encoding="utf-8")asf:
x=f.read()

df3=pd.DataFrame()
foriinx.split("
"):
x=i.split(":")[0].strip()
y=i.split(":")[1].strip()
orangined_data=[[x,y]]
df3=df3.append(orangined_data)
df3.columns=["名稱","英文名稱"]
df3.to_excel("國(guó)家名中英文對(duì)照表.xlsx",index=None)

然后，在和上述的df2表格做一個(gè)左連接即可。

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

結(jié)果如下：

4、可視化展示

關(guān)于可視化部分，使用的是pyecharts庫。這部分一共分以下8個(gè)主題：

• ① 2020東京奧運(yùn)會(huì)各國(guó)獎(jiǎng)牌分布圖；
• ② 2020東京奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜詳情；
• ③ 2020東京奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜總數(shù)前十名；
• ④ 2020東京奧運(yùn)會(huì)金牌榜總數(shù)前十名；
• ⑤ 2020東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)各項(xiàng)目獲獎(jiǎng)詳情；
• ⑥ 中國(guó)選手每日獲得獎(jiǎng)牌數(shù)；
• ⑦ 中國(guó)選手每日獲得金牌數(shù)；
• ⑧ 中國(guó)選手奪金詳細(xì)數(shù)據(jù)；

說明： 這里就不做結(jié)果分析了，因?yàn)橥ㄟ^上圖，相信大家應(yīng)該能夠很清晰的了解到2020東京奧運(yùn)會(huì)，哪怕你沒看過。