基于Python的疫情数据可视化系统的设计与实现的具体代码

以下是一个简单的基于Python的疫情数据可视化系统的设计与实现的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('covid19_data.csv')

# 数据预处理
data['ObservationDate'] = pd.to_datetime(data['ObservationDate'])
data = data.groupby(['ObservationDate']).sum().reset_index()

# 绘制图表
plt.plot(data['ObservationDate'], data['Confirmed'], label='Confirmed')
plt.plot(data['ObservationDate'], data['Recovered'], label='Recovered')
plt.plot(data['ObservationDate'], data['Deaths'], label='Deaths')
plt.title('COVID-19 Daily Cases')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Cases')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例中，我们使用了pandas库来读取和处理数据，并使用matplotlib库来绘制图表。我们首先读取一个名为covid19_data.csv的数据文件，该文件包含了每天的确诊、治愈和死亡病例数。我们将数据按日期进行分组，并计算每天的总数。最后，我们使用matplotlib库来绘制三个折线图，分别表示确诊、治愈和死亡病例的数量。