全球疫情数据json

全球疫情数据通常是以JSON（JavaScript Object Notation）格式存储，这是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和机器解析。JSON文件包含各个国家或地区的疫情统计信息，比如累计确诊数、新增病例、死亡人数、疫苗接种情况等关键指标。每个数据点会是一个键值对的形式，例如：

{
  "country": "美国",
  "date": "2022-06-01",
  "confirmedCases": 5000000,
  "newCases": 8000,
  "deaths": 100000,
  "vaccinations": {
    "totalDosesAdministered": 350000000,
    "fullyVaccinatedPopulationPercentage": 60
  }
}

获取这样的数据，你可以从世界卫生组织（WHO）、各国政府官方数据网站或者第三方COVID-19数据提供平台（如Johns Hopkins CSSE COVID-19 Data Repository）下载到.json文件，然后使用编程语言如Python的`json`模块进行读取分析。

相关问题

全球疫情数据可视化分析代码

全球疫情数据可视化分析通常涉及到数据获取、处理、清洗以及利用可视化库如matplotlib、seaborn、plotly或者D3.js等进行图形展示。以下是一个简单的步骤概述：

1. **数据获取**：使用Pandas的`read_csv`或requests库从世界卫生组织（WHO）、Johns Hopkins University COVID-19 Dataset等公开API获取CSV或JSON格式的全球疫情数据。

import pandas as pd
url = "https://covid19.who.int/COVID-19/csv"
data = pd.read_csv(url)

2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值，可能还需要将日期转换为适当格式，并对数据进行分组和聚合以便后续分析。

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
daily_cases = data.groupby('Date').sum()['New_cases']

3. **数据可视化**：使用matplotlib创建线图显示累计病例数，或者使用seaborn绘制趋势图或热力图展示各国疫情分布。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(daily_cases)
plt.title('每日新增病例')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('新增病例数')
plt.show()

4. **交互式可视化**：如果需要更复杂的交互式图表，可以借助Plotly或Bokeh库，甚至结合Dash这样的Web应用框架进行动态更新。

5. **实时更新**：为了保持数据的实时性，可以设置定时任务或者使用流式数据处理工具如Streamlit或Dash Server。