如何评价里约奥运奖牌榜英国超过中国？
本届奥运会，英国凭借“后东道主”优势一跃金牌榜第二位，27金23银17铜共67枚奖牌落袋，创造了英国海外征战奥运的最好成绩。
英国《卫报》的一篇评论文章称，英国代表团之所以能在里约奥运会出人意料地取得这么好的成绩，最重要也最直接的原因是大量资金的投入。《法制晚报》记者统计发现，在里约奥运周期，也就是年到年期间，英国为奥运会代表团的训练、比赛和激励投入2.74亿英镑，比东道主时期还多3.6个百分点，万英镑。
从结果来看，显然，英国 “砸钱”战略奏效了。
在年英国队奖牌榜排名第36位的亚特兰大奥运会之前，英国政府每年用于体育项目的支出仅为500万英镑。到年悉尼奥运会的时候，英国体育促进机构UKsport在精英项目上的投入达到了万英镑，当届英国队的奖牌榜排名升到第10位。到年伦敦奥运会的时候，投入已经达到了2.64亿英镑，英国队的奖牌榜排名跃升至第三名。按现行汇率计算，1英镑合人民币8.元，2.74亿英镑折合人民币为23.88亿元，一枚奖牌的平均“成本”在为万元。
具体到比赛项目，英国对赛艇和自行车项目的投入最大，超过万英镑，其次是田径、帆船，投入万英镑，游泳和皮划艇的投入约万英镑。这些投入也确实换来了奖牌，在英国奖牌分布上，这六个重金投入的项目共收获37枚奖牌，占英国全部奖牌的近半数多。
相比之下，中国备战里约的支出远远不及英国。根据国家体育总局部门预决算报告，《法制晚报》记者统计发现，自年以来，因巴西奥运备战需求而增加的财政支出预算合计6.3亿元，其中一半为训练支出，合计3.04亿元。
具体到年份，年“文化体育与传媒（类）体育（款）体育训练（项）”支出预算增加万元，主要因为备战巴西奥运会；年增加1.11亿元，年增加1.31亿元，值得一提的是，年增加的1.31元“备战基金”中，还包含了冬奥会的训练支出，如此算来，中国备战里约奥运的总预算仅相当于英国对“自行车”一个项目的资金投入（2.6亿元）。
奖金预算方面，里约奥运会奖金预算为.15万元，较伦敦奥运会减少约400万。
此外，英国还提出“世界水准计划”，按照竞争力大小来决定投入。对于赛艇等优势项目，投入以千万级英镑来计算，而像篮球、手球等弱势项目，年和年还有100-800万英镑不等的投入，在本届里约奥运周期，这7项总投入为0。
每年英国体育协会还要对运动项目进行评估，确保钱能花到刀刃上。本届奥运会，上述7个项目省下的万英镑，就分摊到了赛艇、马术、自行车、体操等项目。
并且，英国的“奥运基金”的使用对象更具体，只对“登上领奖台潜力”的运动员提供训练投入，也就是“精英项目”。经统计，本届奥运周期，英国共对591名“潜力运动员”提供支持，平均每名运动员投404.7万元，相比之下，中国仅有75万元（3.03亿训练支出预算/405名奥运会运动员）。
值得一提的是，本届奥运会，英国队在体操项目上成绩分外吸引眼球，这也与英国队加大体操投入有关，年和年的奥运会，英国队在这一项目上还是“颗粒无收”，-年，英国花了7.88亿备战北京奥运会，收获了男子鞍马铜牌；伦敦奥运会，投9.39亿元收获了1银3铜四面奖牌；本届奥运会，英国再下重金，12.74亿元的投入最终换回了2金2银3铜共7枚奖牌，是除自行车（12枚）外，英国队获取奖牌数最多的项目。
对此，英国拉夫堡大学教授波贾·加西亚表示，不能说加大投入就肯定能获得好的结果，但不能否认的是目前的高投入的确产生了更好的结果。
历届奥运奖牌榜前十，体育强国继续霸榜，荷兰取代韩国入榜
历届奥运奖牌榜前十，体育强国继续霸榜，荷兰取代韩国入榜。年东京奥运会圆满落幕，中国奥运代表团表现出色，排在奖牌榜第二位，在奥运比赛日最后一天被美国反超。本届奥运会中国奥运代表团获得了38金，32银，18铜，总奖牌数88枚的好成绩。美国队由于田径、游泳等金牌大项优势明显，再加上球类项目又安排在奥运会最后阶段，因此被他们反超也是可以预见的，不过这次竞争非常激烈，只相差1枚金牌。值得注意的是，奖牌榜的前十名，依然是体育强国继续霸榜，下面我们通过最近四届奥运会来分析一下奖牌榜的排名情况。
本届东京奥运会，与以往3届奥运会有几个不同之处。第一，总金牌数没有超过40枚的国家；第二，排名前五的国家金牌数都上了20枚，这在以往的奥运会中是没有出现过的情况；第三，奥运奖牌榜前十都有10枚或以上的金牌。从以上的数据可以看出，奥运金牌榜前五的竞争非常激烈，体育强国的竞争力更强了。但是有一点却出人意料，在最近4届奥运会中，我们的邻国韩国都进入了奖牌榜前十，但是本届奥运会却遭遇了滑铁卢，他们最终只获得了6枚金牌，最终排在加拿大、巴西、新西兰、古巴、和匈牙利之后，仅获得了第16名。韩国的滑落或许是他们竞争力的减弱，或许是与东道主紧张的关系有关，原因应该是多方面的。
下面我们来回顾一下最近3届奥运会奖牌榜的情况。先来看年北京奥运会，我们国家作为东道主，获得了51金，21银，28铜的好成绩，位居奖牌榜第一名。美国、俄罗斯分列第二、三位。从历届奥运会来看，东道主获得好成绩成为普遍现象，比如此次日本就获得了前所未有的好成绩，他们获得了27枚金牌，是年奥运会的3倍；此外，他们的女子篮球实力一般，也获得了奥运会的银牌，这些都是东道主的优势。
再来回顾一下年伦敦奥运会的奖牌榜。伦敦奥运会排名第一的是美国队，他们在这届奥运会中获得了46金，29银，29铜，总奖牌数104枚。排在第二的是中国奥运代表团，获得了38金，27银，23铜的好成绩。排名第三的是东道主英国，他们获得了29金，17银，19铜。排名第7-10名的国家分别是：俄罗斯、韩国、德国、法国、意大利、匈牙利、澳大利亚。
距离年东京奥运会最近的一届奥运会是年里约奥运会。这届奥运会中国奥运代表团的成绩不是很理想，只获得了26枚金牌，18枚银牌，26枚铜牌，排在奖牌榜第3名。排名第一的是美国，他们获得了46金，37银，38铜。英国以27金，23银，17铜排在第三。排名前十的其他国家分别是：俄罗斯、德国、日本、法国、韩国、意大利、澳大利亚。
从最近4届奥运会奖牌榜前十的情况来看，体育强国之间的竞争越来越强烈了，尤其是前三名之间的争夺，反复换位。根据目前的形式和发展来看，未来一段时间中美之间争夺奖牌榜第一名将长期存在。而前十名还是以：中国、美国、俄罗斯、英国、德国、法国、日本、意大利、澳大利亚、韩国、荷兰等体育强国为主。从本届奥运会来看，韩国的滑落或许与日本的紧张关系有关，或许与他们的优势项目有关，但是荷兰的崛起应该不是偶然现象，他们在将来可能继续竞争奥运奖牌榜前十。
奥与会秉承更快、更高、更强、更团结的口号，希望把这种精神保持下去，让各国选手在公平的环境下进行比赛，这样才能更好地把奥运精神延续下去，我们不希望看到为了获得更多的金牌而有失公平。
1896-2021历届奥运会奖牌榜动态排序（Matplotlib图表动画）
摘 要
在制作动态排序动画之前，我们看一下数据的整理情况：
a、对第1）种大部分数据的情况，先爬取下来，输出到excel（1）；
b、对第2）种小部分数据的情况，也先爬取下来，输出到另一个excel（2）；
c、对第3）种个别的，还有第31-32届的数据，算了，别折腾了，手动复制粘贴到excel（3）吧。
d、最后把这3个excel合并到一个excel，进行数据处理吧。
二、数据处理
经过-历届奥运会奖牌榜动态排序系列的数据处理（第二篇），我们得到了a数据：
看到这张数据表，还有以下几点需要调整：
1、合并3个excel数据；
2、标题、年份列顺序调整到名次前；
3、'国家'列名修改为'国家/地区'；
4、计算奖牌的合计数量；
5、根据年份，计算各国的奖牌合计数排名。
1）合并DataFrame：concat()，合并函数还有merge、join函数，有兴趣可以进入以下链接进行学习（）
df1 = pd.read_excel("./data/Olympic10.xlsx") df2 = pd.read_excel("./data/Olympic11.xlsx") df3 = pd.read_excel("./data/Olympic12.xlsx") df = pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True,sort=True)
2）调账列顺序
columns = ['标题','年份','国家','金牌','银牌','铜牌'] df = pd.DataFrame(df, columns=columns)
3）列名修改
df.rename(columns={'国家':'国家/地区'},inplace=True)
4）计算奖牌合计
df['合计'] = '' df['合计'] = df['金牌'] + df['银牌'] + df['铜牌']
5）按年份，计算各国的奖牌合计数排名
df['排名'] = df.groupby('年份',axis=0)['合计'].rank(method='first',ascending=False)
另外，再对数据进行一些微调
df=df.drop_duplicates(subset=['年份', '国家/地区'], keep='first') df.sort_values(["年份","排名"],inplace=True,ascending=True) #将国家/地区列字符串中的空格都去除 df['国家/地区'].replace('\s+','',regex=True,inplace=True)
最终获得我们的完整数据
df.to_excel("./data/Olympic_final.xlsx")
完整代码如下：
import pandas as pd df1 = pd.read_excel("./data/Olympic10.xlsx") df2 = pd.read_excel("./data/Olympic11.xlsx") df3 = pd.read_excel("./data/Olympic12.xlsx") df = pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True,sort=True) columns = ['标题','年份','国家','金牌','银牌','铜牌'] df = pd.DataFrame(df, columns=columns) df.rename(columns={'国家':'国家/地区'},inplace=True) df['合计'] = '' df['合计'] = df['金牌'] + df['银牌'] + df['铜牌'] df.loc[df['年份']==,'年份'] = df=df.drop_duplicates(subset=['年份', '国家/地区'], keep='first') df['排名'] = df.groupby('年份',axis=0)['合计'].rank(method='first',ascending=False) df.sort_values(["年份","排名"],inplace=True,ascending=True) #将国家/地区列字符串中的空格都去除 df['国家/地区'].replace('\s+','',regex=True,inplace=True) df.to_excel("./data/Olympic_final.xlsx")
输出结果：
三、动态排序
经过一系列的数据处理，终于可以验证下劳动成果了。完整代码如下：
import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.animation as animation from IPython.display import HTML import matplotlib plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #这两行需要手动设置 #防止动漫内存太大，报错 matplotlib.rcParams['animation.embed_limit'] = 2**128 def randomcolor(): colorlist = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F'] color ='' for i in range(6): color += random.choice(colorlist) return '#'+ color df = pd.read_excel(./data/Olympic_final.xlsx") #对地区列表进行去重，分类； area_list1 = set(df['国家/地区']) # color_list用于存放随机生成颜色代码个数 # 因为后面区域个数 要与颜色个数保持一致，这里用了len函数； color_list =[] for i in range(len(area_list1)): str_1 = randomcolor() color_list.append(str_1) str_1 = randomcolor() #area_list转化为列表 area_list_1 = [i for i in area_list1] #colors表示 所在城市：颜色 一一对应字典形式； colors =dict(zip(area_list_1,color_list)) # 用plt加理图表，figsize表示图标长宽，ax表示标签 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) #dras_barchart生成current_year这一年各城市人口基本情况； def draw_barchart(current_year): #dff对year==current_year的行，以”合计“降序排序，取前十名； dff = df[df['年份'].eq(current_year)].sort_values(by='合计',ascending = True).tail(10) # 所有坐标、标签清除 ax.clear() #显示颜色、城市名字 ax.barh(dff['国家/地区'],dff['合计'],color = [colors[x] for x in dff['国家/地区']]) dx = dff['合计'].max()/200 #ax.text(x,y,name,font,va,ha) # x,y表示位置； # name表示显示文本； # va,ba分别表示水平位置，垂直放置位置； for i ,(value,name) in enumerate(zip(dff['合计'], dff['国家/地区'])): ax.text(value-dx,i,name,size=18,weight=600,ha ='right',va = 'bottom',color='#77') ax.text(value+dx,i ,f'{value:,.0f}',size = 14,ha = 'left',va ='center') #ax.transAxes表示轴坐标系，(1,0.4)表示放置位置 ax.text(1,0.4,current_year,transform = ax.transAxes,color ='#77',size = 46,ha ='right',weight=800) ax.text(0,1.06,'Olympic Medals',transform = ax.transAxes,size=12,color='#77') #set_major_formatter表示刻度尺格式； ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}')) ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.tick_params(axis='x',colors='#77',labelsize=12) ax.set_yticks([]) #margins表示自动缩放余额； ax.margins(0,0.01) # 设置后面的网格 ax.grid(which='major',axis='x',linestyle='-') #刻度线和网格线是在图标上方还是下方，True为下方 ax.set_axisbelow(True) ax.text(0,1.15,'历届奥运会奖牌排行榜', transform=ax.transAxes,size=24,weight=600,ha='left',va='top') ax.text(1,0,'Officetouch制作',transform = ax.transAxes, size=16,color ='#77',ha = 'right', bbox = dict(facecolor='white',alpha = 0.8,edgecolor='white')) #取消图表周围的方框显示 plt.box(False) #draw_barchart() #将原来的静态图拼接成动画 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=df['年份'].drop_duplicates(),interval = ) animator.save("./data/Olympic.gif", writer='pillow')
输出结果：
结 语
学习需要耐心和时间的投入，初学的时候可能需要投入比较多的时间和精力，但只要有这样一个过程，你就会脱胎换骨，一点一滴的积累成就自己。
1、数据采集-爬虫；
Bertram Xu：-历届奥运会奖牌动态排序动画（Python数据采集）2、数据处理-数据清洗；
Bertram Xu：-历届奥运会奖牌榜（Python数据处理）3、数据动态排序。（本篇文章）
因为奥运数据连续性较差，如果我们分析一些连续性强的数据，如各国人口数据，动态排序的效果会好很多。
里约奥运会中国会成为金牌榜第一吗？
你想多了，保三争二
