数据挖掘案例：利用Python获取新冠状病毒肺炎的疫情数据并进行可视化分析

一、疫情数据报告网站地址

网站地址:https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm

数据来源:https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5

1.1 pyecharts介绍

pyecharts在本地就可以进行交互式画图

1.2 要用到的库

request爬虫

json处理数据

pandas处理数据

import request
import json
import pandas as np

1.3 爬取数据

1.3.1 方法1

ua ，cokkies也可以不带，这个页面没有什么拦截，后面拦截的话可以再加

import requests
import json
import pandas as pddef getData():url = 'https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm'headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'}r = requests.get(url,headers)if r.status_code == 200:return r.text
getData()

爬取到了

怎么取出来呢

bs4

正则

xpath

都可以

1.3.2 方法2（采用）

网站上找直接获取数据的地方

1.地址

这里面有每一天的数据

每个省份 地级市的数据

拿出这些数据源的地址

2.自己来获取试试看

import requests
import json
import pandas as pddef getData():url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'}r = requests.get(url,headers)if r.status_code == 200:return json.loads(r.text)
getData()

json转换成字典的了

二、爬取的数据初查看

第一行不要，后面的有用

对应之前的网页 ，1751这些都是有的，都不用计算了

三、爬取数据的处理

3.1 只要data的数据

3.2 再变成字典，用两次json.load

3.3 将字典命名成变量

import requests
import json
import pandas as pddef getData():url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'}r = requests.get(url,headers)if r.status_code == 200:return json.loads(json.loads(r.text)['data'])
data_dict = getData()

3.4 读取字典的键

data_dict.keys()dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'showAddSwitch', 'chinaDayList', 'chinaDayAddList', 'dailyNewAddHistory', 'dailyDeadRateHistory', 'dailyHealRateHistory', 'areaTree', 'articleList'])

四、爬取数据的参数解析

1.lastUpdateTime

lastUpdateTime ：最后更新时间

'2020-02-19 20:06:10'

2.chinaTotal

chinaTotal ：累计值

• confirm 确诊
• heal 治愈
• dead 死亡
• nowConfirm 现有确诊
• suspect 疑似
• nowSevere 重症

{'confirm': 74281,'heal': 14479,'dead': 2009,'nowConfirm': 57793,'suspect': 5248,'nowSevere': 11977}

3.chinaAdd

chinaAdd ：每日新增 和 chinaTotal字段一致

• confirm 确诊

• heal 治愈

• dead 死亡

• nowConfirm 现有确诊

• suspect 疑似

• nowSevere 重症

  {'confirm': 1753,'heal': 1918,'dead': 139,'nowConfirm': -304,'suspect': -994,'nowSevere': 236}
  

4.isShowAdd

前端进行判断的状态码

True

5.showAddSwitch

前端进行判断的状态码

{'all': True,'confirm': True,'suspect': True,'dead': True,'heal': True,'nowConfirm': True,'nowSevere': True}

6.chinaDayList

每一天的数据（2020.1.13-至今)

• confirm 确诊
• heal 治愈
• dead 死亡
• nowConfirm 现有确诊
• suspect 疑似
• nowSevere 重症
• deadRate 死亡率
• healRate 治愈率
• date 日期

7.chinaDayAddList

同上一天比增加的数据

同比上一天新增加的数据 和 chinaDayList字段一致

• confirm 确诊
• heal 治愈
• dead 死亡
• nowConfirm 现有确诊
• suspect 疑似
• nowSevere 重症
• deadRate 死亡率
• healRate 治愈率
• date 日期

8.dailyNewAddHistory

湖北内外每天新增确诊情况对比

• date 日期
• hubei 湖北新增人数
• country 全国的新增人数
• notHubei 湖北以外的新增人数

[{'date': '01.20', 'hubei': 72, 'country': 77, 'notHubei': 5},{'date': '01.21', 'hubei': 105, 'country': 149, 'notHubei': 44},{'date': '01.22', 'hubei': 69, 'country': 131, 'notHubei': 62},{'date': '01.23', 'hubei': 105, 'country': 259, 'notHubei': 154},{'date': '01.24', 'hubei': 180, 'country': 444, 'notHubei': 264},{'date': '01.25', 'hubei': 323, 'country': 688, 'notHubei': 365},{'date': '01.26', 'hubei': 371, 'country': 769, 'notHubei': 398},{'date': '01.27', 'hubei': 1291, 'country': 1771, 'notHubei': 480},{'date': '01.28', 'hubei': 840, 'country': 1459, 'notHubei': 619},{'date': '01.29', 'hubei': 1032, 'country': 1737, 'notHubei': 705},{'date': '01.30', 'hubei': 1220, 'country': 1982, 'notHubei': 762},{'date': '01.31', 'hubei': 1347, 'country': 2102, 'notHubei': 755},{'date': '02.01', 'hubei': 1921, 'country': 2590, 'notHubei': 669},{'date': '02.02', 'hubei': 2103, 'country': 2829, 'notHubei': 726},{'date': '02.03', 'hubei': 2345, 'country': 3235, 'notHubei': 890},{'date': '02.04', 'hubei': 3156, 'country': 3893, 'notHubei': 737},{'date': '02.05', 'hubei': 2987, 'country': 3697, 'notHubei': 710},{'date': '02.06', 'hubei': 2447, 'country': 3143, 'notHubei': 696},{'date': '02.07', 'hubei': 2841, 'country': 3401, 'notHubei': 560},{'date': '02.08', 'hubei': 2147, 'country': 2656, 'notHubei': 509},{'date': '02.09', 'hubei': 2618, 'country': 3062, 'notHubei': 444},{'date': '02.10', 'hubei': 2097, 'country': 2484, 'notHubei': 387},{'date': '02.11', 'hubei': 1638, 'country': 2022, 'notHubei': 384},{'date': '02.12', 'hubei': 14840, 'country': 15153, 'notHubei': 313},{'date': '02.13', 'hubei': 4832, 'country': 5093, 'notHubei': 261},{'date': '02.14', 'hubei': 2420, 'country': 2644, 'notHubei': 224},{'date': '02.15', 'hubei': 1843, 'country': 2009, 'notHubei': 166},{'date': '02.16', 'hubei': 1933, 'country': 2051, 'notHubei': 118},{'date': '02.17', 'hubei': 1807, 'country': 1891, 'notHubei': 84},{'date': '02.18', 'hubei': 1693, 'country': 1751, 'notHubei': 58}]

9.dailyDeadRateHistory

湖北内外每天病死率

• date 日期
• hubeiRate 湖北病死率
• countryRate 全国的病死率
• notHubeiRate 湖北以外的病死率

10.dailyHealRateHistory

湖北内外每天自愈率 和 dailyDeadRateHistory字段一致

• date 日期
• healRate 湖北治愈率
• countryRate 全国的治愈率
• notHubeiRate 湖北以外的治愈率

11.areaTree

现在有26个国家得病：

len(data_dict.get('areaTree'))
#26

孩子就是省：

data_dict.get('areaTree')[0]['children']

12.articleList

疫情来源的文章信息

[{'cmsId': 'PGZ2020021902567900','source': 'push','media': '贵州省卫生健康委员会','publish_time': '2020-02-19 19:01:48','can_use': 1,'desc': '2月19日0时至12时，贵州无新增新冠肺炎确诊病例，累计146例，死亡2例，现有疑似病例19例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/PGZ2020021902567900','title': '贵州确诊146例：无新增确诊病例'},{'cmsId': 'CSD2020021902212000','source': 'push','media': '健康山东','publish_time': '2020-02-19 15:42:39','can_use': 1,'desc': '2月19日0-12时，山东无新增新冠肺炎确诊病例，累计确诊544例；新增疑似病例2例，现有疑似病例36例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/CSD2020021902212000','title': '好消息！山东无新增确诊病例'},{'cmsId': '20200219A0CB1700','source': 'push','media': '上海发布','publish_time': '2020-02-19 13:26:11','can_use': 1,'desc': '2月19日0-12时，上海无新增新型冠状病毒肺炎确诊病例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/20200219A0CB1700','title': '上海今日0-12时无新增确诊病例'},{'cmsId': 'CYN2020021901739300','source': 'push','media': '云南发布','publish_time': '2020-02-19 12:42:18','can_use': 1,'desc': '快讯！19日0时至12时，云南累计确诊新冠肺炎173例，无新增确诊病例，死亡1例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/CYN2020021901739300','title': '云南确诊173例：新增0例、死亡1例'},{'cmsId': '20200219A08GMK00','source': 'push','media': '上海发布','publish_time': '2020-02-19 11:16:09','can_use': 1,'desc': '上海今天又有9例确诊病例痊愈出院，另有1例死亡，目前共有186例出院。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/20200219A08GMK00','title': '上海今天9例确诊病例痊愈出院 1例死亡'},{'cmsId': 'KCV2020021901265000','source': 'push','media': '西藏自治区卫生健康委员会','publish_time': '2020-02-19 09:55:39','can_use': 1,'desc': '截至2月18日24时，西藏现有新冠肺炎确诊病例0例，连续20天无新增确诊或疑似病例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/KCV2020021901265000','title': '西藏连续20天无新增确诊或疑似病例'},{'cmsId': 'CEI2020021901123300','source': 'push','media': '北方新报','publish_time': '2020-02-19 09:18:00','can_use': 1,'desc': '2月18日9时至19日8时，内蒙新增新冠肺炎确诊病例2例，累计75例，新增疑似病例3例，累计17例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/CEI2020021901123300','title': '累计75例！内蒙新增确诊病例2例'},{'cmsId': 'LNC2020021901119800','source': 'push','media': '辽宁卫健委','publish_time': '2020-02-19 09:16:12','can_use': 1,'desc': '2月18日0时至24时，辽宁省无新增新型冠状病毒肺炎确诊病例，新增12例治愈出院病例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/LNC2020021901119800','title': '辽宁新增12例治愈出院病例'},{'cmsId': 'CYN2020021901139900','source': 'push','media': '云南网','publish_time': '2020-02-19 09:15:06','can_use': 1,'desc': '刚刚！云南累计确诊病例173例：新增28岁男性染病患者，其中危重1例，重症11例，仍有正在观察2212人。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/CYN2020021901139900','title': '云南新增1例染病患者：累计173例'},{'cmsId': 'PGZ2020021901116800','source': 'push','media': '健康贵州','publish_time': '2020-02-19 09:14:54','can_use': 1,'desc': '2月18日12时至24时，贵州无新增新冠肺炎确诊病例，累计146例 ，新增治愈出院病例3例。','url': 'https://view.inews.qq.com/a/PGZ2020021901116800','title': '贵州确诊146例：新增0例感染者'}]

五、处理省份的数据

5.1 使用for循环到省份

for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:print(province['name'])湖北
广东
河南
浙江
湖南
安徽
江西
江苏
重庆
山东
四川
黑龙江
北京
上海
河北
福建
广西
陕西
云南
海南
贵州
山西
天津
辽宁
甘肃
吉林
新疆
内蒙古
宁夏
香港
台湾
青海
澳门
西藏

5.2 每个省当天的数据

for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:print(province['today']){'confirm': 1693, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 3, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 5, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 4, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 2, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 2, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 6, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 6, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 6, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 4, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 2, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 2, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 3, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': False}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 2, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 1, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}
{'confirm': 0, 'confirmCuts': 0, 'isUpdated': True}

today是今日新增没有什么用

5.3 每个省总的数据情况

for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:print(province['total']){'confirm': 61682, 'suspect': 0, 'dead': 1921, 'deadRate': '3.11', 'showRate': False, 'heal': 9128, 'healRate': '14.80', 'showHeal': True, 'name': '湖北'}
{'confirm': 1331, 'suspect': 0, 'dead': 5, 'deadRate': '0.38', 'showRate': False, 'heal': 571, 'healRate': '42.90', 'showHeal': True, 'name': '广东'}
{'confirm': 1262, 'suspect': 0, 'dead': 19, 'deadRate': '1.51', 'showRate': False, 'heal': 552, 'healRate': '43.74', 'showHeal': True, 'name': '河南'}
{'confirm': 1173, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 544, 'healRate': '46.38', 'showHeal': True, 'name': '浙江'}
{'confirm': 1008, 'suspect': 0, 'dead': 4, 'deadRate': '0.40', 'showRate': False, 'heal': 542, 'healRate': '53.77', 'showHeal': True, 'name': '湖南'}
{'confirm': 986, 'suspect': 0, 'dead': 6, 'deadRate': '0.61', 'showRate': False, 'heal': 424, 'healRate': '43.00', 'showHeal': True, 'name': '安徽'}
{'confirm': 934, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'deadRate': '0.11', 'showRate': False, 'heal': 362, 'healRate': '38.76', 'showHeal': True, 'name': '江西'}
{'confirm': 631, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 296, 'healRate': '46.91', 'showHeal': True, 'name': '江苏'}
{'confirm': 555, 'suspect': 0, 'dead': 5, 'deadRate': '0.90', 'showRate': False, 'heal': 254, 'healRate': '45.77', 'showHeal': True, 'name': '重庆'}
{'confirm': 544, 'suspect': 0, 'dead': 3, 'deadRate': '0.55', 'showRate': False, 'heal': 225, 'healRate': '41.36', 'showHeal': True, 'name': '山东'}
{'confirm': 514, 'suspect': 0, 'dead': 3, 'deadRate': '0.58', 'showRate': False, 'heal': 177, 'healRate': '34.44', 'showHeal': True, 'name': '四川'}
{'confirm': 470, 'suspect': 0, 'dead': 12, 'deadRate': '2.55', 'showRate': False, 'heal': 108, 'healRate': '22.98', 'showHeal': True, 'name': '黑龙江'}
{'confirm': 393, 'suspect': 0, 'dead': 4, 'deadRate': '1.02', 'showRate': False, 'heal': 145, 'healRate': '36.90', 'showHeal': True, 'name': '北京'}
{'confirm': 333, 'suspect': 0, 'dead': 2, 'deadRate': '0.60', 'showRate': False, 'heal': 186, 'healRate': '55.86', 'showHeal': True, 'name': '上海'}
{'confirm': 306, 'suspect': 0, 'dead': 4, 'deadRate': '1.31', 'showRate': False, 'heal': 136, 'healRate': '44.44', 'showHeal': True, 'name': '河北'}
{'confirm': 293, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 96, 'healRate': '32.76', 'showHeal': True, 'name': '福建'}
{'confirm': 244, 'suspect': 0, 'dead': 2, 'deadRate': '0.82', 'showRate': False, 'heal': 76, 'healRate': '31.15', 'showHeal': True, 'name': '广西'}
{'confirm': 242, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 89, 'healRate': '36.78', 'showHeal': True, 'name': '陕西'}
{'confirm': 173, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'deadRate': '0.58', 'showRate': False, 'heal': 60, 'healRate': '34.68', 'showHeal': True, 'name': '云南'}
{'confirm': 163, 'suspect': 0, 'dead': 4, 'deadRate': '2.45', 'showRate': False, 'heal': 79, 'healRate': '48.47', 'showHeal': True, 'name': '海南'}
{'confirm': 146, 'suspect': 0, 'dead': 2, 'deadRate': '1.37', 'showRate': False, 'heal': 69, 'healRate': '47.26', 'showHeal': True, 'name': '贵州'}
{'confirm': 131, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 61, 'healRate': '46.56', 'showHeal': True, 'name': '山西'}
{'confirm': 128, 'suspect': 0, 'dead': 3, 'deadRate': '2.34', 'showRate': False, 'heal': 64, 'healRate': '50.00', 'showHeal': True, 'name': '天津'}
{'confirm': 121, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'deadRate': '0.83', 'showRate': False, 'heal': 55, 'healRate': '45.45', 'showHeal': True, 'name': '辽宁'}
{'confirm': 91, 'suspect': 0, 'dead': 2, 'deadRate': '2.20', 'showRate': False, 'heal': 62, 'healRate': '68.13', 'showHeal': True, 'name': '甘肃'}
{'confirm': 90, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'deadRate': '1.11', 'showRate': False, 'heal': 36, 'healRate': '40.00', 'showHeal': True, 'name': '吉林'}
{'confirm': 76, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'deadRate': '1.32', 'showRate': False, 'heal': 14, 'healRate': '18.42', 'showHeal': True, 'name': '新疆'}
{'confirm': 75, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 9, 'healRate': '12.00', 'showHeal': True, 'name': '内蒙古'}
{'confirm': 71, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 42, 'healRate': '59.15', 'showHeal': True, 'name': '宁夏'}
{'confirm': 63, 'suspect': 0, 'dead': 2, 'deadRate': '3.17', 'showRate': False, 'heal': 4, 'healRate': '6.35', 'showHeal': True, 'name': '香港'}
{'confirm': 23, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'deadRate': '4.35', 'showRate': False, 'heal': 2, 'healRate': '8.70', 'showHeal': True, 'name': '台湾'}
{'confirm': 18, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 15, 'healRate': '83.33', 'showHeal': True, 'name': '青海'}
{'confirm': 10, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 5, 'healRate': '50.00', 'showHeal': True, 'name': '澳门'}
{'confirm': 1, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'deadRate': '0.00', 'showRate': False, 'heal': 1, 'healRate': '100.00', 'showHeal': True, 'name': '西藏'}

数据说明：这些数据目前是字典

对于pandas数据分析

我们要把这些数据变成dataframe

然后可以导入到excel或者SQL中

5.4 将数据变成列表再变成dataframe

province_list = list()
for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:province_info = province['total']province_info['name'] = province['name']province_list.append(province_info)
province_df = pd.DataFrame(province_list)

#按照数据类型删除列
#include=包含什么类型, exclude=不包含什么类型
province_df = province_df.select_dtypes(exclude=['bool'])

5.5 查看dataframe数据

province_df

5.6 安装pyecharts和echarts-china-provinces-pypkg

pip install pyecharts -i https://pypi.douban.com/simplepip install echarts-china-provinces-pypkg -i https://pypi.douban.com/simple

5.7 删除没有用的两列

5.7.1 按照数据类型来删除datafram的列【重要】

1.先查看一下类型

province_list = list()
for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']:province_info = province['total']province_info['name'] = province['name']province_list.append(province_info)
province_df = pd.DataFrame(province_list)

#按照数据类型删除列
#include=包含什么类型, exclude=不包含什么类型
province_df = province_df.select_dtypes(exclude=['bool'])

province_df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 34 entries, 0 to 33
Data columns (total 7 columns):
confirm     34 non-null int64
dead        34 non-null int64
deadRate    34 non-null object
heal        34 non-null int64
healRate    34 non-null object
name        34 non-null object
suspect     34 non-null int64
dtypes: int64(4), object(3)
memory usage: 1.9+ KB

2.目的

把两组布尔值的删掉

3.方法

#按照数据类型删除列
#include=包含什么类型, exclude=不包含什么类型
province_df = province_df.select_dtypes(exclude=['bool'])

4.参数的意思

include是包含什么类型

exclude是不包含什么类型

是两个选项

两个都不包含也可以写在一起

5.我们的处理

不包含布尔值

5.8 对原数据进行覆盖

province_df = province_df.select_dtypes(exclude=['bool'])#对原数据进行覆盖

5.9 查看现在的数据

province_df

六、定义地图，填充数据

6.1 pyecharts中的地图

6.2 安装导入pyecharts

pip install pyecharts -i https://pypi.douban.com/simplepip install echarts-china-provinces-pypkg -i https://pypi.douban.com/simple

6.3 对当前的库pyecharts进行使用和讲解

6.3.1 他的地图map不支持一种格式

不认识series

我们刚才的pandas就是一列一列的series

6.3.2 解决办法

可以用tolist把省份的名称和累计确诊的数据转换成list

province_name = province_df.name.tolist()province_confirm = province_df.confirm.tolist()

6.3.3 导入pyecharts的Map和options（配色，标题要用到）

from pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts import options as opts #配色  标题

6.3.4 Map.add的参数

压缩

因为索引是一样的，所以可以进行压缩，然后用for循环

china_map = Map()
#定义地图,填充数据
china_map.add('全国疫情分布',[tup for tup in zip(province_name,province_confirm)],'china')

这是一个列表生成器

尝试看一下

for tup in zip(province_name, province_confirm):print(tup)('湖北', 61682)
('广东', 1331)
('河南', 1262)
('浙江', 1173)
('湖南', 1008)
('安徽', 986)
('江西', 934)
('江苏', 631)
('重庆', 555)
('山东', 544)
('四川', 514)
('黑龙江', 470)
('北京', 393)
('上海', 333)
('河北', 306)
('福建', 293)
('广西', 244)
('陕西', 242)
('云南', 173)
('海南', 163)
('贵州', 146)
('山西', 131)
('天津', 128)
('辽宁', 121)
('甘肃', 91)
('吉林', 90)
('新疆', 76)
('内蒙古', 75)
('宁夏', 71)
('香港', 63)
('台湾', 23)
('青海', 18)
('澳门', 10)
('西藏', 1)   

6.3.5 下一个参数写chaina，其他的国家也可以

china_map = Map()
#定义地图,填充数据
china_map.add('全国疫情分布',[tup for tup in zip(province_name,province_confirm)],'china')

6.3.6 运行，查看地图

七、填充地图颜色部分的说明

人数不同，颜色不同的配色

7.1 颜色配置放在这里

#填充
china_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国加油!武汉加油!'),\visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,pieces=pieces))

7.1.1 颜色配置必须是list包裹dict

7.1.2 1-9人之类的范围我们改一下颜色

#颜色配置 必须是一个list包裹dict
pieces = [{'min':1,'max':9,'color':'#FFE0E0'},{'min':10,'max':99,'color':'#FFC0C0'},{'min':100,'max':499,'color':'#FF9090'},{'min':500,'max':999,'color':'#FF6060'},{'min':1000,'max':9999,'color':'#FF3030'},{'min':10000,'color':'#DD0000'},]china_map = Map()
#定义地图,填充数据
china_map.add('全国疫情分布',[tup for tup in zip(province_name,province_confirm)],'china')
#填充
china_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国加油!武汉加油!'),\visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,pieces=pieces))
#打印地图
china_map.render_notebook()

八、打印地图

#打印地图
china_map.render_notebook()

九、数据存储

9.1 看一下各个值

import requests
import json
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_enginedef getData():url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'}r = requests.get(url,headers)if r.status_code == 200:return json.loads(json.loads(r.text)['data'])
data_dict = getData()

data_dict.keys()

dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'showAddSwitch', 'chinaDayList', 'chinaDayAddList', 'dailyNewAddHistory', 'dailyDeadRateHistory', 'dailyHealRateHistory', 'areaTree', 'articleList'])

9.2 保存到mysql

9.3 链接数据库

#配置数据库链接字符串
conn = "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/info?charset=utf8"

9.4 保存每天 的数据，行变列

#保存每天的总数据
total = data_dict['chinaTotal']
total['date'] = data_dict['lastUpdateTime'].split()[0]
total_df = pd.DataFrame(pd.Series(total)).T

9.5 数赋值给dataframe

#保存每天的总数据
total = data_dict['chinaTotal']
total['date'] = data_dict['lastUpdateTime'].split()[0]
total_df = pd.DataFrame(pd.Series(total)).T

9.6 数据类型的转换

改类型，现在都是字符串

int32更小节省空间、

-1是不要改最后一列

#数据类型转换
for i in total_df.iloc[:,:-1].columns:total_df.loc[:,i] = total_df.loc[:,i].astype('int32')
total_df.loc[:,'date'] = pd.to_datetime(total_df.loc[:,'date'])

total_df.iloc[:,:-1].astype('int32').info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 6 columns):
confirm       1 non-null int32
heal          1 non-null int32
dead          1 non-null int32
nowConfirm    1 non-null int32
suspect       1 non-null int32
nowSevere     1 non-null int32
dtypes: int32(6)
memory usage: 104.0 bytes

改好了：

#数据类型转换
for i in total_df.iloc[:,:-1].columns:total_df.loc[:,i] = total_df.loc[:,i].astype('int32')
total_df.loc[:,'date'] = pd.to_datetime(total_df.loc[:,'date'])
total_df.info(0)<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 7 columns):
confirm       1 non-null int32
heal          1 non-null int32
dead          1 non-null int32
nowConfirm    1 non-null int32
suspect       1 non-null int32
nowSevere     1 non-null int32
date          1 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), int32(6)
memory usage: 112.0 bytes

最后一列是data

特别处理了

9.7 sql语句

#sql语句
total_df.to_sql('china_total',conn,index=False,if_exists='append')

9.8 数据传进来了

9.9 保存数据

9.9.1 国家数据

country_list = list()
for country in data_dict['areaTree']:
#     print(data_dict['lastUpdateTime'],country['name'],country['today'],country['total'])country_dict = country['total']country_dict['add_confirm'] = country['today']['confirm']country_dict['name'] = country['name']country_dict['date'] = data_dict['lastUpdateTime']country_list.append(country_dict)
country_df = pd.DataFrame(country_list)

#删除bool值
country_df= country_df.select_dtypes(exclude=['bool'])
#把比例修改成浮点型
country_df.loc[:,['deadRate','healRate']] = country_df.loc[:,['deadRate','healRate']].astype('float32')
#把时间修改成时间序列类型
country_df.date = pd.to_datetime(country_df.date)

country_df.to_csv('country_df.csv')

9.9.2 中国各个省份数据

city_list = list()
for pro in data_dict['areaTree'][0]['children']:for city in pro['children']:city_dict = city['total']city_dict['add_confirm'] = city['today']['confirm']city_dict['city_name'] = city['name']city_dict['province_name'] = pro['name']city_dict['date'] = data_dict['lastUpdateTime']city_list.append(city_dict)
city_df = pd.DataFrame(city_list)

#删除bool值
city_df= city_df.select_dtypes(exclude=['bool'])
#把比例修改成浮点型
city_df.loc[:,['deadRate','healRate']] = city_df.loc[:,['deadRate','healRate']].astype('float32')
#把时间修改成时间序列类型
city_df.date = pd.to_datetime(city_df.date)

city_df.to_excel('city_df.xlsx',sheet_name='city',index =False)

ok