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Python采集疫情數據，並做可視化展示

編輯：Python

前言

大家早好、午好、晚好吖~

目錄（可點擊自己想看的地方）

前言
- - 本篇代碼提供者: 青燈教育-巳月老師
知識點
開發環境
代碼
- 采集數據
- - 導入模塊
  - 發送請求
  - 獲取數據
  - 解析數據
  - 保存數據
  - 效果
- 數據可視化
- - 導入模塊
  - 讀取數據
  - 死亡率與治愈率
  - 各地區確診人數與死亡人數情況
尾語

本篇代碼提供者: 青燈教育-巳月老師

知識點

爬蟲基本流程
json
requests 爬蟲當中發送網絡請求
pandas 表格處理 / 保存數據
pyecharts 可視化

開發環境

python 3.8 比較穩定版本解釋器發行版 anaconda jupyter notebook 裡面寫數據分析代碼專業性
pycharm 專業代碼編輯器按照年份與月份劃分版本的

代碼

采集數據

導入模塊

import requests # 發送網絡請求模塊
import json
import pprint # 格式化輸出模塊
import pandas as pd # 數據分析當中一個非常重要的模塊

今天要爬取的目標數據

https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/

發送請求

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&_=1638361138568'
response = requests.get(url, verify=False)

獲取數據

json_data = response.json()['data']

解析數據

json_data = json.loads(json_data)
china_data = json_data['areaTree'][0]['children'] # 列表
data_set = []
for i in china_data:
data_dict = {
}
# 地區名稱
源碼、解答、教程、資料有需要可以口裙：832157862
data_dict['province'] = i['name']
# 新增確認
data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']
# 死亡人數
data_dict['dead'] = i['total']['dead']
# 治愈人數
data_dict['heal'] = i['total']['heal']
# 死亡率
data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']
# 治愈率
data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']
data_set.append(data_dict)

保存數據

df = pd.DataFrame(data_set)
df.to_csv('data.csv')

效果

數據可視化

導入模塊

from pyecharts import options as opts
源碼、解答、教程、資料有需要可以口裙：832157862
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid

讀取數據

df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9]
df2

死亡率與治愈率

line = (
Line()
.add_xaxis(list(df['province'].values))
.add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())
.add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率與治愈率"),
)
)
line.render_notebook()

各地區確診人數與死亡人數情況

bar = (
Bar()
.add_xaxis(list(df['province'].values)[:6])
.add_yaxis("死亡", df['dead'].values.tolist()[:6])
.add_yaxis("治愈", df['heal'].values.tolist()[:6])
.set_global_opts(
源碼、解答、教程有需要可以口裙：832157862
title_opts=opts.TitleOpts(title="各地區確診人數與死亡人數情況"),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
)
)
bar.render_notebook()