Python采集疫情数据,并做可视化展示

前言

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  • 前言
      • 本篇代码提供者: 青灯教育-巳月老师
  • 知识点
  • 开发环境
  • 代码
    • 采集数据
      • 导入模块
      • 发送请求
      • 获取数据
      • 解析数据
      • 保存数据
      • 效果
    • 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
  • 尾语


本篇代码提供者: 青灯教育-巳月老师


知识点

  • 爬虫基本流程
  • json
  • requests 爬虫当中 发送网络请求
  • pandas 表格处理 / 保存数据
  • 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

代码

采集数据

导入模块

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

今天要爬取的目标数据

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

发送请求

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

获取数据

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

解析数据

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
    源码、解答、教程、资料有需要可以口裙:832157862
    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

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

效果

Python采集疫情数据,并做可视化展示_第1张图片

数据可视化

导入模块

from pyecharts import options as opts
源码、解答、教程、资料有需要可以口裙:832157862
from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid

读取数据

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

Python采集疫情数据,并做可视化展示_第2张图片

死亡率与治愈率

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()

Python采集疫情数据,并做可视化展示_第3张图片

各地区确诊人数与死亡人数情况

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(
    源码、解答、教程有需要可以口裙:832157862
        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()

Python采集疫情数据,并做可视化展示_第4张图片

尾语

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