手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据！
东京奥运会已落下帷幕，本文将通过详细的步骤，带你领略如何利用 pandas 对其数据进行深入的分析和可视化。首先，从可靠的奥运会官网获取奖牌数据是关键，网站上的表格虽然在前端处理，但我们可以抓取到原始数据。
利用 pandas 的 read_html() 函数，我们能够读取本地分日奖牌数据，并通过国家ID进行数据整合。数据预处理也不可忽视，比如使用rename() 函数调整 df1 的列名，确保数据的清晰易读。
检查 df2 的时间列类型时，可能需要将其转换为 pandas 支持的时间格式，这一步骤虽然看似简单，但对数据的准确处理至关重要。接着，通过国家ID将 df1 和 df2 合并，扩充数据内容，以便后续分析。
数据分组是数据分析的基础，我们对 df2 进行统计，计算每个国家的奖牌总数，找出奖牌数前五名。再进一步，分析获得最多奖牌的运动员，以及筛选乒乓球项目的获奖信息，展示数据透视的魅力。
在数据查询方面，通过 pandas 的高效查询功能，我们可以轻松获取中国队的获奖详细情况。为了更直观展示，使用 style 函数进行格式化，确保结果的清晰可读。同时，对时间数据进行格式调整，精确到天，便于后续时间序列分析。
利用 pandas 的分组和计算功能，我们可以统计每天的奖牌总数，甚至分析不同项目在不同国家的分布，以及中国每日总奖牌数量。最后，制作动态图，如每日奖牌榜前十奖牌数量的变化，可能需要借助 bar_chart_race 等第三方库。
通过以上步骤，我们完成了一次全面的东京奥运会数据分析和可视化之旅，涵盖了pandas 的核心操作和实际应用。这些操作不仅适用于东京奥运会数据，也是理解 pandas 功能的绝佳实践案例。如果你对这些内容感兴趣，不妨参考「pandas进阶修炼300题」中的实战案例3，获取更多数据下载和源码信息。
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