这篇教程Python疫情数据可视化分析写得很实用，希望能帮到您。
前言本项目主要通过python的matplotlib pandas pyecharts等库对疫情数据进行可视化分析 数据来源： - 本数据集来源于kaggle竞赛的开源数据集，数据集地址
- 本数据集主要涉及到全球疫情统计，包括确诊、治愈、死亡、时间、国家、地区等信息
功能函数
读取文件df = pd.read_csv(r'C:/Users/Hasee/Desktop/covid_19_data.csv')df.head() 
更换列名，便于查看cols= ['序号','日期','省/州','国家','最近更新','确诊','死亡','治愈']df.columns = colsdf.日期 = pd.to_datetime(df.日期)df 
## 利用groupby按照日期统计确诊死亡治愈病例的总和 #合并同一天同国家日期global_confirm = df.groupby('日期')[['确诊', '死亡', '治愈']].sum()global_confirm
全球疫情趋势ax = global_confirm.plot(figsize = (12,10), title = '全球疫情趋势图') 
筛选出中国的数据利用groupby按照日期统计确诊死亡治愈病例的总和 global_china = df[df['国家'] == 'Mainland China'].reset_index()global_china_confirm = global_china.groupby('日期')[['确诊', '死亡', '治愈']].sum().reset_index()画图，三条线组合到一个图 
利用groupby按照省统计确诊死亡治愈病例的总和global_china = df[df['国家'] == 'Mainland China'].reset_index()global_china_province_confirm = global_china.groupby('省/州')[['确诊', '死亡', '治愈']].sum().reset_index()recovercent = 100.*global_china_province_confirm['治愈'] / global_china_province_confirm['治愈'].sum()labels = ['{0}-{1:1.2f}%-{2}'.format(i,j,k) for i,j,k in zip(list(global_china_province_confirm['省/州']), recovercent, list(global_china_province_confirm['治愈']))]plt.figure(figsize=(10,10))plt.pie(global_china_province_confirm['治愈'],radius = 0.3)
确诊人数排名前15的国家plt.figure(figsize=(16,16))plt.barh(list(global_country_confirm_rank.国家)[::-1], list(global_country_confirm_rank.确诊)[::-1])plt.title('确诊人数排名前15的国家')plt.xlabel('人数（千万）')plt.ylabel('国家')
这里用pyecharts库画图，绘制的玫瑰图，rosetypeset_global_opts是设置格式： 
中国确诊人数前十的省china_confirm = df[df['国家'] == "Mainland China"]china_latest = china_confirm[china_confirm['日期'] == max(china_confirm['日期'])]words = WordCloud()words.add('确诊人数', [tuple(dic) for dic in zip(list(china_latest['省/州']),list(china_latest['确诊']))], word_size_range=[20,100])
区域图china_death = df[df['国家'] == "Mainland China"]china_death_latest = china_death[china_death['日期'] == max(china_death['日期'])]china_death_latest = china_death_latest.groupby('省/州')[['确诊', '死亡']].max().reset_index()
geo = Map()geo.add("中国死亡病例分布", [list(z) for z in zip(china_death_prodic,list(china_death_latest['死亡']))], "china")geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省死亡病例数据分布"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=[ {"min": 1500, "label": '>10000人', "color": "#6F171F"}, {"min": 500, "max": 15000, "label": '500-1000人', "color": "#C92C34"}, {"min": 100, "max": 499, "label": '100-499人', "color": "#E35B52"}, {"min": 10, "max": 99, "label": '10-99人', "color": "#F39E86"}, {"min": 1, "max": 9, "label": '1-9人', "color": "#FDEBD0"}]))geo.render_notebook()
热力图geo = Geo()geo.add_schema(maptype="china")geo.add("中国死亡病例分布", [list(dic) for dic in zip(china_death_prodic,list(china_death_latest['死亡']))],type_=GeoType.EFFECT_SCATTER)geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省死亡病例数据分布"))geo.render_notebook()
全球死亡人数地理分布情况map = Map()map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全球死亡人数地理分布情况"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=[ {"min": 100001, "label": '>100001人', "color": "#6F171F"}, {"min": 10001, "max": 100000, "label": '10001-100000人', "color": "#C92C34"}, {"min": 1001, "max": 10000, "label": '1001-10000人', "color": "#E35B52"}, {"min": 101, "max": 10000, "label": '101-10000人', "color": "#F39E86"}, {"min": 1, "max": 100, "label": '1-100人', "color": "#FDEBD0"}]))map.add("全球死亡人数地理分布情况", [list(z) for z in zip(global_death_n,list(global_death['死亡']))], "world")map.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))map.render_notebook()
全球疫情频率直方图global_confirm.plot.hist(alpha=0.5)plt.xlabel('人数（千万）')plt.ylabel('出现频率')plt.title('全球疫情频率直方图')
其他图
陕西确诊病例饼图
陕西省确诊病例数据分布
中国治愈病例玫瑰图
到此这篇关于Python疫情数据可视化分析的文章就介绍到这了,更多相关Python可视化内容请搜索wanshiok.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持wanshiok.com！
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