用Python制作可视化大屏，特简单！

人生苦短，快学Python！

经常有小伙伴问，如何制作数据可视化大屏？

今天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。

1、项目背景

奥运会已经过去，你是否已经看过2020东京奥运会呢？

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 数据拼接

对我们共有三个表格，分别存储着不同的信息。我们需要对其进行合适的拼接，方便最后可视化。

表格df1表示各国奖牌数，数据是这样的：

表格df3表示国家名中英文对照表，数据是这样的：

利用上述两张表，我们可以左连接，将英文名称添加到df1表上。

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

最终效果如下：

表格df5表示运动项目获奖详情，数据是这样的：

此时，我们又可以将df4和df5做一个左连接，将这两张表合成一张大表，就可以得到不同国家不同项目获得的奖牌数。

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

最终效果如下：

② 关于金牌类型的说明

上面得到的表df6，其实还不是最后的表，因为上述表中金牌类型是数字1、2、3，但是我们需要的是金牌、银牌、铜牌。因此，我们自己再定义一个df7。

x = {"获奖名次":["金牌","银牌","铜牌"],"金牌类型":[1,2,3]}
df7 = pd.DataFrame(x)
df7

效果如下：

因此，我们拿df6与自己构造得到的df7再做一个左连接，就可以的到最后完整的表了。

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

最终效果如下：

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。