2016奥运运动员数据分析：身高分布与身材评价

"本考核项目涉及使用Python进行数据可视化，主要使用了2016年奥运运动员的数据，数据存储在Excel文件中，分为3个sheet。任务包括分析男女运动员的身高分布，综合评估运动员身材并找出TOP8，以及分析运动员CP（组合）的综合热度并进行关系可视化。" 在本次项目中，学生需要掌握以下Python编程和数据分析的知识点： 1. **数据读取与处理**：首先，需要使用`pandas`库读取Excel文件中的数据，例如`pd.read_excel()`函数用于加载"奥运运动员数据.xlsx"。数据分布在不同的sheet中，可以利用`sheet_name`参数指定加载的sheet。 2. **数据筛选与清洗**：在分析男女运动员身高时，需根据性别筛选数据。这可以通过布尔索引实现，如`df[df['性别'] == '男']`来获取男性运动员的数据。同时，数据预处理可能包括检查缺失值、异常值，以及数据类型转换等。 3. **数据可视化**： - **分布密度图**：使用`seaborn`库的`sns.distplot()`函数绘制分布密度图。此函数可以展示数据的分布情况，同时通过`axvline()`函数添加辅助线表示男女平均身高。 - **面积堆叠图**：对于综合指标分析，可以使用`data.plot.area()`绘制面积堆叠图，展示各指标在总评分中的相对贡献。在绘图前，需先对各项指标进行标准化，使得它们在同一尺度上。 - **雷达图**：为了表示TOP8运动员的身材，需要创建多个子图，并使用`for`循环遍历绘制雷达图。每个指标对应一个轴，且需确保数据经过标准化处理。 4. **统计计算**： - **平均身高**：计算男女平均身高，可使用`mean()`函数。 - **加权平均评分**：在身材和CP热度评价中，涉及多个指标的加权平均。例如，使用`sum()`和`*`运算符进行加权求和，再除以指标总数。 - **标准化处理**：将各个指标标准化到0-1之间，这通常通过减去最小值然后除以范围（最大值-最小值）来实现，以确保所有指标在同一尺度上比较。 5. **数据导出**：处理后的数据可能需要导出，可以使用`to_csv()`或`to_excel()`方法将结果保存为CSV或Excel文件。 6. **外部工具集成**：除了Python编程，项目还涉及到使用Gephi进行关系可视化。在Python中计算出CP综合热度后，将数据导入Gephi，利用其内置的布局算法（如"F"布局模式）进行网络图的绘制，以展示运动员之间的关联程度。 以上是项目要求涉及的主要技术点，完成这个项目需要熟悉Python数据分析流程，掌握基本的统计计算方法，以及熟练使用数据可视化库，如`pandas`, `seaborn`, 和`matplotlib`。同时，理解Gephi的使用也是必要的。