一、引言
在当今信息化社会，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。作为Python编程语言中的两大强大数据分析与可视化工具，Pandas和Plotly在数据处理与图表制作方面展现出了非凡的能力。本案例以奥运会数据分析为载体，旨在通过实际操作，使学生掌握Pandas与Plotly的核心功能，并在此过程中自然融入课程思政元素，培养学生的爱国情怀与科学精神。
二、案例背景
当前正值巴黎奥运会期间，各国运动健儿正奋力拼搏，力争在奥运赛场上展现本国风采，我国奥运健儿亦正全力以赴，为国争光。借此契机，深入分析奥运会数据，不仅有助于学生回顾并理解过往已学过的知识，更能通过对数据的挖掘与分析，使学生深刻理解我国奥运发展史及背后的体育策略与趋势。将抽象的数据与具体的应用场景相结合，可以帮助学生更好地掌握数据分析的方法和工具，提升他们的实际操作能力。例如，我们可以利用Python中的Pandas库进行数据的清洗、处理和分析，再借助Plotly等工具进行数据的可视化展示，使学生在实践中亲身体验到数据分析的魅力和价值，从而进一步激发他们的学习兴趣和动力。
本案例选取了1896年至2022年的奥运会数据作为分析对象，数据来源可靠，内容丰富，涵盖了多个国家和多项运动项目的奖牌分布情况。通过使用Pandas进行数据清洗、筛选和聚合等操作，以及利用Plotly进行可视化展示，学生可以全面了解奥运会数据的特点和分析方法。
三、Pandas与Plotly简介
1.Pandas
Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了大量便捷的数据结构和数据分析工具。它主要依赖于NumPy库进行数组运算，并提供了DataFrame这一核心数据结构，使得数据处理变得更为简单高效。Pandas支持数据的读取、筛选、排序、分组、聚合等多种操作，是Python数据分析领域不可或缺的一部分。
2.Plotly
Plotly是一个用于创建交互式图表和数据可视化的Python库。它支持多种图表类型，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并提供了丰富的样式和布局选项。Plotly生成的图表具有交互性，用户可以通过鼠标悬停、点击等方式与图表进行互动，从而更深入地了解数据背后的信息。
四、案例实施步骤
1.数据准备
首先，学生需要从提供的“1896-2022 olympic.xlsx”文件中读取数据。使用Pandas的read_excel函数可以轻松完成这一任务。读取数据后，学生应使用head、info等方法查看数据结构，了解数据的整体情况。
2.数据清洗
在数据清洗阶段，学生需要处理缺失值、转换数据类型，并根据需要进行数据筛选。例如，可以将“-”替换为“0”，将字符串类型的金牌数转换为整数类型，并筛选出中国历年奥运会的数据。
3.数据分析
在数据分析阶段，学生可以使用Pandas提供的聚合函数对数据进行深入分析。例如，可以计算中国历年奥运会的金牌总数、银牌总数和铜牌总数，并分析其变化趋势。
4.数据可视化
最后，在数据可视化阶段，学生需要使用Plotly绘制交互式图表，展示中国历年奥运会金牌数量的变化趋势。通过调整图表的样式和布局选项，学生可以制作出既美观又富有洞察力的图表。
五、课程思政融入
在本案例的实施过程中，我们注重将课程思政元素自然融入其中。以奥运精神为桥梁，我们激发学生的民族自豪感和爱国情怀。通过分析中国在奥运会上的表现，我们引导学生思考体育强国建设的重要性以及运动员培养机制的完善性。同时，我们也强调数据分析在当代社会中的重要价值和应用前景，培养学生的科学精神和实践能力。
六、案例特色与优势
本案例具有以下显著特色与优势：
1.实操性强：通过真实的奥运会数据分析流程，学生可以直接动手进行数据分析与可视化操作，掌握Pandas与Plotly的核心技能。
2.知识点全面：案例覆盖了从数据读取、清洗、分析到可视化的完整流程，帮助学生系统理解数据分析的全过程。
3.思政元素自然融入：以奥运精神为纽带，将爱国情怀与科学精神的培养融入案例教学中，实现知识传授与价值引领的双重目标。
4.启发式教学：引导学生深入思考数据分析背后的意义和价值，促进批判性思维与创新能力的发展。
5.互动性强：利用Plotly生成的交互式图表增强课堂互动性，提升学生的学习兴趣和参与度。
6.时效性强：紧跟奥运会热点事件进行案例分析，使教学内容具有鲜明的时代感和现实意义。
七、结论与展望
通过本案例的学习与实践，学生不仅掌握了Pandas与Plotly在数据分析与可视化方面的核心技能，还深刻体会到了奥运精神的内涵与价值。同时，他们也学会了如何将所学知识应用于实际问题的解决中，提升了自身的综合素养和实践能力。
展望未来，我们希望学生能够继续深入探索数据分析与可视化的更多可能性，并将所学知识应用于更广泛的领域。同时，我们也期待能够将更多的课程思政元素融入教学实践中，培养更多具有爱国情怀和科学精神的高素质人才。