作者 | 杨秀璋
来源 | CSDN博客专家Eastmount
责编 | 夕颜
思来想去，虽然很忙，但还是挤时间针对这次肺炎疫情写个Python大数据分析系列博客，包括网络爬虫、可视化分析、GIS地图显示、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。希望该系列线上远程教学对您有所帮助，也希望早点战胜病毒，武汉加油、湖北加油、全国加油。待到疫情结束樱花盛开，这座英雄的城市等你们来。
第一篇文章将分享腾讯疫情实时数据抓取，获取全国各地和贵州省各地区的实时数据，并将数据存储至本地，最后调用Maplotlib和Seaborn绘制中国各地区、贵州省各城市、新增人数的图形。希望这篇可视化分析文章对您有所帮助，也非常感谢参考文献中老师的分享，一起加油，战胜疫情！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
代码下载地址：https://github.com/eastmountyxz/Wuhan-data-analysis
Python实时数据爬取
我们的目标网站是腾讯新闻网实时数据，其原理主要是通过Requests获取JSON请求，从而得到各省、各市的疫情数据，这里推荐三篇原理文章，也强烈推荐大家阅读许老师（天元浪子）的博客。
爬虫目标网站：
-
https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm
第一步 分析网站
通过浏览器“审查元素”查看源代码及“网络”反馈的消息，如下图所示：
对应的响应信息如下所示：
第二步 发送请求并获取Json数据
通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式，可以获取Json数据，注意url需要增加一个时间戳。下面代码展示了获取数据的键值及34个省份。
1# -*- coding: utf-8 -*-23#------------------------------------------------------------------------------4# 第一步：抓取数据5# 参考文章：许老师博客 https://blog.csdn.net/xufive/article/details/1040931976#------------------------------------------------------------------------------7import time, json, requests8# 抓取腾讯疫情实时json数据9url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
10data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
11print(data)
12print(data.keys())
13
14# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)
15num = data['areaTree'][0]['children']
16print(len(num))
17for item in num:
18 print(item['name'],end=" ") # 不换行
19else:
20 print("\n") # 换行
输出结果如下图所示，其顺序按照确诊人数排序。
第三步 获取湖北省疫情数据
接着通过 num[0][‘children’] 获取湖北省的疫情数据，代码如下：
1# -*- coding: utf-8 -*-23#------------------------------------------------------------------------------4# 第一步：抓取数据5# 参考文章：许老师博客 https://blog.csdn.net/xufive/article/details/1040931976#------------------------------------------------------------------------------7import time, json, requests8# 抓取腾讯疫情实时json数据9url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
10data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
11print(data)
12print(data.keys())
13
14# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)
15num = data['areaTree'][0]['children']
16print(len(num))
17for item in num:
18 print(item['name'],end=" ") # 不换行
19else:
20 print("\n") # 换行
21
22# 显示湖北省数据
23hubei = num[0]['children']
24for data in hubei:
25 print(data)
同样的方法可以获取各省份的数据，比如 num[1][‘children’] 表示广东省疫情数据，我们设置循环就能获取所有数据。其数据包括当日数据（today）和累计数据（total），confirm表示确诊、suspect表示疑似、dead表示死亡、heal表示治愈。
我们将所抓取的数据和真实的数据进行对比，武汉截止2月13日下午4点，新增确诊人数13436、累计确诊32994，发现是完全一致的。
1{'name': '武汉',
2'today': {'confirm': 13436, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True},
3'total': {'confirm': 32994, 'suspect': 0, 'dead': 1036, 'heal': 1915, 'showRate': False,
4 'showHeal': False, 'deadRate': 3.14, 'healRate': 5.8}}
第四步 获取各省确诊人数
注意，初始化每个省份人数为0，然后循环累加该省所有城市的确诊人数，调用 city_data[‘total’][‘confirm’] 获取各城市的确诊数据。
1# -*- coding: utf-8 -*-23#------------------------------------------------------------------------------4# 第一步：抓取数据5# 参考文章：许老师博客 https://blog.csdn.net/xufive/article/details/1040931976#------------------------------------------------------------------------------7import time, json, requests8# 抓取腾讯疫情实时json数据9url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
10data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
11print(data)
12print(data.keys())
13
14# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)
15num = data['areaTree'][0]['children']
16print(len(num))
17for item in num:
18 print(item['name'],end=" ") # 不换行
19else:
20 print("\n") # 换行
21
22# 显示湖北省数据
23hubei = num[0]['children']
24for item in hubei:
25 print(item)
26else:
27 print("\n")
28
29# 解析数据(确诊 疑似 死亡 治愈)
30total_data = {}
31for item in num:
32 if item['name'] not in total_data:
33 total_data.update({item['name']:0})
34 for city_data in item['children']:
35 total_data[item['name']] +=int(city_data['total']['confirm'])
36print(total_data)
37# {'湖北': 48206, '广东': 1241, '河南': 1169, '浙江': 1145, '湖南': 968, ..., '澳门': 10, '西藏': 1}
输出结果如下图所示：
接下来我们分享可视化画图。
Matplotlib绘制全国各地区柱状图
首先，我们调用Matplotlib绘制全国各地区的确诊人数柱状图，帮助大家回忆其基本用法。total_data为字典变量键值对，比如{‘湖北’: 48206, ‘广东’: 1241,…}
1# -*- coding: utf-8 -*-23#------------------------------------------------------------------------------4# 第一步：抓取数据5#------------------------------------------------------------------------------6import time, json, requests7# 抓取腾讯疫情实时json数据8url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)9data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
10print(data)
11print(data.keys())
12
13# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)
14num = data['areaTree'][0]['children']
15print(len(num))
16for item in num:
17 print(item['name'],end=" ") # 不换行
18else:
19 print("\n") # 换行
20
21# 显示湖北省数据
22hubei = num[0]['children']
23for item in hubei:
24 print(item)
25else:
26 print("\n")
27
28# 解析数据(确诊 疑似 死亡 治愈)
29total_data = {}
30for item in num:
31 if item['name'] not in total_data:
32 total_data.update({item['name']:0})
33 for city_data in item['children']:
34 total_data[item['name']] +=int(city_data['total']['confirm'])
35print(total_data)
36# {'湖北': 48206, '广东': 1241, '河南': 1169, '浙江': 1145, '湖南': 968, ..., '澳门': 10, '西藏': 1}
37
38#------------------------------------------------------------------------------
39# 第二步：绘制柱状图
40#------------------------------------------------------------------------------
41import matplotlib.pyplot as plt
42import numpy as np
43
44plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
45plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
46
47#获取数据
48names = total_data.keys()
49nums = total_data.values()
50print(names)
51print(nums)
52
53# 绘图
54plt.figure(figsize=[10,6])
55plt.bar(names, nums, width=0.3, color='green')
56
57# 设置标题
58plt.xlabel("地区", fontproperties='SimHei', size=12)
59plt.ylabel("人数", fontproperties='SimHei', rotation=90, size=12)
60plt.title("全国疫情确诊数对比图", fontproperties='SimHei', size=16)
61plt.xticks(list(names), fontproperties='SimHei', rotation=-45, size=10)
62# 显示数字
63for a, b in zip(list(names), list(nums)):
64 plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', size=6)
65plt.show()
输出结果如下图所示：
那么，如果我想获取累计确诊人数、新增确诊人数、死亡人数和治愈人数，并进行可视化展示，怎么办呢？只需要简单替换参数即可。
-
city_data[‘total’][‘confirm’] 确诊人数
-
city_data[‘total’][‘suspect’] 疑似人数
-
city_data[‘total’][‘dead’] 死亡人数
-
city_data[‘total’][‘heal’] 治愈人数
-
city_data[‘today’][‘confirm’] 新增确诊人数
1# -*- coding: utf-8 -*-23#------------------------------------------------------------------------------4# 第一步：抓取数据5#------------------------------------------------------------------------------6import time, json, requests7# 抓取腾讯疫情实时json数据8url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)9data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])10print(data)11print(data.keys())1213# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)14num = data['areaTree'][0]['children']15print(len(num))16for item in num:17 print(item['name'],end=" ") # 不换行18else:19 print("\n") # 换行2021# 显示湖北省数据22hubei = num[0]['children']23for item in hubei:24 print(item)25else:26 print("\n")2728# 解析确诊数据29total_data = {}30for item in num:31 if item['name'] not in total_data:32 total_data.update({item['name']:0})33 for city_data in item['children']:34 total_data[item['name']] +=int(city_data['total']['confirm']) 35print(total_data)36# {'湖北': 48206, '广东': 1241, '河南': 1169, '浙江': 1145, '湖南': 968, ..., '澳门': 10, '西藏': 1}3738# 解析疑似数据39total_suspect_data = {}40for item in num:41 if item['name'] not in total_suspect_data:42 total_suspect_data.update({item['name']:0})43 for city_data in item['children']:44 total_suspect_data[item['name']] +=int(city_data['total']['suspect']) 45print(total_suspect_data)4647# 解析死亡数据48total_dead_data = {}49for item in num:50 if item['name'] not in total_dead_data:51 total_dead_data.update({item['name']:0})52 for city_data in item['children']:53 total_dead_data[item['name']] +=int(city_data['total']['dead']) 54print(total_dead_data)5556# 解析治愈数据57total_heal_data = {}58for item in num:59 if item['name'] not in total_heal_data:60 total_heal_data.update({item['name']:0})61 for city_data in item['children']:62 total_heal_data[item['name']] +=int(city_data['total']['heal']) 63print(total_heal_data)6465# 解析新增确诊数据66total_new_data = {}67for item in num:68 if item['name'] not in total_new_data:69 total_new_data.update({item['name']:0})70 for city_data in item['children']:71 total_new_data[item['name']] +=int(city_data['today']['confirm']) # today 72print(total_new_data)7374#------------------------------------------------------------------------------75# 第二步：绘制柱状图76#------------------------------------------------------------------------------77import matplotlib.pyplot as plt 78import numpy as np7980plt.figure(figsize=[10,6])81plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签82plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号8384#-----------------------------1.绘制确诊数据-----------------------------------85p1 = plt.subplot(221)8687# 获取数据88names = total_data.keys()89nums = total_data.values()90print(names)91print(nums)92print(total_data)93plt.bar(names, nums, width=0.3, color='green')9495# 设置标题96plt.ylabel("确诊人数", rotation=90)97plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)98# 显示数字99for a, b in zip(list(names), list(nums)):
100 plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', size=6)
101plt.sca(p1)
102
103#-----------------------------2.绘制新增确诊数据-----------------------------------
104p2 = plt.subplot(222)
105names = total_new_data.keys()
106nums = total_new_data.values()
107print(names)
108print(nums)
109plt.bar(names, nums, width=0.3, color='yellow')
110plt.ylabel("新增确诊人数", rotation=90)
111plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
112# 显示数字
113for a, b in zip(list(names), list(nums)):
114 plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', size=6)
115plt.sca(p2)
116
117#-----------------------------3.绘制死亡数据-----------------------------------
118p3 = plt.subplot(223)
119names = total_dead_data.keys()
120nums = total_dead_data.values()
121print(names)
122print(nums)
123plt.bar(names, nums, width=0.3, color='blue')
124plt.xlabel("地区")
125plt.ylabel("死亡人数", rotation=90)
126plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
127for a, b in zip(list(names), list(nums)):
128 plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', size=6)
129plt.sca(p3)
130
131#-----------------------------4.绘制治愈数据-----------------------------------
132p4 = plt.subplot(224)
133names = total_heal_data.keys()
134nums = total_heal_data.values()
135print(names)
136print(nums)
137plt.bar(names, nums, width=0.3, color='red')
138plt.xlabel("地区")
139plt.ylabel("治愈人数", rotation=90)
140plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
141for a, b in zip(list(names), list(nums)):
142 plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', size=6)
143plt.sca(p4)
144plt.show()
输出如下图所示，但是Matplotlib画图不太美观，接下来分享Seaborn可视化。
数据存储及Seaborn绘制全国各地区柱状图
Seaborn是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。
-
安装：pip install seaborn
1.文件写入
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第一步：抓取数据4#------------------------------------------------------------------------------5import time, json, requests6# 抓取腾讯疫情实时json数据7url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)8data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])9print(data)
10print(data.keys())
11
12# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)
13num = data['areaTree'][0]['children']
14print(len(num))
15for item in num:
16 print(item['name'],end=" ") # 不换行
17else:
18 print("\n") # 换行
19
20# 显示湖北省数据
21hubei = num[0]['children']
22for item in hubei:
23 print(item)
24else:
25 print("\n")
26
27# 解析确诊数据
28total_data = {}
29for item in num:
30 if item['name'] not in total_data:
31 total_data.update({item['name']:0})
32 for city_data in item['children']:
33 total_data[item['name']] +=int(city_data['total']['confirm'])
34print(total_data)
35# {'湖北': 48206, '广东': 1241, '河南': 1169, '浙江': 1145, '湖南': 968, ..., '澳门': 10, '西藏': 1}
36
37# 解析疑似数据
38total_suspect_data = {}
39for item in num:
40 if item['name'] not in total_suspect_data:
41 total_suspect_data.update({item['name']:0})
42 for city_data in item['children']:
43 total_suspect_data[item['name']] +=int(city_data['total']['suspect'])
44print(total_suspect_data)
45
46# 解析死亡数据
47total_dead_data = {}
48for item in num:
49 if item['name'] not in total_dead_data:
50 total_dead_data.update({item['name']:0})
51 for city_data in item['children']:
52 total_dead_data[item['name']] +=int(city_data['total']['dead'])
53print(total_dead_data)
54
55# 解析治愈数据
56total_heal_data = {}
57for item in num:
58 if item['name'] not in total_heal_data:
59 total_heal_data.update({item['name']:0})
60 for city_data in item['children']:
61 total_heal_data[item['name']] +=int(city_data['total']['heal'])
62print(total_heal_data)
63
64# 解析新增确诊数据
65total_new_data = {}
66for item in num:
67 if item['name'] not in total_new_data:
68 total_new_data.update({item['name']:0})
69 for city_data in item['children']:
70 total_new_data[item['name']] +=int(city_data['today']['confirm']) # today
71print(total_new_data)
72
73#------------------------------------------------------------------------------
74# 第二步：存储数据至CSV文件
75#------------------------------------------------------------------------------
76names = list(total_data.keys()) # 省份名称
77num1 = list(total_data.values()) # 确诊数据
78num2 = list(total_suspect_data.values()) # 疑似数据(全为0)
79num3 = list(total_dead_data.values()) # 死亡数据
80num4 = list(total_heal_data.values()) # 治愈数据
81num5 = list(total_new_data.values()) # 新增确诊病例
82print(names)
83print(num1)
84print(num2)
85print(num3)
86print(num4)
87print(num5)
88
89# 获取当前日期命名(2020-02-13-all.csv)
90n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-all.csv"
91fw = open(n, 'w', encoding='utf-8')
92fw.write('province,confirm,dead,heal,new_confirm\n')
93i = 0
94while i<len(names):
95 fw.write(names[i]+','+str(num1[i])+','+str(num3[i])+','+str(num4[i])+','+str(num5[i])+'\n')
96 i = i + 1
97else:
98 print("Over write file!")
99 fw.close()
存储成功之后，如下图所示。
对应腾讯的数据，如下图所示：
2.Seaborn绘制柱状图
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图4#------------------------------------------------------------------------------5import time6import matplotlib7import numpy as np8import seaborn as sns9import pandas as pd
10import matplotlib.pyplot as plt
11
12# 读取数据
13n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-all.csv"
14data = pd.read_csv(n)
15
16# 设置窗口
17fig, ax = plt.subplots(1,1)
18print(data['province'])
19
20# 设置绘图风格及字体
21sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
22
23# 绘制柱状图
24g = sns.barplot(x="province", y="confirm", data=data, ax=ax,
25 palette=sns.color_palette("hls", 8))
26
27# 在柱状图上显示数字
28i = 0
29for index, b in zip(list(data['province']), list(data['confirm'])):
30 g.text(i+0.05, b+0.05, b, color="black", ha="center", va='bottom', size=6)
31 i = i + 1
32
33# 设置Axes的标题
34ax.set_title('全国疫情最新情况')
35
36# 设置坐标轴文字方向
37ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)
38
39# 设置坐标轴刻度的字体大小
40ax.tick_params(axis='x',labelsize=8)
41ax.tick_params(axis='y',labelsize=8)
42
43plt.show()
显示结果如下图所示：
Seaborn绘制全国各地区对比柱状图
如果需要显示多个数据对比，则需要使用下面的代码。由于Seaborn能够进行按类别分组绘图，我们需要将抓取的数据存储为如下图所示的文件，才能将数据绘制在同一张图中。
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第一步：抓取数据4#------------------------------------------------------------------------------5import time, json, requests6# 抓取腾讯疫情实时json数据7url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)8data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])9print(data)10print(data.keys())1112# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)13num = data['areaTree'][0]['children']14print(len(num))15for item in num:16 print(item['name'],end=" ") # 不换行17else:18 print("\n") # 换行1920# 显示湖北省数据21hubei = num[0]['children']22for item in hubei:23 print(item)24else:25 print("\n")2627# 解析确诊数据28total_data = {}29for item in num:30 if item['name'] not in total_data:31 total_data.update({item['name']:0})32 for city_data in item['children']:33 total_data[item['name']] +=int(city_data['total']['confirm']) 34print(total_data)35# {'湖北': 48206, '广东': 1241, '河南': 1169, '浙江': 1145, '湖南': 968, ..., '澳门': 10, '西藏': 1}3637# 解析疑似数据38total_suspect_data = {}39for item in num:40 if item['name'] not in total_suspect_data:41 total_suspect_data.update({item['name']:0})42 for city_data in item['children']:43 total_suspect_data[item['name']] +=int(city_data['total']['suspect']) 44print(total_suspect_data)4546# 解析死亡数据47total_dead_data = {}48for item in num:49 if item['name'] not in total_dead_data:50 total_dead_data.update({item['name']:0})51 for city_data in item['children']:52 total_dead_data[item['name']] +=int(city_data['total']['dead']) 53print(total_dead_data)5455# 解析治愈数据56total_heal_data = {}57for item in num:58 if item['name'] not in total_heal_data:59 total_heal_data.update({item['name']:0})60 for city_data in item['children']:61 total_heal_data[item['name']] +=int(city_data['total']['heal']) 62print(total_heal_data)6364# 解析新增确诊数据65total_new_data = {}66for item in num:67 if item['name'] not in total_new_data:68 total_new_data.update({item['name']:0})69 for city_data in item['children']:70 total_new_data[item['name']] +=int(city_data['today']['confirm']) # today 71print(total_new_data)7273#------------------------------------------------------------------------------74# 第二步：存储数据至CSV文件75#------------------------------------------------------------------------------76names = list(total_data.keys()) # 省份名称77num1 = list(total_data.values()) # 确诊数据78num2 = list(total_suspect_data.values()) # 疑似数据(全为0)79num3 = list(total_dead_data.values()) # 死亡数据80num4 = list(total_heal_data.values()) # 治愈数据81num5 = list(total_new_data.values()) # 新增确诊病例82print(names)83print(num1)84print(num2)85print(num3)86print(num4)87print(num5)8889# 获取当前日期命名(2020-02-13-all.csv)90n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-all-4db.csv"91fw = open(n, 'w', encoding='utf-8')92fw.write('province,tpye,data\n')93i = 094while i<len(names):95 fw.write(names[i]+',confirm,'+str(num1[i])+'\n')96 fw.write(names[i]+',dead,'+str(num3[i])+'\n')97 fw.write(names[i]+',heal,'+str(num4[i])+'\n')98 fw.write(names[i]+',new_confirm,'+str(num5[i])+'\n')99 i = i + 1
100else:
101 print("Over write file!")
102 fw.close()
103
104#------------------------------------------------------------------------------
105# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图
106#------------------------------------------------------------------------------
107import time
108import matplotlib
109import numpy as np
110import seaborn as sns
111import pandas as pd
112import matplotlib.pyplot as plt
113
114# 读取数据
115n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-all-4db.csv"
116data = pd.read_csv(n)
117
118# 设置窗口
119fig, ax = plt.subplots(1,1)
120print(data['province'])
121
122# 设置绘图风格及字体
123sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
124
125# 绘制柱状图
126g = sns.barplot(x="province", y="data", hue="tpye", data=data, ax=ax,
127 palette=sns.color_palette("hls", 8))
128
129# 设置Axes的标题
130ax.set_title('全国疫情最新情况')
131
132# 设置坐标轴文字方向
133ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)
134
135# 设置坐标轴刻度的字体大小
136ax.tick_params(axis='x',labelsize=8)
137ax.tick_params(axis='y',labelsize=8)
138
139plt.show()
此时绘制如下图所示：
但是当数据很小时，其柱状图无法很好地显示，建议采用以下方法处理：
-
归一化处理
-
湖北省外和湖北省内对比
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图4#------------------------------------------------------------------------------5import time6import matplotlib7import numpy as np8import seaborn as sns9import pandas as pd
10import matplotlib.pyplot as plt
11
12# 读取数据
13n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-all-4db-2no.csv"
14data = pd.read_csv(n)
15
16# 设置窗口
17fig, ax = plt.subplots(1,1)
18print(data['province'])
19
20# 设置绘图风格及字体
21sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
22
23# 绘制柱状图
24g = sns.barplot(x="province", y="data", hue="tpye", data=data, ax=ax,
25 palette=sns.color_palette("hls", 8))
26
27# 设置Axes的标题
28ax.set_title('全国疫情最新情况')
29
30# 设置坐标轴文字方向
31ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)
32
33# 设置坐标轴刻度的字体大小
34ax.tick_params(axis='x',labelsize=8)
35ax.tick_params(axis='y',labelsize=8)
36
37plt.show()
替换成新增确诊病例的对比图如下所示。
Seaborn绘制疫情趋势图及湖北省内外对比图
1.湖北省内外对比图
在做数据分析过程中，我们通常需要对数据进行预处理或加工，下面将数据划分为湖北省内和湖北省外，再绘制对应的对比图。
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图4#------------------------------------------------------------------------------5import time6import matplotlib7import numpy as np8import seaborn as sns9import pandas as pd
10import matplotlib.pyplot as plt
11
12# 读取数据
13data = pd.read_csv("2020-02-13-all-4db-2no.csv")
14
15# 设置窗口
16fig, ax = plt.subplots(1,1)
17print(data['province'])
18
19# 设置绘图风格及字体
20sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
21
22# 绘制柱状图
23g = sns.barplot(x="province", y="data", hue="tpye", data=data, ax=ax,
24 palette=sns.color_palette("hls", 8))
25
26# 设置Axes的标题
27ax.set_title('全国疫情最新情况')
28
29# 设置坐标轴文字方向
30ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels())
31
32# 设置坐标轴刻度的字体大小
33ax.tick_params(axis='x',labelsize=8)
34ax.tick_params(axis='y',labelsize=8)
35
36plt.show()
输出结果如下图所示：
2.疫情趋势图
该部分代码是在许老师的文章基础上修改。
1# -*- coding: utf-8 -*-2# 参考文章：许老师博客 https://blog.csdn.net/xufive/article/details/1040931973import time, json, requests4from datetime import datetime5import matplotlib.pyplot as plt6import matplotlib.dates as mdates78# 抓取腾讯疫情实时json数据9def catch_daily():
10 url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
11 data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
12 data.sort(key=lambda x:x['date'])
13
14 date_list = list() # 日期
15 confirm_list = list() # 确诊
16 suspect_list = list() # 疑似
17 dead_list = list() # 死亡
18 heal_list = list() # 治愈
19 for item in data:
20 month, day = item['date'].split('/')
21 date_list.append(datetime.strptime('2020-%s-%s'%(month, day), '%Y-%m-%d'))
22 confirm_list.append(int(item['confirm']))
23 suspect_list.append(int(item['suspect']))
24 dead_list.append(int(item['dead']))
25 heal_list.append(int(item['heal']))
26 return date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list
27
28# 绘制每日确诊和死亡数据
29def plot_daily():
30
31
32 date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list = catch_daily() # 获取数据
33
34 plt.figure('2019-nCoV疫情统计图表', facecolor='#f4f4f4', figsize=(10, 8))
35 plt.title('2019-nCoV疫情曲线', fontsize=20)
36
37 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
38 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
39
40 plt.plot(date_list, confirm_list, 'r-', label='确诊')
41 plt.plot(date_list, confirm_list, 'rs')
42 plt.plot(date_list, suspect_list, 'b-',label='疑似')
43 plt.plot(date_list, suspect_list, 'b*')
44 plt.plot(date_list, dead_list, 'y-', label='死亡')
45 plt.plot(date_list, dead_list, 'y+')
46 plt.plot(date_list, heal_list, 'g-', label='治愈')
47 plt.plot(date_list, heal_list, 'gd')
48
49 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d')) # 格式化时间轴标注
50 plt.gcf().autofmt_xdate() # 优化标注（自动倾斜）
51 plt.grid(linestyle=':') # 显示网格
52 plt.legend(loc='best') # 显示图例
53 plt.savefig('2019-nCoV疫情曲线.png') # 保存为文件
54 plt.show()
55
56if __name__ == '__main__':
57 plot_daily()
输出结果如下图所示，疑似人数开始下降。武汉加油，中国必胜！
Seaborn绘制其他图形及分析
作者这里仅补充绘图语法，更多分析结果（死亡数-治愈数）请读者进行。同时，读者可以增加数据量，全国所有城市的数据，可能绘制的图形更为丰满。
KDE图
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第四步：调用Seaborn绘制其他图形4#------------------------------------------------------------------------------5import time6import matplotlib7import numpy as np8import seaborn as sns9import pandas as pd
10import matplotlib.pyplot as plt
11
12# 读取数据
13data = pd.read_csv('2020-02-13-all.csv')
14
15plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
16plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
17
18# 设置窗口
19fig, ax = plt.subplots(1,1)
20print(data['province'])
21
22# 设置Axes的标题
23ax.set_title('全国疫情最新情况')
24
25# 设置坐标轴刻度的字体大小
26ax.tick_params(axis='x',labelsize=8)
27ax.tick_params(axis='y',labelsize=8)
28
29# 设置绘图风格及字体
30sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
31
32# 六角形
33#sns.jointplot(x="dead", y="heal", data=data, color="b", kind='hex')
34
35# KDE 图
36sns.jointplot(x="dead", y="heal", data=data, kind="kde", space=0, color="#6AB27B")
37
38# 散点图+KDE 图
39# g = (sns.jointplot(x="dead", y="heal", data=data, color="k").plot_joint(sns.kdeplot, zorder=0, n_levels=6))
40
41plt.show()
显示如下图所示：
六角形
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, kind=‘hex’)
散点图
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, s=50, kind=‘scatter’, space = 0.1, size = 8, ratio = 5)
回归图
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, kind=‘reg’)
散点图+KDE 图
g = (sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“k”).plot_joint(sns.kdeplot, zorder=0, n_levels=6))
贵州省可视化分析
接着我们抓取某一个省的数据，比如贵州省。
1 -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第一步：抓取数据4#------------------------------------------------------------------------------5import time, json, requests6# 抓取腾讯疫情实时json数据7url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)8data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])9print(data)
10print(data.keys())
11
12# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)
13num = data['areaTree'][0]['children']
14print(len(num))
15
16# 获取贵州下标
17k = 0
18for item in num:
19 print(item['name'],end=" ") # 不换行
20 if item['name'] in "贵州":
21 print("")
22 print(item['name'], k)
23 break
24 k = k + 1
25print("") # 换行
26
27# 显示贵州省数据
28gz = num[k]['children']
29for item in gz:
30 print(item)
31else:
32 print("\n")
输出结果如下图所示：
添加解析数据和存储文件，完整代码如下：
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第一步：抓取数据4#------------------------------------------------------------------------------5import time, json, requests6# 抓取腾讯疫情实时json数据7url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)8data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])9print(data)10print(data.keys())1112# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)13num = data['areaTree'][0]['children']14print(len(num))1516# 获取贵州下标17k = 018for item in num:19 print(item['name'],end=" ") # 不换行20 if item['name'] in "贵州":21 print("")22 print(item['name'], k)23 break24 k = k + 125print("") # 换行2627# 显示贵州省数据28gz = num[k]['children']29for item in gz:30 print(item)31else:32 print("\n")3334#------------------------------------------------------------------------------35# 第二步：解析数据36#------------------------------------------------------------------------------37# 解析确诊数据38total_data = {}39for item in gz:40 if item['name'] not in total_data:41 total_data.update({item['name']:0})42 total_data[item['name']] = item['total']['confirm']43print('确诊人数')44print(total_data)45# {'贵阳': 33, '遵义': 25, '毕节': 22, '黔南州': 17, '六盘水': 10, '铜仁': 10, '黔东南州': 10, '黔西南州': 4, '安顺': 4}4647# 解析疑似数据48total_suspect_data = {}49for item in gz:50 if item['name'] not in total_suspect_data:51 total_suspect_data.update({item['name']:0})52 total_suspect_data[item['name']] = item['total']['suspect'] 53print('疑似人数')54print(total_suspect_data)5556# 解析死亡数据57total_dead_data = {}58for item in gz:59 if item['name'] not in total_dead_data:60 total_dead_data.update({item['name']:0})61 total_dead_data[item['name']] = item['total']['dead'] 62print('死亡人数')63print(total_dead_data)6465# 解析治愈数据66total_heal_data = {}67for item in gz:68 if item['name'] not in total_heal_data:69 total_heal_data.update({item['name']:0})70 total_heal_data[item['name']] = item['total']['heal']71print('治愈人数')72print(total_heal_data)7374# 解析新增确诊数据75total_new_data = {}76for item in gz:77 if item['name'] not in total_new_data:78 total_new_data.update({item['name']:0})79 total_new_data[item['name']] = item['today']['confirm'] # today 80print('新增确诊人数')81print(total_new_data)8283#------------------------------------------------------------------------------84# 第三步：存储数据至CSV文件85#------------------------------------------------------------------------------86names = list(total_data.keys()) # 省份名称87num1 = list(total_data.values()) # 确诊数据88num2 = list(total_suspect_data.values()) # 疑似数据(全为0)89num3 = list(total_dead_data.values()) # 死亡数据90num4 = list(total_heal_data.values()) # 治愈数据91num5 = list(total_new_data.values()) # 新增确诊病例92print(names)93print(num1)94print(num2)95print(num3)96print(num4)97print(num5)9899# 获取当前日期命名(2020-02-13-gz.csv)
100n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-gz.csv"
101fw = open(n, 'w', encoding='utf-8')
102fw.write('province,confirm,dead,heal,new_confirm\n')
103i = 0
104while i<len(names):
105 fw.write(names[i]+','+str(num1[i])+','+str(num3[i])+','+str(num4[i])+','+str(num5[i])+'\n')
106 i = i + 1
107else:
108 print("Over write file!")
109 fw.close()
完整输出内容如下所示：
1dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'chinaDayList', 'chinaDayAddList', 'dailyNewAddHistory', 'dailyDeadRateHistory', 'confirmAddRank', 'areaTree', 'articleList'])2343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 福建 河北 陕西 广西 海南 云南 贵州 4贵州 2056{'name': '贵阳', 'today': {'confirm': 4, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 33, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 4, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 12.12}}7{'name': '遵义', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': False}, 'total': {'confirm': 25, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 1, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 4}}8{'name': '毕节', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 22, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 4, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 18.18}}9{'name': '黔南州', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 17, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 5, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 29.41}}
10{'name': '六盘水', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 10, 'suspect': 0, 'dead': 1, 'heal': 3, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 10, 'healRate': 30}}
11{'name': '铜仁', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': False}, 'total': {'confirm': 10, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 5, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 50}}
12{'name': '黔东南州', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': False}, 'total': {'confirm': 10, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 2, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 20}}
13{'name': '黔西南州', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True}, 'total': {'confirm': 4, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 3, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 75}}
14{'name': '安顺', 'today': {'confirm': 0, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': False}, 'total': {'confirm': 4, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'showRate': False, 'showHeal': True, 'deadRate': 0, 'healRate': 0}}
15
16
17确诊人数
18{'贵阳': 33, '遵义': 25, '毕节': 22, '黔南州': 17, '六盘水': 10, '铜仁': 10, '黔东南州': 10, '黔西南州': 4, '安顺': 4}
19疑似人数
20{'贵阳': 0, '遵义': 0, '毕节': 0, '黔南州': 0, '六盘水': 0, '铜仁': 0, '黔东南州': 0, '黔西南州': 0, '安顺': 0}
21死亡人数
22{'贵阳': 0, '遵义': 0, '毕节': 0, '黔南州': 0, '六盘水': 1, '铜仁': 0, '黔东南州': 0, '黔西南州': 0, '安顺': 0}
23治愈人数
24{'贵阳': 4, '遵义': 1, '毕节': 4, '黔南州': 5, '六盘水': 3, '铜仁': 5, '黔东南州': 2, '黔西南州': 3, '安顺': 0}
25新增确诊人数
26{'贵阳': 4, '遵义': 0, '毕节': 0, '黔南州': 0, '六盘水': 0, '铜仁': 0, '黔东南州': 0, '黔西南州': 0, '安顺': 0}
最后采用Seaborn绘制图形如下所示：
1# -*- coding: utf-8 -*-2#------------------------------------------------------------------------------3# 第一步：抓取数据4#------------------------------------------------------------------------------5import time, json, requests6# 抓取腾讯疫情实时json数据7url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)8data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])9print(data)10print(data.keys())1112# 统计省份信息(34个省份 湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽....)13num = data['areaTree'][0]['children']14print(len(num))1516# 获取贵州下标17k = 018for item in num:19 print(item['name'],end=" ") # 不换行20 if item['name'] in "贵州":21 print("")22 print(item['name'], k)23 break24 k = k + 125print("") # 换行2627# 显示贵州省数据28gz = num[k]['children']29for item in gz:30 print(item)31else:32 print("\n")3334#------------------------------------------------------------------------------35# 第二步：解析数据36#------------------------------------------------------------------------------37# 解析确诊数据38total_data = {}39for item in gz:40 if item['name'] not in total_data:41 total_data.update({item['name']:0})42 total_data[item['name']] = item['total']['confirm']43print('确诊人数')44print(total_data)45# {'贵阳': 33, '遵义': 25, '毕节': 22, '黔南州': 17, '六盘水': 10, '铜仁': 10, '黔东南州': 10, '黔西南州': 4, '安顺': 4}4647# 解析疑似数据48total_suspect_data = {}49for item in gz:50 if item['name'] not in total_suspect_data:51 total_suspect_data.update({item['name']:0})52 total_suspect_data[item['name']] = item['total']['suspect'] 53print('疑似人数')54print(total_suspect_data)5556# 解析死亡数据57total_dead_data = {}58for item in gz:59 if item['name'] not in total_dead_data:60 total_dead_data.update({item['name']:0})61 total_dead_data[item['name']] = item['total']['dead'] 62print('死亡人数')63print(total_dead_data)6465# 解析治愈数据66total_heal_data = {}67for item in gz:68 if item['name'] not in total_heal_data:69 total_heal_data.update({item['name']:0})70 total_heal_data[item['name']] = item['total']['heal']71print('治愈人数')72print(total_heal_data)7374# 解析新增确诊数据75total_new_data = {}76for item in gz:77 if item['name'] not in total_new_data:78 total_new_data.update({item['name']:0})79 total_new_data[item['name']] = item['today']['confirm'] # today 80print('新增确诊人数')81print(total_new_data)8283#------------------------------------------------------------------------------84# 第三步：存储数据至CSV文件85#------------------------------------------------------------------------------86names = list(total_data.keys()) # 省份名称87num1 = list(total_data.values()) # 确诊数据88num2 = list(total_suspect_data.values()) # 疑似数据(全为0)89num3 = list(total_dead_data.values()) # 死亡数据90num4 = list(total_heal_data.values()) # 治愈数据91num5 = list(total_new_data.values()) # 新增确诊病例92print(names)93print(num1)94print(num2)95print(num3)96print(num4)97print(num5)9899# 获取当前日期命名(2020-02-13-gz.csv)
100n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-gz-4db.csv"
101fw = open(n, 'w', encoding='utf-8')
102fw.write('province,type,data\n')
103i = 0
104while i<len(names):
105 fw.write(names[i]+',confirm,'+str(num1[i])+'\n')
106 fw.write(names[i]+',dead,'+str(num3[i])+'\n')
107 fw.write(names[i]+',heal,'+str(num4[i])+'\n')
108 fw.write(names[i]+',new_confirm,'+str(num5[i])+'\n')
109 i = i + 1
110else:
111 print("Over write file!")
112 fw.close()
113
114#------------------------------------------------------------------------------
115# 第四步：调用Seaborn绘制柱状图
116#------------------------------------------------------------------------------
117import time
118import matplotlib
119import numpy as np
120import seaborn as sns
121import pandas as pd
122import matplotlib.pyplot as plt
123
124# 读取数据
125n = time.strftime("%Y-%m-%d") + "-gz-4db.csv"
126data = pd.read_csv(n)
127
128# 设置窗口
129fig, ax = plt.subplots(1,1)
130print(data['province'])
131
132# 设置绘图风格及字体
133sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
134
135# 绘制柱状图
136g = sns.barplot(x="province", y="data", hue="type", data=data, ax=ax,
137 palette=sns.color_palette("hls", 8))
138
139# 设置Axes的标题
140ax.set_title('贵州2月13日疫情最新情况')
141
142# 设置坐标轴文字方向
143ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)
144
145# 设置坐标轴刻度的字体大小
146ax.tick_params(axis='x',labelsize=8)
147ax.tick_params(axis='y',labelsize=8)
148
149plt.show()
贵州省2月13日疫情显示结果如下所示：
总结
写到这里，第一篇疫情分析的文章就讲解完毕，希望对您有所帮助。主要包括两部分内容：
-
实时数据爬取
-
可视化分析
后续还会分享GIS地图显示、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。如果文章对您有所帮助，将是我写作的最大动力。
同时，向钟院士致敬，向一线工作者致敬。侠之大者，为国为民。咱们中国人一生的最高追求，为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。以一人之力系万民康乐，以一身犯险保大业安全。他们真是做到了，武汉加油，中国加油！
(By:Eastmount 2020-02-17 晚上9点夜于贵阳 http://blog.csdn.net/eastmount/)
原文链接：
https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/104298388
本文为CSDN博客专家文章，转载请注明出处。
【End】
技术战“疫”，贾扬清、李飞飞要给程序员直播讲AI技术！
2月18日、2月20日，阿里云CIO学院攻“疫”技术课程正式开启。您将获得与达摩院数据库首席科学家 、阿里巴巴集团副总裁、ACM 杰出科学家李飞飞，Caffe之父、ONNX创始人、阿里巴巴集团副总裁贾扬清，阿里巴巴集团副总裁、阿里 CIO 学院院长胡臣杰等顶级技术专家直播互动的机会。
推荐阅读
☞iPhone 9或于4月3日发布；复制粘贴之父Larry Tesler去世；Android 11开发者预览版来了！| 极客头条
☞10 万阿里人都爱用的网红工具，语雀如何“用保护钱包的技术在保护文档安全”？
☞超赞的PyTorch资源大列表，GitHub标星9k+，中文版也上线了
☞“删库跑路”这件事情真的发生了 ，还是技术总监干的！
☞别再用那些已经淘汰的技术了！2020 年 9 大顶级 Java 框架出炉！！
☞31岁年薪50万：“复工第一天，谢谢裁掉我！” 有底气的人生无需解释！
你点的每一个在看，我认真当成了喜欢
猛戳“阅读原文”，立即加入！