Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

 这篇文章主要介绍了Python利用爬虫爬取疫情数据并进行可视化的展示，文中的示例代码讲解清晰，对工作或学习有一定的价值，需要的朋友可以参考一下。编程资料点击领取

目录

知识点

开发环境

爬虫完整代码

导入模块

分析网站

发送请求

获取数据

解析数据

保存数据

数据可视化

导入模块

读取数据

死亡率与治愈率

各地区确诊人数与死亡人数情况

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知识点

1. 爬虫基本流程
2. json
3. requests 爬虫当中 发送网络请求
4. pandas 表格处理 / 保存数据
5. pyecharts 可视化

开发环境

python 3.8 比较稳定版本 解释器发行版 anaconda jupyter notebook 里面写数据分析代码 专业性

pycharm 专业代码编辑器 按照年份与月份划分版本的

爬虫完整代码

导入模块

1 2 3 4

import requests      # 发送网络请求模块 import json import pprint        # 格式化输出模块 import pandas as pd  # 数据分析当中一个非常重要的模块

分析网站

先找到今天要爬取的目标数据

实时更新：新冠肺炎疫情最新动态

找到数据所在url

发送请求

1 2	url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&_=1638361138568' response = requests.get(url, verify=False)

获取数据

1	json_data = response.json()['data']

解析数据

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

json_data = json.loads(json_data) china_data = json_data['areaTree'][0]['children'] # 列表 data_set = [] for i in china_data:     data_dict = {}     # 地区名称     data_dict['province'] = i['name']     # 新增确认     data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm']     # 死亡人数     data_dict['dead'] = i['total']['dead']     # 治愈人数     data_dict['heal'] = i['total']['heal']     # 死亡率     data_dict['deadRate'] = i['total']['deadRate']     # 治愈率     data_dict['healRate'] = i['total']['healRate']     data_set.append(data_dict)

保存数据

1 2	df = pd.DataFrame(data_set) df.to_csv('data.csv')

数据可视化

导入模块

1 2	from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid

读取数据

1 2	df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9] df2

死亡率与治愈率

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

line = (     Line()     .add_xaxis(list(df['province'].values))     .add_yaxis("治愈率", df['healRate'].values.tolist())     .add_yaxis("死亡率", df['deadRate'].values.tolist())     .set_global_opts(         title_opts=opts.TitleOpts(title="死亡率与治愈率"),     ) ) line.render_notebook()

各地区确诊人数与死亡人数情况

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

bar = (     Bar()     .add_xaxis(list(df['province'].values)[:6])     .add_yaxis("死亡", df['dead'].values.tolist()[:6])     .add_yaxis("治愈", df['heal'].values.tolist()[:6])     .set_global_opts(         title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区确诊人数与死亡人数情况"),         datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],         ) ) bar.render_notebook()

以上就是Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示的详细内容。

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