数据分析：新冠疫情实时数据爬取

一、需求分析

报表需求

1. 国内各省份**现有确诊数（=确诊-死亡-治愈）**所占比例

2. 国内确诊总数、死亡总数、治愈总数、输入总数

3. 国内近段时间每天的确诊数、疑似数趋势；累计确诊数、现有确诊数趋势；累计治愈数、累计死亡数趋势

4. 全球各国现有确诊数所占比例

5. 全球累计确诊总数、现有确诊总数、死亡总数、治愈总数

数据需求

1. 国内各省份现有确诊、累计确诊、死亡、治愈；
2. 国内总数现有确诊、累计确诊、死亡、治愈、输入；
3. 国内近段时间每天的确诊数、疑似数、累计确诊数、现有确诊数、累计治愈数、累计死亡数
4. 全球各国确诊、死亡、治愈；
5. 全球总数确诊、死亡、治愈；

数据格式

Excel、SQLite

二、数据爬取分析处理

数据爬取

1、这里使用网易新闻里的实时疫情数据网站，接下来以国内各省份当日的疫情数据为例进行数据爬取。

https://wp.m.163.com/163/page/news/virus_report/index.html?nw=1&anw=1

2、通过网页检查，找到该网站的API数据接口

3、新建PyCharm项目，创建ChinaDataGet.py，导入我们需要的包

import json			# json数据解析
import requests		# 爬虫
import pandas as pd	# 数据处理
import sqlite3		# sqlite数据库

4、在main函数中，声明数据接口url和请求头信息headers

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://c.m.163.com/ug/api/wuhan/app/data/list-total'
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                      'Chrome/102.0.5005.62 Safari/537.36 '
    }

5、获取json数据模块：通过url和headers获取json。在main函数中打印data_json能否成功获取数据

# 获取json
def getHtml(url, headers):
    re = requests.get(url=url, headers=headers)
    # print(re.text)
    re.encoding = re.apparent_encoding
    status = re.status_code
    # 通过json库将json格式的文本转换成python中的字典类型
    data_json = json.loads(re.text)
    # print(status)
    return data_json

6、查看数据接口，找到中国每个省的当日数据。

7、获取各省当日数据模块：在json中找到各省当日数据处理成DataFrame对象并返回。在main函数中打印today_df查看是否与原数据一致

# 获取各省份的当日数据
def getProvinceTodayData(data_json):
    data = data_json['data']['areaTree'][2]['children']
    
    today_df = pd.DataFrame(data)[['name', 'lastUpdateTime']]

    # 获取当日的确诊、死亡、治愈
    confirmData = pd.DataFrame([province['today']['confirm'] for province in data])
    deadData = pd.DataFrame([province['today']['dead'] for province in data])
    healData = pd.DataFrame([province['today']['heal'] for province in data])

    # 将三列数据拼接到today_df,并计算现有确诊列
    today_df['confirm'] = confirmData
    today_df['dead'] = deadData
    today_df['heal'] = healData

    # 调整列的顺序
    today_df = today_df[['name', 'confirm', 'dead', 'heal', 'lastUpdateTime']]

    # 修改列名
    colNames = ['省份', '确诊', '死亡', '治愈', '更新时间']
    today_df.columns = colNames

    return today_df

保存数据到Excel文件

将各省当日数据的DataFrame保存到excel文件，参数为数据dataframe、在excel中的表名sheetName、excel文件路径filePath。这里使用的是pandas中的ExcelWriter类，具体用法看代码

# 保存到excel
def saveProvinceTodayDataToExcel(df, sheetName, filePath):
    # 使用pandas中的ExcelWriter类
    writer = pd.ExcelWriter(filePath)

    # 保存到excel，设置表名，不保存行索引
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheetName, index=False)

    # 获取对应表名的工作表对象
    worksheet = writer.sheets[sheetName]

    # 将工作表的第4列宽设为20
    worksheet.set_column(first_col=4, last_col=4, width=20)

    # 保存writer对象, save()自带关闭操作
    writer.save()

    return

保存数据到SQLite数据库文件

1、初始化数据库文件，参数为数据库文件路径dbPath。需要导入sqlite3库。基本流程为创建数据库连接实例；创建游标实例；执行创建数据表语句；提交；关闭游标；关闭连接

# 初始化sqlite数据库
def initProvinceTodayDB(dbPath):
    sql = '''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS provinces_today
        (
            id integer primary key autoincrement,
            proName text,
            confirm integer ,
            dead integer ,
            heal integer ,
            updateTime text
        )
    '''
    conn = sqlite3.connect(dbPath)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()

    cursor.close()
    conn.close()
    return

2、保存数据dataframe到数据库文件。基本流程为初始化数据库文件；创建数据库连接实例；创建游标实例；使用for循环将dataframe每一行的数据转换为列表；对每一行数据执行INSERT语句并提交；关闭游标；关闭连接

有个细节需要注意，dataframe中的数字是numpy.int64或numpy.int32类型的，这种类型的数据插入数据库时会造成乱码。所以需要将每一行数据的列表对应位置的元素强制转换为int类型

# 保存数据到数据库
def saveProvinceTodayDataToDB(today_df, dbPath):
    # 初始化数据库
    initProvinceTodayDB(dbPath)

    # 连接数据库，打开游标
    conn = sqlite3.connect(dbPath)
    cursor = conn.cursor()

    # 将各省份数据添加到数据库
    for index in today_df.index:
        # 这里取出来的数据中，确诊、死亡、治愈三个数据虽然看着是int类型，但实际是numpy.int64类型
        # 若直接插入sqlite数据库会造成乱码
        dataItem = today_df.iloc[index].tolist()
        dataItem[1] = int(dataItem[1])
        dataItem[2] = int(dataItem[2])
        dataItem[3] = int(dataItem[3])

        insert_sql = 'INSERT INTO provinces_today(proName, confirm, dead, heal, updateTime) VALUES(?, ?, ?, ?, ?)'

        cursor.execute(insert_sql, dataItem)
        conn.commit()

        pass

    # 关闭游标，关闭数据库
    cursor.close()
    conn.close()

其他的像全国累计数据，各省累计数据的获取方式都和上面相同，这里不再赘述。