数据可视化之项目 | 疫情数据分析

润森

发布于 2022-08-18 09:51:50

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发布于 2022-08-18 09:51:50

「1、爬取数据」

「1.1——要用到的库」

import request   # 爬虫
import json      # 处理数据

「1.2——爬取数据」

def getData():
    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'
    }
    r = requests.get(url,headers)
    if r.status_code == 200:
         return json.loads(json.loads(r.text)['data'])

data_dict = getData()

「2、数据处理」

「2.1——要用到的库」

import json      # 处理数据 
import pandas as pd      # 处理数据

「2.2——读取列名：字典的键」

keys = data_dict.keys()
print(keys)

结果：dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'showAddSwitch', 'areaTree'])

「2.3——读取国家：」

print('现在有多少个国家有疫情：',len(data_dict.get('areaTree')),data_dict.get('areaTree')[0]['name'])

「2.3——读取省：」

print('现在有多少个省有疫情:',len(data_dict.get('areaTree')[0]['children']),data_dict.get('areaTree')[0]['children'])  
# 倒数第一个【0】是省份id,改变它，可输出不同的省份

**2.4——统计所有的省份名称——使用for循环到省份 **

for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:
    print(province['name'])

**2.5——统计每个省当天的数据 **

for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']: print(province['name'],province['today'])

「2.6——统计每个省总的数据情况」

for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']: print(province['total'])

「# 数据说明：这些数据目前是字典，对于pandas数据分析，我们要把这些数据变成dataframe，然后可以导入到excel或者SQL中」

2.7——将数据变成列表再变成dataframe

# 1.先将数据变成列表
province_list = list()
for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:
    province_info = province['total']
    province_info['name'] = province['name']
    province_list.append(province_info)

# 2.再变成dataframe
province_df = pd.DataFrame(province_list)

「2.8——查看数据类型」

print(province_df.info())

「2.9——按照数据类型来删除datafram的列」

#按照数据类型删除列
#include=包含什么类型, exclude=不包含什么类型

province_df = province_df.select_dtypes(exclude=['bool'])

** 2.10——用tolist把省份的名称和累计确诊的数据转换成list**

province_name = province_df.name.tolist()
print(province_name)
province_confirm = province_df.confirm.tolist()
print(province_confirm)

** 2.11——列表生成器**

for tup in zip(province_name, province_confirm):
    print(tup)

「3、交互式画图」

「3.1——用到的库：」

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts  # 配色 标题

「3.2——颜色配置（必须是list包裹dict）」

pieces = [
    {'min':1,'max':9,'color':'#FFE0E0'},
    {'min':10,'max':99,'color':'#FFC0C0'},
    {'min':100,'max':999,'color':'#FF9090'},
    {'min':1000,'max':9999,'color':'#FF6060'},
    {'min':10000,'max':99999,'color':'#FF3030'},
    {'min':100000,'max':99999,'color':'#DD0000'},
    {'min':1000000,'max':999999,'color':'#660000'}]

「3.3——定义地图，填充数据」

#定义地图,填充数据
china_map = Map()
china_map.add(‘全国疫情分布’,[tup for tup in zip(province_name,province_confirm)],‘china’)
china_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=‘中国加油!武汉加油!’),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,pieces=pieces))

「3.4——打印地图，生成网页」

china_map.render(path="中国地图.html")   # 这个生成的html 地址可以用这个path参数来修改

4、结果展示

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原始发表：2021-10-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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