新冠疫情数据分析

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本篇文章将分享腾讯疫情实时数据抓取，获取全国各地和贵州省各地区的实时数据，并将数据存储至本地，最后调用Maplotlib和Seaborn绘制中国各地区、贵州省各城市、新增人数的图形。希望这篇数据可视化分析文章对您有所帮助！

01

Python实时数据爬取

我们的目标网站是腾讯新闻网实时数据，其原理主要是通过Requests获取Json请求，从而得到各省、各市的疫情数据。

爬虫目标网站：

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

1. 分析网站

通过浏览器“审查元素”查看源代码及“网络”反馈的消息，如下图所示：

对应的响应信息如下所示：

2. 发送请求并获取Json数据

通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式，可以获取Json数据，注意url需要增加一个时间戳。下面代码展示了获取数据的键值及34个省份。

输出结果如下图所示，其顺序按照确诊人数排序。

3. 获取湖北省疫情数据

接着通过 num[0][‘children’] 获取湖北省的疫情数据，代码如下：

同样的方法可以获取各省份的数据，比如 num[1][‘children’] 表示广东省疫情数据，我们设置循环就能获取所有数据。其数据包括当日数据（today）和累计数据（total），confirm表示确诊、suspect表示疑似、dead表示死亡、heal表示治愈。

我们将所抓取的数据和真实的数据进行对比，武汉截止2月13日下午4点，新增确诊人数13436、累计确诊32994，发现是完全一致的。

4. 获取各省确诊人数

注意，初始化每个省份人数为0，然后循环累加该省所有城市的确诊人数，调用 city_data[‘total’][‘confirm’] 获取各城市的确诊数据。

输出结果如下图所示：

接下来我们分享可视化画图。

02

Matplotlib绘制柱状图

首先，我们调用Matplotlib绘制全国各地区的确诊人数柱状图，帮助大家回忆其基本用法。total_data为字典变量键值对，比如{‘湖北’: 48206, ‘广东’: 1241,…}

代码过长仅展示部分，完整代码请添加客服领取

输出结果如下图所示：

那么，如果我想获取累计确诊人数、新增确诊人数、死亡人数和治愈人数，并进行可视化展示，怎么办呢？只需要简单替换参数即可。

city_data[‘total’][‘confirm’] 确诊人数

city_data[‘total’][‘suspect’] 疑似人数

city_data[‘total’][‘dead’] 死亡人数

city_data[‘total’][‘heal’] 治愈人数

city_data[‘today’][‘confirm’] 新增确诊人数

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输出如下图所示，但是Matplotlib画图不太美观，接下来分享Seaborn可视化。

03

数据存储及Seaborn绘制柱状图

Seaborn是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。

安装：pip install seaborn

1. 文件写入

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存储成功之后，如下图所示。

对应腾讯的数据，如下图所示：

2. Seaborn绘制柱状图

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显示结果如下图所示：

04

Seaborn绘制对比柱状图

如果需要显示多个数据对比，则需要使用下面的代码。由于Seaborn能够进行按类别分组绘图，我们需要将抓取的数据存储为如下图所示的文件，才能将数据绘制在同一张图中。

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此时绘制如下图所示：

但是当数据很小时，其柱状图无法很好地显示，建议采用以下方法处理：

归一化处理

湖北省外和湖北省内对比

替换成新增确诊病例的对比图如下所示。

05

Seaborn绘制趋势图及对比图

1. 湖北省内外对比图

在做数据分析过程中，我们通常需要对数据进行预处理或加工，下面将数据划分为湖北省内和湖北省外，再绘制对应的对比图。

输出结果如下图所示：

2. 疫情趋势图

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输出结果如下图所示，疑似人数开始下降。武汉加油，中国必胜！

06

Seaborn绘制其他图形及分析

作者这里仅补充绘图语法，更多分析结果（死亡数-治愈数）请读者进行。同时，读者可以增加数据量，全国所有城市的数据，可能绘制的图形更为丰满。

1. KDE图

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显示如下图所示：

2. 六角形

3. 散点图

4. 回归图

5. 散点图+KDE 图

07

贵州省可视化分析

接着我们抓取某一个省的数据，比如贵州省。

输出结果如下图所示：

添加解析数据和存储文件，完整代码如下：

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完整输出内容如下所示：

最后采用Seaborn绘制图形如下所示：

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贵州省2月13日疫情显示结果如下所示：

参考文章：

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图

用Python抓新型冠状病毒肺炎疫情数据，绘制全国疫情分布图

2020Python开发者日：爬虫框架的技术实现与模块应用的经验分享

End.

作者：Eastmount

来源：CSDN

https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/104298388

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