Python实现疫情地图可视化

时间：2022-11-20 09:37:19

一、 json模块

       JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

  • json.loads()：将json格式的str转化成python的数据格式；
  • json.loads()：将python的数据格式（字典或列表）转化成json格式；
# 如何将json数据解析成我们所熟悉的Python数据类型？
import json
# 将json格式的str转化成python的数据格式：字典
dic = json.loads("{"name":"Tom","age":23}")
res = json.loads("["name","age","gender"]")
print(f"利用loads将json字符串转化成Python数据类型{dic}",type(dic))
print(f"利用loads将json字符串转化成Python数据类型{res}",type(res))

Python实现疫情地图可视化

dics = {"name":"Tom","age":23}
result = json.dumps(dics)
print(type(result))
result

Python实现疫情地图可视化

二、通过Python实现疫情地图可视化

需求：爬取疫情的数据、如何处理json数据以及根据疫情数据如何利用pyecharts绘制疫情地图。

Python实现疫情地图可视化

Python实现疫情地图可视化

1.数据的获取(基于request模块)

import requests
import json
# 国内疫情数据
China_url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
headers = {
 # 浏览器伪装
 "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36",
 "referer": "https://news.qq.com/",
}
# 发起get请求，获取响应数据
response = requests.get(China_url,headers=headers).json()
data = json.loads(response["data"])
# 保存数据
with open("./2021-02-03国内疫情.json","w",encoding="utf-8") as f:
 # 不采用ASCII编码
 f.write(json.dumps(data,ensure_ascii=False,indent=2))

爬取的数据保存格式为json，开头的部分数据如下：

Python实现疫情地图可视化

2.将json格式的数据保存到Excel

        无论是json数据存储的，还是Python的基本数据类型存储的，对于数据分析都不是很友好，所以我们可以将其数据存储类型转化为pandas的DataFrame类型，因为DataFrame和Excel可以更好的相互转换。

生成的数据模式如下：

Python实现疫情地图可视化

将以上的数据进行处理，获得Excel表一样规范的数据格式。

import pandas as pd
chinaTotalData = pd.DataFrame(china_citylist)

# 将整体数据chinaTotalData中的today和total数据添加到DataFrame中
# 处理total字典里面的各个数据项
# ======================================================================
confirmlist = []
suspectlist = []
deadlist = []
heallist = []
deadRatelist = []
healRatelist = []
# print(chinaTotalData["total"].values.tolist()[0])
for value in chinaTotalData["total"].values.tolist():
 confirmlist.append(value["confirm"])
 suspectlist.append(value["suspect"])
 deadlist.append(value["dead"])
 heallist.append(value["heal"])
 deadRatelist.append(value["deadRate"])
 healRatelist.append(value["healRate"])

chinaTotalData["confirm"] = confirmlist
chinaTotalData["suspect"] = suspectlist
chinaTotalData["dead"] = deadlist
chinaTotalData["heal"] = heallist
chinaTotalData["deadRate"] = deadRatelist
chinaTotalData["healRate"] = healRatelist
# ===================================================================
# 创建全国today数据
today_confirmlist = []
today_confirmCutslist = []
for value in chinaTotalData["today"].values.tolist():
 today_confirmlist.append(value["confirm"])
 today_confirmCutslist.append(value["confirmCuts"])

chinaTotalData["today_confirm"] = today_confirmlist
chinaTotalData["today_confirmCuts"] = today_confirmCutslist
# ==================================================================
# 删除total、today两列
chinaTotalData.drop(["total","today"],axis=1,inplace=True)
chinaTotalData.head()
# 将其保存到Excel中
chinaTotalData.to_excel("2021-02-03国内疫情.xlsx",index=False)

处理好的数据结构如下表：

Python实现疫情地图可视化

3.应用pyecharts进行数据可视化

        pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。绘制出来的图比Python的Matplotlib简单美观。使用之前需要在Python环境中按照pycharts。在终端中输入命令：pip install pyecharts

利用pyecharts绘制疫情地图
        根据上面的疫情数据，我们可以利用其画出全国的疫情地图
在绘制前，我们需要安装echarts的地图包（可根据不同的地图需求进行安装）

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-china-countries-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

# 导入对应的绘图工具包
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

df = pd.read_excel("./2021-02-03国内疫情.xlsx")
# 1.根据绘制国内总疫情图（确诊）
data = df.groupby(by="province",as_index=False).sum()
data_list = list(zip(data["province"].values.tolist(),data["confirm"].values.tolist()))
# 数据格式[(黑龙江,200),(吉林,300),...]

def map_china() -> Map:
 c = (
  Map()
  .add(series_name="确诊病例",data_pair=data_list,maptype="china")
  .set_global_opts(
   title_opts = opts.TitleOpts(title="疫情地图"),
   visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,
     pieces = [{"max":9, "min":0, "label":"0-9","color":"#FFE4E1"},
       {"max":99, "min":10, "label":"10-99","color":"#FF7F50"},
       {"max":499, "min":100, "label":"100-4999","color":"#F08080"},
       {"max":999, "min":500, "label":"500-999","color":"#CD5C5C"},
       {"max":9999, "min":1000, "label":"1000-9999","color":"#990000"},
       {"max":99999, "min":10000, "label":"10000-99999","color":"#660000"},]
   )
  )
 )
 return c

d_map = map_china()
d_map.render("mapEchrts.html")

最终的运行效果如下：

Python实现疫情地图可视化

注：以上的运行环境是Python3.7版本，IDE是基于浏览器端的Jupter Notebook。

以上就是Python实现疫情地图可视化的详细内容，更多关于python 疫情地图可视化的资料请关注服务器之家其它相关文章！

原文链接：https://www.cnblogs.com/traininglxl/p/14370138.html

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