回復(fù)“書(shū)籍”即可獲贈(zèng)Python從入門(mén)到進(jìn)階共10本電子書(shū)

最近，諾貝獎(jiǎng)得主引起了大家的熱議，我用數(shù)據(jù)分析了一下歷年的諾貝爾獎(jiǎng)得主情況，分享給大家~

注：圖片取自B站

“

諾貝爾獎(jiǎng)（瑞典語(yǔ)：Nobel priset，英語(yǔ)：Nobel Prize）：是指根據(jù)諾貝爾1895年的遺囑而設(shè)立的五個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)，包括：物理學(xué)獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)、和平獎(jiǎng)、生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)和文學(xué)獎(jiǎng)。旨在表彰在物理學(xué)、化學(xué)、和平、生理學(xué)或醫(yī)學(xué)以及文學(xué)上對(duì)社會(huì)做出卓越貢獻(xiàn)，或做出杰出研究、發(fā)明以及實(shí)驗(yàn)的人士。以及瑞典中央銀行1968年設(shè)立的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，用于表彰在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域杰出貢獻(xiàn)的人。 諾貝爾獎(jiǎng)歷經(jīng)百年，時(shí)至今日，諾貝爾獎(jiǎng)一直都被視為各領(lǐng)域最重要的榮譽(yù)之一。

”

歷年諾貝爾獎(jiǎng)得主統(tǒng)計(jì)分析

????一、導(dǎo)入數(shù)據(jù)

????二、獲獎(jiǎng)人性別分布統(tǒng)計(jì)

????三、各國(guó)獲獎(jiǎng)人數(shù)統(tǒng)計(jì)

????四、各領(lǐng)域獲獎(jiǎng)人數(shù)比例統(tǒng)計(jì)

????五、各領(lǐng)域獲獎(jiǎng)人數(shù)統(tǒng)計(jì)-國(guó)家排名

????????1. 生理學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

????????2. 物理學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

????????3. 化學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

????????4. 文學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

????????5. 經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

????????6. 和平獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

????六、獲獎(jiǎng)?wù)咂骄挲g統(tǒng)計(jì)

一、導(dǎo)入數(shù)據(jù)

#獲取獲獎(jiǎng)信息數(shù)據(jù)
import?pandas?as?pd

data_date???=?pd.read_csv('nobel_prizes_by_date.csv',encoding?=?'ISO-8859-1')
data_winner?=?pd.read_csv('nobel_prize_by_winner.csv',encoding?=?'ISO-8859-1')
data_winner.head()

二、獲獎(jiǎng)人性別分布統(tǒng)計(jì)

#去重后獲獎(jiǎng)?wù)呖側(cè)藬?shù)

data.id.nunique()

輸出：901

def?make_autopct(values):
????def?my_autopct(pct):
????????total?=?sum(values)
????????val?=?int(round(pct*total/100.0))
????????#?同時(shí)顯示數(shù)值和占比的餅圖
????????return?'{p:.2f}%??({v:d}人)'.format(p=pct,v=val)
????return?my_autopct

#?長(zhǎng)8英寸?寬6英寸，該窗口的分辨率為80
plt.figure(figsize=(8,6),?dpi=?80)

labels?=?'男','女','組織'
explode?=?(0,0,0)??????????????????????????????#將某一塊分割出來(lái)，值越大分割出的間隙越大
colors?=?['yellowgreen','lightskyblue','yellow']?

patches,text1,text2?=?plt.pie([male,female,org],
??????????????????????explode=explode,
??????????????????????labels=labels,
??????????????????????colors=colors,
??????????????????????labeldistance?=?1.1,???????????????????????#標(biāo)簽距圓心半徑倍距離
??????????????????????autopct?=?make_autopct([male,female,org]),?
??????????????????????shadow?=?True,?????????????????????????????#陰影設(shè)置
??????????????????????startangle?=30,????????????????????????????#逆時(shí)針起始角度設(shè)置
??????????????????????pctdistance?=?0.7)??

plt.title('獲獎(jiǎng)?wù)吣信壤?,fontsize=19)
plt.legend()
plt.show()

三、各國(guó)獲獎(jiǎng)人數(shù)統(tǒng)計(jì)

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_cou.head(15).index.tolist(),?data_cou.head(15).values.tolist())],
????radius=['40%','65%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()

四、各領(lǐng)域獲獎(jiǎng)人數(shù)比例統(tǒng)計(jì)

#?長(zhǎng)16英寸?寬8英寸，該窗口的分辨率為80
plt.figure(figsize=(16,8),?dpi=?80)

def?make_autopct(values):
????def?my_autopct(pct):
????????total?=?sum(values)
????????val?=?int(round(pct*total/100.0))
????????#?同時(shí)顯示數(shù)值和占比的餅圖
????????return?'{p:.2f}%??({v:d}人)'.format(p=pct,v=val)
????return?my_autopct

patches,l_text,p_text?=?plt.pie(data_cate.values,
????????????????????????????????labeldistance?=?1.1,
????????????????????????????????labels=data_cate.index,
????????????????????????????????startangle?=?60,
????????????????????????????????pctdistance?=?0.7,
????????????????????????????????autopct=make_autopct(data_cate.values))

for?t?in?l_text:
????t.set_size(12)
for?t?in?p_text:
????t.set_size(12)
????
plt.title('各領(lǐng)域獲獎(jiǎng)人數(shù)',fontsize=15)
plt.legend(loc=2)
plt.show()

五、各領(lǐng)域獲獎(jiǎng)人數(shù)統(tǒng)計(jì)-國(guó)家排名

1. 生理學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_med.head(10).index.tolist(),?data_med.head(10).values.tolist())],
????radius=['30%','60%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()??

2. 物理學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_phy.head(10).index.tolist(),?data_phy.head(10).values.tolist())],
????radius=['30%','60%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()??

3. 化學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_che.head(10).index.tolist(),?data_che.head(10).values.tolist())],
????radius=['30%','60%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()??

4. 文學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_lit.head(10).index.tolist(),?data_lit.head(10).values.tolist())],
????radius=['30%','60%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()??

5. 經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_eco.head(10).index.tolist(),?data_eco.head(10).values.tolist())],
????radius=['45%','75%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()??

6. 和平獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)人數(shù)top10國(guó)家

#實(shí)例化Pie類(lèi)
pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='550px'))

#添加數(shù)據(jù)，設(shè)置餅圖半徑
pie.add('',[list(z)?for?z?in?zip(data_pea.head(10).index.tolist(),?data_pea.head(10).values.tolist())],
????radius=['30%','60%'],
????rosetype='radius'
????)
#設(shè)置全局配置項(xiàng)
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''),
???????????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))

#玫瑰圖展示
pie.render_notebook()??

六、獲獎(jiǎng)?wù)咂骄挲g統(tǒng)計(jì)

df.plot(kind='bar',figsize=(10,6))

plt.title('各領(lǐng)域獲獎(jiǎng)?wù)攉@獎(jiǎng)年齡分布',fontsize=17)
plt.ylabel('獲獎(jiǎng)年齡',fontsize=14)
plt.xlabel('獲獎(jiǎng)?lì)I(lǐng)域',fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45,fontsize=14)

plt.legend(loc=9,bbox_to_anchor=(0.86,0.96))