Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示
?這篇文章主要介紹了Python利用爬蟲爬取疫情數據并進行可視化的展示，文中的示例代碼講解清晰，對工作或學習有一定的價值，需要的朋友可以參考一下。編程資料點擊領取
目錄
知識點
開發環境
爬蟲完整代碼
導入模塊
分析網站
發送請求
獲取數據
解析數據
保存數據
數據可視化
導入模塊
讀取數據
死亡率與治愈率
各地區確診人數與死亡人數情況
知識點
開發環境
python 3.8 比較穩定版本 解釋器發行版 anaconda jupyter notebook 里面寫數據分析代碼 專業性
pycharm 專業代碼編輯器 按照年份與月份劃分版本的
爬蟲完整代碼
導入模塊
| 1 2 3 4 | import requests????? # 發送網絡請求模塊 import json import pprint??????? # 格式化輸出模塊 import pandas as pd? # 數據分析當中一個非常重要的模塊 |
分析網站
先找到今天要爬取的目標數據
實時更新：新冠肺炎疫情最新動態
找到數據所在url
發送請求
| 1 2 | url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&_=1638361138568' response = requests.get(url, verify=False) |
獲取數據
| 1 | json_data = response.json()['data'] |
解析數據
| 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 = {} ????# 地區名稱 ????data_dict['province'] = i['name'] ????# 新增確認 ????data_dict['nowConfirm'] = i['total']['nowConfirm'] ????# 死亡人數 ????data_dict['dead'] = i['total']['dead'] ????# 治愈人數 ????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) |
保存數據
| 1 2 | df = pd.DataFrame(data_set) df.to_csv('data.csv') |
數據可視化
導入模塊
| 1 2 | from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Line,Pie,Map,Grid |
讀取數據
| 1 2 | df2 = df.sort_values(by=['nowConfirm'],ascending=False)[:9] df2 |
死亡率與治愈率
| 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="死亡率與治愈率"), ????) ) line.render_notebook() |
各地區確診人數與死亡人數情況
| 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="各地區確診人數與死亡人數情況"), ????????datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()], ????????) ) bar.render_notebook() |
以上就是Python爬蟲爬取疫情數據并可視化展示的詳細內容。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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