python新冠病毒COVID-19数据分析和数据可视化

在全球范围内，截至2021 年 11 月 15 日欧洲中部时间下午 4:30，各国已向世卫组织报告了253,163,330（2.5亿）例COVID-19确诊病例，包括5,098,174（5百万）例死亡。截至2021 年 11 月 14 日，共接种了7,307,892,664（73亿）剂疫苗。
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下图是不同时间的确诊病例和死亡人数

通过不同颜色可视化，我们可以明显发现新冠病毒感染主要发生在美洲和欧洲。

使用所有这些分类变量，将生成变量中每个标签的组合，因此总共创建了 316800 个组合。

这些数据将有助于根据一些预先定义的标准症状确定是否有人患有冠状病毒疾病。这些症状基于世界卫生组织 (WHO)who.int 和印度卫生与家庭福利部提供的指导方针。

免责声明：这些数据的结果或分析应视为医疗建议。

该数据集包含七个主要变量，这些变量将影响某人是否患有冠状病毒疾病，每个变量的描述如下：国家：访问过的国家列表。年龄：根据世卫组织年龄组标准症状对每个人进行年龄组分类：根据世卫组织，5 项是 COVID-19、发烧、疲倦、呼吸困难、干咳和喉咙痛的主要症状。其他症状包括：疼痛、鼻塞、流鼻涕、腹泻等。新冠感染患者表现不同，按照严重程度来划分分为：严重程度，轻度、中度、重度。一般年龄较大的感染者病情较重。

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新冠案例中讲述了如何用霍普金斯大学的工具免费分析和实时监控每日新冠病毒数据。

下图是教程用python绘制top20近7天感染新冠COVID-19死亡人数top20国家，美国依然排名第一。7天是一个近期监控指标，对新冠防范意义非常重要。

下图是《呆瓜半小时入门python数据分析》用python绘制中国新冠病毒感染人数的各省分布图。

课程讲述如何用python绘制世界各国新冠病毒感染死亡率分布图。

课程讲述如何用D-tale库，GUI可视化分析新冠病毒感染数据，下图是生成词云图。其中美国感染者人数最多，相应字体最大。

《呆瓜半小时入门python数据分析》述如何用D-tale库实现描述性统计，变量的平均数，中位数，众数，箱型图，最大值，最小值，四分位数，一目了然。

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包括新冠病毒数据变量相关性矩阵图片生成

包括变量的pairplot配对图

还有小可爱的小提琴图，它结合了箱型图和密度图特点，非常好用。

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