基于Python爬虫实现新型冠状病毒的整理与可视化分析

本文将介绍如何使用Python爬虫对新型冠状病毒相关数据进行整理和可视化分析。主要包括以下步骤：

1. 获取疫情数据
2. 整理数据
3. 可视化数据

## 1. 获取疫情数据

我们可以从丁香园、百度、腾讯等网站获取新型冠状病毒疫情数据。这里以丁香园为例，使用requests库进行网页爬取，代码如下：

import requests

url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia'
r = requests.get(url)
r.encoding = 'utf-8'
print(r.text)

这里获取到的是网页的HTML代码，需要使用BeautifulSoup库进行解析。代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
script = soup.find('script', attrs={'id': 'getListByCountryTypeService2true'})
text = script.string
print(text)

这里我们找到了HTML中id为`getListByCountryTypeService2true`的script标签，通过`script.string`获取到其中的字符串。这个字符串就是包含疫情数据的JSON格式数据。我们可以使用json库将其转换为Python字典格式。代码如下：

import json

data_str = text.replace('try{window.getListByCountryTypeService2true = ','')[:-1]
data_dict = json.loads(data_str)

print(data_dict)

这里先将字符串中的`try{window.getListByCountryTypeService2true = `和最后的分号去掉，然后使用json.loads()将其转换为Python字典格式。这个字典中包含了全国和各省市的疫情数据。

## 2. 整理数据

我们可以将获取到的字典数据整理成DataFrame格式，方便后续的分析和可视化。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data_dict['getAreaStat'])
df = df[['provinceName', 'confirmed', 'suspected', 'cured', 'dead']]
df['confirmed'] = df['confirmed'].astype(int)
df['suspected'] = df['suspected'].astype(int)
df['cured'] = df['cured'].astype(int)
df['dead'] = df['dead'].astype(int)

print(df.head())

这里我们只保留了省份、确诊人数、疑似病例、治愈人数和死亡人数，然后将这些数据转换为整数类型。

## 3. 可视化数据

接下来我们可以使用matplotlib和seaborn库对数据进行可视化分析。这里我们分别绘制各省份的确诊人数和治愈人数的柱状图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(16, 8))
sns.barplot(x='provinceName', y='confirmed', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Confirmed Cases in China')
plt.show()

plt.figure(figsize=(16, 8))
sns.barplot(x='provinceName', y='cured', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Cured Cases in China')
plt.show()

这里使用了sns.barplot()函数绘制柱状图，并使用plt.xticks(rotation=90)将x轴标签旋转90度，避免重叠。结果如下图所示。



可以看到，湖北省的确诊人数和治愈人数都远高于其他省份，这是因为新型冠状病毒最初在湖北省爆发。此外，各省份的确诊人数和治愈人数都有所上升，但是随着时间的推移，治愈人数逐渐增加，确诊人数逐渐减少，这是一个积极的信号。

至此，我们使用Python爬虫对新型冠状病毒疫情数据进行了整理和可视化分析。通过这些分析，我们可以更好地了解疫情的发展趋势和各省份的疫情状况，这对疫情的防控和治疗具有重要意义。