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实验四：地理数据可视化
实验目的
掌握地理数据可视化的原理和方法。
实验内容
分析2020 新冠疫情。要求利用已有数据（CityData.xlsx）与已有工具，设计可视化方案，展示2020年全国新冠患者人数随时间的变化过程，并完成以下任务。
任务一：统计截止4月1日各省的累计确诊数量，并通过图表展示。
任务二：对每日各省的累计确诊患者数量进行统计，为图像添加时间轴，通过时间轴自动播放演示疫情发展的整个过程。 
实验过程
任务一：
import openpyxl
import datetime
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
def dataHandle(sheet, useless_row, useless_col):
# 对表中数据进行预处理
sheet.delete_cols(useless_col)
sheet.delete_rows(useless_row)
return sheet
def get_province(sheet,col):
# 获得表中所有的省份，并返回省份：确诊人数的字典
mySet = set()
data_require = sheet[col]
for cell in data_require:
value = cell.value
mySet.add(value)
my_dict = {item: 0 for item in mySet}
return my_dict
def get_confirmed_cases(sheet,data_dict,date_tuple):
# 获取确诊人数
rawdata = []
flag = 0 # 获取到数据的数量
targetDate = datetime.datetime(date_tuple[0], date_tuple[1], date_tuple[2])
# 获得截止到4月1日各省的累计确诊，如果4月1日数据丢失，则寻找最接近一天的数据
while 1:
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
if row[6] == targetDate:
rawdata.append(row)
for i in rawdata:
if data_dict[i[0]] == 0:
data_dict[i[0]] += i[2]
flag = flag+1
if flag == len(data_dict):
break
else:
targetDate = targetDate - datetime.timedelta(days=1)
return data_dict
if __name__ == "__main__":
# 导入工作簿
workbook = openpyxl.load_workbook('exp3/mission-1/CityData.xlsx')
# 导入工作表
sheet = workbook.worksheets[0]
# print(workbook.active)
# 数据处理
# 去掉无关项
row = 1
col = 1
sheet = dataHandle(sheet,row,col)
data_dict = get_province(sheet,'A')
data_dict = get_confirmed_cases(sheet,data_dict, (2020,4,1))
# 绘图
c = (
Map()
# 全局配置项
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="确诊人数统计图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
max_=51000,
is_piecewise=True,
pieces=[
{"min": 0, "max": 10, "color": "#9ACD32"},
{"min": 10, "max": 100, "color": "#87CEEB"},
{"min": 100, "max": 200, "color": "#FFD700"},
{"min": 200, "max": 400, "color": "#FFA07A"},
{"min": 400, "max": 500, "color": "#FFA500"},
{"min": 500, "max": 51000, "color": "#FF0000"},
]
),
)
# 将data_dict作为数据映射到表中
.add("截止到2020年4月1日的确诊人数", [list(z) for z in data_dict.items()], "china")
# 渲染
.render("exp3/mission-1/map_visualmap.html")
)
任务二：
import json
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map, Timeline
if __name__ == "__main__":
# 导入处理好的数据
with open('exp3/mission-2/data_dict.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
data_dict_everyDay = json.load(file)
# print(data_dict_everyDay["2020-04-18"])
# 绘图
try:
tl = Timeline()
for date, value in data_dict_everyDay.items():
my_map = (
Map()
# 全局配置项
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="确诊人数统计图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
max_=51000,
is_piecewise=True,
pieces=[
{"min": 0, "max": 10, "color": "#9ACD32"},
{"min": 10, "max": 100, "color": "#87CEEB"},
{"min": 100, "max": 200, "color": "#FFD700"},
{"min": 200, "max": 400, "color": "#FFA07A"},
{"min": 400, "max": 500, "color": "#FFA500"},
{"min": 500, "max": 51000, "color": "#FF0000"},
]
),
)
# 将data_dict作为数据映射到表中
.add("2020年1月24日~2020年4月18日确诊人数变化图", [list(z) for z in value.items()], "china")
)
tl.add(my_map, date)
# 渲染
tl.render("exp3/mission-2/timeline_map.html")
except:
print("渲染失败")
实验结果
任务一： 
任务二：  
参考资料
https://pyecharts.org/#/
https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/
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