每日一练：Python国内疫情数据爬取与地图绘制
Python 国内疫情数据爬取与地图绘制
- 效果图
- 累计确诊疫情地图绘制
- ① 时时数据抓取
- ② 获取省份疫情数据
- ③ 视觉配置项分段颜色数据设置
- ④ 累计确诊疫情地图绘制
- 现存确诊疫情地图绘制
- ① 获取省份疫情数据
- ② 现存确诊疫情地图绘制
[ 系列文章篇 ]
Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
效果图
先给大家看下效果图哈：
可以看刚和查询的吉林累计确诊疫情数据是一致的。
累计确诊疫情地图绘制
① 时时数据抓取
肺炎疫情的相关数据获取请参考下面的文章：
[ 相关文章 ]
每日一练：Python 爬虫爬取全国新冠肺炎疫情数据实例详解，使用 beautifulsoup4 库实现
省份的效果图展示：
城市的效果图展示：
② 获取省份疫情数据
这里是根据 json 字符串提取的省份疫情数组数据。
import json
def get_provinces(json_content):
"""
xiaolanzao, 2022.04.27
【作用】
获取省份疫情数据
【参数】
json_content : json字符串
【返回】
省份累计确诊数组数据
"""
# 将字符串转化为字典
json_data = json.loads(json_content)
data = []
# 省份数据展示
for i in json_data:
# 省份名称处理，和地图对应
province_name = i["provinceName"]
if(len(province_name)>1):
if(province_name[-1] == "省"):
province_name = province_name[:-1]
if(province_name[-1] == "市"):
province_name = province_name[:-1]
if(len(province_name)>3):
if(province_name[-3:] == "自治区"):
province_name = province_name[:-3]
if(len(province_name)>3):
if(province_name[-3:] == "维吾尔"):
province_name = province_name[:-3]
if(len(province_name)>2):
if(province_name[-2:] == "壮族"):
province_name = province_name[:-2]
if(province_name[-2:] == "回族"):
province_name = province_name[:-2]
data.append((province_name, i["confirmedCount"]))
print("全国各省份疫情数据如下：")
for i in data:
print(i)
return data
data = get_provinces(json_content)
注意： 这里对原来的名称进行了处理，省份名称和地图对应才能被识别到。
# 省份名称处理，和地图对应
province_name = i["provinceName"]
if(len(province_name)>1):
if(province_name[-1] == "省"):
province_name = province_name[:-1]
if(province_name[-1] == "市"):
province_name = province_name[:-1]
if(len(province_name)>3):
if(province_name[-3:] == "自治区"):
province_name = province_name[:-3]
if(len(province_name)>3):
if(province_name[-3:] == "维吾尔"):
province_name = province_name[:-3]
if(len(province_name)>2):
if(province_name[-2:] == "壮族"):
province_name = province_name[:-2]
if(province_name[-2:] == "回族"):
province_name = province_name[:-2]
未处理前是这样的：
处理后是这样的：
③ 视觉配置项分段颜色数据设置
首先要设置个视觉配置项分段显示的数据，后面会根据数据在哪个分段显示为哪种演示。
pieces = [
{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},
{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},
{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},
{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},
{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'},
]
# 全局配置项
.set_global_opts(
# 设置标题
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图"),
# 设置视觉配置项分段显示
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
pieces=pieces,
is_piecewise=True,
is_show=True
)
)
这是效果图：
④ 累计确诊疫情地图绘制
这里就根据数据生成地图了。
# -*- coding:utf-8 -*-
# 2022-4-1
# 作者：小蓝枣
# 疫情地图
# 需要引用的库
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
pieces = [
{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},
{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},
{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},
{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},
{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'},
]
def create_china_map():
'''
作用：生成中国疫情地图
'''
(
Map()
.add(
series_name="累计确诊",
data_pair=data,
maptype="china",
# 是否默认选中，默认为True
is_selected=True,
# 是否启用鼠标滚轮缩放和拖动平移，默认为True
is_roam=True,
# 是否显示图形标记，默认为True
is_map_symbol_show=False
)
# 系列配置项
# 关闭标签名称显示
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
# 全局配置项
.set_global_opts(
# 设置标题
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图"),
# 设置视觉配置项分段显示
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
pieces=pieces,
is_piecewise=True,
is_show=True
)
)
# 生成本地html文件
.render("中国疫情地图.html")
)
create_china_map()
效果图如下：
现存确诊疫情地图绘制
① 获取省份疫情数据
这里和上面的区别就是由 data.append((province_name, i["confirmedCount"])) 换成了 data.append((province_name, i["currentConfirmedCount"]))
import json
def get_provinces(json_content):
"""
xiaolanzao, 2022.04.27
【作用】
获取省份疫情数据
【参数】
json_content : json字符串
【返回】
省份现存确诊数组数据
"""
# 将字符串转化为字典
json_data = json.loads(json_content)
data = []
# 省份数据展示
for i in json_data:
# 省份名称处理，和地图对应
province_name = i["provinceName"]
if(len(province_name)>1):
if(province_name[-1] == "省"):
province_name = province_name[:-1]
if(province_name[-1] == "市"):
province_name = province_name[:-1]
if(len(province_name)>3):
if(province_name[-3:] == "自治区"):
province_name = province_name[:-3]
if(len(province_name)>3):
if(province_name[-3:] == "维吾尔"):
province_name = province_name[:-3]
if(len(province_name)>2):
if(province_name[-2:] == "壮族"):
province_name = province_name[:-2]
if(province_name[-2:] == "回族"):
province_name = province_name[:-2]
data.append((province_name, i["currentConfirmedCount"]))
print("全国各省份疫情数据如下：")
for i in data:
print(i)
return data
data = get_provinces(json_content)
② 现存确诊疫情地图绘制
这里只是改变了下数据集名，由 series_name="累计确诊" 变成了 series_name="现存确诊"
# -*- coding:utf-8 -*-
# 2022-4-1
# 作者：小蓝枣
# 疫情地图
# 需要引用的库
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
pieces = [
{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},
{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},
{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},
{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},
{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'},
]
def create_china_map():
'''
作用：生成中国疫情地图
'''
(
Map()
.add(
series_name="现存确诊",
data_pair=data,
maptype="china",
# 是否默认选中，默认为True
is_selected=True,
# 是否启用鼠标滚轮缩放和拖动平移，默认为True
is_roam=True,
# 是否显示图形标记，默认为True
is_map_symbol_show=False
)
# 系列配置项
# 关闭标签名称显示
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
# 全局配置项
.set_global_opts(
# 设置标题
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图"),
# 设置视觉配置项分段显示
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
pieces=pieces,
is_piecewise=True,
is_show=True
)
)
# 生成本地html文件
.render("中国疫情地图.html")
)
create_china_map()
效果图如下：
喜欢的点个赞❤吧！