Python分析并绘制可视化动态地图，实时查询全球疫情数据（11月最新...） |
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Python分析并绘制可视化动态地图，实时查询全球疫情数据（11月最新...）
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前言
大家早好、午好、晚好吖~
最近，又爆出了许多例，身在长沙得我前段时间不是在做核酸就是在做核酸得路上 虽然现在还是隔一天一捅（小声哔哔：我真的遭不住）希望疫情早日过去 疫情尚未结束，我们需要做好自己，时刻防范，不给别人添麻烦。 今天我们来尝试用Python抓取世界疫情，实现可视化地图展示。 采集数据 1、数据来源数据来源于TX新闻，链接展示不了，就只贴图了。
requests 发送请求模块， 是第三方模块，需要手动安装。 win + r输入cmd按回车打开命令提示符窗口，使用pip安装 csv 是内置模块，无需安装。 pip install requests 3、代码展示获取网页url ，我这里网址屏蔽了，不然不给过。 url = 'https://****com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountryConfirmAdd,WomWorld,WomAboard'发送请求 response = requests.post(url)获取数据 json_data = response.json()解析数据 WomAboard = json_data['data']['WomAboard'] for i in range(0, len(WomAboard)): name = WomAboard[i]['name'] confirm = WomAboard[i]['confirm'] confirmAdd = WomAboard[i]['confirmAdd'] heal = WomAboard[i]['heal'] dead = WomAboard[i]['dead'] print(name, confirm, confirmAdd, heal, dead)保存数据 f = open('疫情数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') csv_writer = csv.writer(f) csv_writer.writerow([name, confirm, confirmAdd, heal, dead]) 4、效果展示
完整代码及国内疫情数据抓取代码、视频讲解直接点击下方自取即可。 点击 蓝色字体 自取，我都放在这里了。 数据可视化 1、效果展示接下来看看生成好的可视化世界疫情地图
由于地图是动态的，我就直接截图了，大家可以自己实践一下制作地图详细看。 2、代码展示模块 import pandas as pd # 做表格操作的模块 from pyecharts.charts import Map # 绘图的模块 from pyecharts import options as opts导入数据 df = pd.read_csv('疫情数据.csv') name = df['name'].tolist() confirm = df['confirm'].tolist() print(name) print(confirm) c = ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1400px', height='600px')) .add("累计确诊", [list(z) for z in zip(name, confirm)], "world", name_map=name_map, is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000000, is_piecewise=True, pieces=pieces), ) .render("map_world.html") )国家地区 name_map = { 'Singapore Rep.': '新加坡', 'Dominican Rep.': '多米尼加', 'Palestine': '巴勒斯坦', 'Bahamas': '巴哈马', 'Timor-Leste': '东帝汶', 'Afghanistan': '阿富汗', 'Guinea-Bissau': '几内亚比绍', "Côte d'Ivoire": '科特迪瓦', 'Siachen Glacier': '锡亚琴冰川', "Br. Indian Ocean Ter.": '英属印度洋领土', 'Angola': '安哥拉', 'Albania': '阿尔巴尼亚', 'United Arab Emirates': '阿联酋', 'Argentina': '阿根廷', 'Armenia': '亚美尼亚', 'French Southern and Antarctic Lands': '法属南半球和南极领地', 'Australia': '澳大利亚', 'Austria': '奥地利', 'Azerbaijan': '阿塞拜疆', 'Burundi': '布隆迪', 'Belgium': '比利时', 'Benin': '贝宁', 'Burkina Faso': '布基纳法索', 'Bangladesh': '孟加拉国', 'Bulgaria': '保加利亚', 'The Bahamas': '巴哈马', 'Bosnia and Herz.': '波斯尼亚和黑塞哥维那', 'Belarus': '白俄罗斯', 'Belize': '伯利兹', 'Bermuda': '百慕大', 'Bolivia': '玻利维亚', 'Brazil': '巴西', 'Brunei': '文莱', 'Bhutan': '不丹', 'Botswana': '博茨瓦纳', 'Central African Rep.': '中非共和国', 'Canada': '加拿大', 'Switzerland': '瑞士', 'Chile': '智利', 'China': '中国', 'Ivory Coast': '象牙海岸', 'Cameroon': '喀麦隆', 'Dem. Rep. Congo': '刚果（金）', 'Congo': '刚果（布）', 'Colombia': '哥伦比亚', 'Costa Rica': '哥斯达黎加', 'Cuba': '古巴', 'N. Cyprus': '北塞浦路斯', 'Cyprus': '塞浦路斯', 'Czech Rep.': '捷克', 'Germany': '德国', 'Djibouti': '吉布提', 'Denmark': '丹麦', 'Algeria': '阿尔及利亚', 'Ecuador': '厄瓜多尔', 'Egypt': '埃及', 'Eritrea': '厄立特里亚', 'Spain': '西班牙', 'Estonia': '爱沙尼亚', 'Ethiopia': '埃塞俄比亚', 'Finland': '芬兰', 'Fiji': '斐', 'Falkland Islands': '福克兰群岛', 'France': '法国', 'Gabon': '加蓬', 'United Kingdom': '英国', 'Georgia': '格鲁吉亚', 'Ghana': '加纳', 'Guinea': '几内亚', 'Gambia': '冈比亚', 'Guinea Bissau': '几内亚比绍', 'Eq. Guinea': '赤道几内亚', 'Greece': '希腊', 'Greenland': '格陵兰', 'Guatemala': '危地马拉', 'French Guiana': '法属圭亚那', 'Guyana': '圭亚那', 'Honduras': '洪都拉斯', 'Croatia': '克罗地亚', 'Haiti': '海地', 'Hungary': '匈牙利', 'Indonesia': '印度尼西亚', 'India': '印度', 'Ireland': '爱尔兰', 'Iran': '伊朗', 'Iraq': '伊拉克', 'Iceland': '冰岛', 'Israel': '以色列', 'Italy': '意大利', 'Jamaica': '牙买加', 'Jordan': '约旦', 'Japan': '日本', 'Kazakhstan': '哈萨克斯坦', 'Kenya': '肯尼亚', 'Kyrgyzstan': '吉尔吉斯斯坦', 'Cambodia': '柬埔寨', 'Korea': '韩国', 'Kosovo': '科索沃', 'Kuwait': '科威特', 'Lao PDR': '老挝', 'Lebanon': '黎巴嫩', 'Liberia': '利比里亚', 'Libya': '利比亚', 'Sri Lanka': '斯里兰卡', 'Lesotho': '莱索托', 'Lithuania': '立陶宛', 'Luxembourg': '卢森堡', 'Latvia': '拉脱维亚', 'Morocco': '摩洛哥', 'Moldova': '摩尔多瓦', 'Madagascar': '马达加斯加', 'Mexico': '墨西哥', 'Macedonia': '马其顿', 'Mali': '马里', 'Myanmar': '缅甸', 'Montenegro': '黑山', 'Mongolia': '蒙古', 'Mozambique': '莫桑比克', 'Mauritania': '毛里塔尼亚', 'Malawi': '马拉维', 'Malaysia': '马来西亚', 'Namibia': '纳米比亚', 'New Caledonia': '新喀里多尼亚', 'Niger': '尼日尔', 'Nigeria': '尼日利亚', 'Nicaragua': '尼加拉瓜', 'Netherlands': '荷兰', 'Norway': '挪威', 'Nepal': '尼泊尔', 'New Zealand': '新西兰', 'Oman': '阿曼', 'Pakistan': '巴基斯坦', 'Panama': '巴拿马', 'Peru': '秘鲁', 'Philippines': '菲律宾', 'Papua New Guinea': '巴布亚新几内亚', 'Poland': '波兰', 'Puerto Rico': '波多黎各', 'Dem. Rep. Korea': '朝鲜', 'Portugal': '葡萄牙', 'Paraguay': '巴拉圭', 'Qatar': '卡塔尔', 'Romania': '罗马尼亚', 'Russia': '俄罗斯', 'Rwanda': '卢旺达', 'W. Sahara': '西撒哈拉', 'Saudi Arabia': '沙特阿拉伯', 'Sudan': '苏丹', 'S. Sudan': '南苏丹', 'Senegal': '塞内加尔', 'Solomon Is.': '所罗门群岛', 'Sierra Leone': '塞拉利昂', 'El Salvador': '萨尔瓦多', 'Somaliland': '索马里兰', 'Somalia': '索马里', 'Serbia': '塞尔维亚', 'Suriname': '苏里南', 'Slovakia': '斯洛伐克', 'Slovenia': '斯洛文尼亚', 'Sweden': '瑞典', 'Swaziland': '斯威士兰', 'Syria': '叙利亚', 'Chad': '乍得', 'Togo': '多哥', 'Thailand': '泰国', 'Tajikistan': '塔吉克斯坦', 'Turkmenistan': '土库曼斯坦', 'East Timor': '东帝汶', 'Trinidad and Tobago': '特里尼达和多巴哥', 'Tunisia': '突尼斯', 'Turkey': '土耳其', 'Tanzania': '坦桑尼亚', 'Uganda': '乌干达', 'Ukraine': '乌克兰', 'Uruguay': '乌拉圭', 'United States': '美国', 'Uzbekistan': '乌兹别克斯坦', 'Venezuela': '委内瑞拉', 'Vietnam': '越南', 'Vanuatu': '瓦努阿图', 'West Bank': '西岸', 'Yemen': '也门', 'South Africa': '南非', 'Zambia': '赞比亚', 'Zimbabwe': '津巴布韦', 'Comoros': '科摩罗' } pieces = [ {"min": 1000000}, {"min": 100000, "max": 999999}, {"min": 10000, "max": 99999}, {"min": 1000, "max": 9999}, {"min": 100, "max": 999}, {"min": 0, "max": 99}, ] 尾语 💝好了，今天的分享就差不多到这里了！ 完整代码及国内疫情数据抓取代码、视频讲解直接点击下方自取即可。 点击 蓝色字体 自取，我都放在这里了。 宁外给大家推荐一个好的教程： 【48小时搞定全套教程！你和大佬只有一步之遥【python教程】 有更多建议或问题可以评论区或私信我哦！一起加油努力叭(ง •_•)ง 喜欢就关注一下博主，或点赞收藏评论一下我的文章叭！！！
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