1. 理解两个文件“deaths.xlsx”和“icd-main.xlsx”的数据结构,通过编程查看文件内容和信息。筛选出2007和2008年两年的个体死亡数据,并去掉无效数据,保存为文件“death0708.csv”
时间: 2024-03-11 12:48:03 浏览: 20
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,我需要确保我已经安装了相关的 Python 库:pandas 和 xlrd。请在终端或命令提示符中输入以下命令进行安装:
```
pip install pandas xlrd
```
然后,我将编写以下 Python 代码来处理您的问题:
```python
import pandas as pd
# 读取 deaths.xlsx 文件
deaths = pd.read_excel('deaths.xlsx')
# 读取 icd-main.xlsx 文件
icd_main = pd.read_excel('icd-main.xlsx')
# 筛选出 2007 和 2008 年的死亡数据
death0708 = deaths[(deaths['年份'] == 2007) | (deaths['年份'] == 2008)]
# 去除无效数据
death0708 = death0708[death0708['死因'].isin(icd_main['ICD10'])]
# 保存为 death0708.csv 文件
death0708.to_csv('death0708.csv', index=False)
```
这段代码将读取两个 Excel 文件并将它们存储在 pandas 的数据框中。然后,它将根据年份筛选出 2007 年和 2008 年的死亡数据,并使用 isin 方法检查死因是否有效。最后,它将保存筛选后的数据为 CSV 文件。
相关问题
我读取数据集的不是csv文件,而是COVID-19 Data.xlsx和National_Obesity_By_State.geojson两个文件,请问能重新修改一下代码吗
当读取的文件不是csv格式时,需要使用不同的函数来读取数据。对于Excel文件,我们可以使用pandas库的read_excel函数来读取。对于GeoJSON文件,我们可以使用geopandas库来读取。下面是修改后的代码:
```
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import geoplotlib
from geoplotlib.colors import ColorMap
from geoplotlib.layers import BaseLayer
from geoplotlib.utils import BoundingBox
class CovidLayer(BaseLayer):
def __init__(self, data):
self.data = data
self.cmap_cases = ColorMap('inferno', alpha=255, levels=10)
self.cmap_cured = ColorMap('Blues', alpha=255, levels=10)
self.cmap_deaths = ColorMap('Reds', alpha=255, levels=10)
def draw(self, plt):
plt.isolines(
data=self.data,
lat='Latitude',
lon='Longitude',
z='Cases',
cmap=self.cmap_cases,
num_levels=10,
labels={'fmt': '%d'},
linewidth=2
)
plt.isolines(
data=self.data,
lat='Latitude',
lon='Longitude',
z='Cured',
cmap=self.cmap_cured,
num_levels=10,
labels={'fmt': '%d'},
linewidth=2
)
plt.isolines(
data=self.data,
lat='Latitude',
lon='Longitude',
z='Deaths',
cmap=self.cmap_deaths,
num_levels=10,
labels={'fmt': '%d'},
linewidth=2
)
def bbox(self):
return BoundingBox.from_points(
self.data['Longitude'],
self.data['Latitude']
)
# 读取COVID-19 Data.xlsx文件中的数据
df = pd.read_excel('COVID-19 Data.xlsx')
# 读取National_Obesity_By_State.geojson文件中的地理数据
gdf = gpd.read_file('National_Obesity_By_State.geojson')
gdf = gdf.rename(columns={'NAME': 'State'})
# 将两个数据集合并
data = pd.merge(df, gdf, on='State')
layer = CovidLayer(data)
geoplotlib.add_layer(layer)
geoplotlib.show()
```
在这个代码中,我们首先使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件中的数据,并使用geopandas库的read_file函数读取GeoJSON文件中的地理数据。然后,我们将两个数据集合并,并创建了一个名为CovidLayer的自定义图层,该图层负责绘制等值线图。在该图层的构造函数中,我们加载了数据集,并创建了三个颜色映射,分别用于表示累计确诊人数、治愈率和死亡率。接下来,我们使用geoplotlib.isolines函数三次分别绘制了三个等值线图,分别表示累计确诊人数、治愈率和死亡率。在每个等值线图中,我们都指定了数据集、经纬度、值以及颜色映射等参数,并设置了线宽和标签格式等选项。最后,我们定义了一个bbox函数,用于确定绘图区域的范围。
希望这个修改后的代码可以帮助您完成您的任务,祝您好运!
在本次实验中,请利用Geoplotlib绘制2021年12月某日美国疫情各州数据的等值线图,包括累计确诊人数、治愈率和死亡率。数据集为一个COVID-19 Data.xlsx文件和一个National_Obesity_By_State.geojson文件,要求不使用geopandas包读取geojson文件,用json包读取
好的,我会按照您的要求进行操作。首先,我们需要安装geoplotlib包和json包,可以使用以下命令进行安装:
```
!pip install geoplotlib
```
然后,我们需要读取COVID-19 Data.xlsx文件和National_Obesity_By_State.geojson文件,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
import json
# 读取COVID-19数据
covid_data = pd.read_excel("COVID-19 Data.xlsx")
# 读取地图数据
with open("National_Obesity_By_State.geojson", "r") as f:
map_data = json.load(f)
```
接下来,我们需要对COVID-19数据进行处理,计算累计确诊人数、治愈率和死亡率。可以使用以下代码:
```python
# 计算各州的累计确诊人数、治愈率和死亡率
covid_data = covid_data.groupby("Province_State").agg({
"Confirmed": "sum",
"Recovered": "sum",
"Deaths": "sum"
}).reset_index()
covid_data["Mortality_Rate"] = covid_data["Deaths"] / covid_data["Confirmed"]
covid_data["Recovery_Rate"] = covid_data["Recovered"] / covid_data["Confirmed"]
```
最后,我们可以使用geoplotlib绘制等值线图。可以使用以下代码:
```python
import geoplotlib
# 绘制累计确诊人数等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='hot_r', column='Confirmed', alpha=255)
# 绘制治愈率等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='YlGn', column='Recovery_Rate', alpha=255)
# 绘制死亡率等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='Reds', column='Mortality_Rate', alpha=255)
# 显示地图
geoplotlib.show()
```
这样,我们就完成了绘制2021年12月某日美国疫情各州数据的等值线图的任务。