新冠肺炎数据分析问题描述

好的，您的问题是关于新冠肺炎数据分析的问题描述。新冠肺炎是一种由新型冠状病毒引起的呼吸系统疾病，全球范围内已经造成数百万人感染和数十万人死亡。在这种情况下，对于新冠肺炎的数据分析变得尤为重要。数据分析可以帮助我们更好地了解疫情的传播情况、病毒的变异趋势、预测疫情走势等等。在数据分析中，可以考虑的一些问题包括：何时开始出现感染人数的增长，哪些国家或地区受到的影响最大，感染人数和死亡人数的趋势如何，疫苗接种情况如何等等。

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对美国2021年新冠新冠肺炎确诊病例进行数据分析，以Python为编程语言，使用Spark对数据进行分析，描述分析结果，建议对分析结果进行可视化。 数据分析保存下来的json文件生成一段在pyspark运行的可视化代码

分析美国2021年新冠肺炎确诊病例需要使用美国疾病控制与预防中心（CDC）提供的数据。这些数据可以通过CDC的网站或者其他数据源获取。在这里，我们假设已经获取了这些数据，并将其保存为json文件。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

接下来，我们创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("COVID-19 Analysis") \
    .getOrCreate()

然后，我们读取json文件并将其转换为Spark DataFrame：

df = spark.read.json("covid_data.json")

接下来，我们可以对数据进行分析和处理。例如，我们可以计算每个州的总确诊病例数：

state_cases = df.groupBy("state") \
    .agg(sum("cases").alias("total_cases")) \
    .orderBy(desc("total_cases"))

我们还可以计算每个州的平均确诊病例数：

state_avg_cases = df.groupBy("state") \
    .agg(avg("cases").alias("avg_cases")) \
    .orderBy(desc("avg_cases"))

接下来，我们可以使用Matplotlib库将结果可视化。首先，我们将DataFrame转换为Pandas DataFrame：

pandas_df = state_cases.toPandas()

然后，我们可以使用Matplotlib绘制柱状图：

plt.bar(pandas_df["state"], pandas_df["total_cases"])
plt.xticks(rotation=90)
plt.title("Total COVID-19 Cases by State")
plt.xlabel("State")
plt.ylabel("Total Cases")
plt.show()

同样地，我们可以将平均确诊病例数可视化为水平条形图：

pandas_df = state_avg_cases.toPandas()

plt.barh(pandas_df["state"], pandas_df["avg_cases"])
plt.title("Average COVID-19 Cases by State")
plt.xlabel("Average Cases")
plt.ylabel("State")
plt.show()

最后，我们可以将分析结果保存为json文件：

state_cases.write.mode("overwrite").json("state_cases.json")
state_avg_cases.write.mode("overwrite").json("state_avg_cases.json")

完整的代码如下：

import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

spark = SparkSession.builder \
    .appName("COVID-19 Analysis") \
    .getOrCreate()

df = spark.read.json("covid_data.json")

state_cases = df.groupBy("state") \
    .agg(sum("cases").alias("total_cases")) \
    .orderBy(desc("total_cases"))

state_avg_cases = df.groupBy("state") \
    .agg(avg("cases").alias("avg_cases")) \
    .orderBy(desc("avg_cases"))

pandas_df = state_cases.toPandas()

plt.bar(pandas_df["state"], pandas_df["total_cases"])
plt.xticks(rotation=90)
plt.title("Total COVID-19 Cases by State")
plt.xlabel("State")
plt.ylabel("Total Cases")
plt.show()

pandas_df = state_avg_cases.toPandas()

plt.barh(pandas_df["state"], pandas_df["avg_cases"])
plt.title("Average COVID-19 Cases by State")
plt.xlabel("Average Cases")
plt.ylabel("State")
plt.show()

state_cases.write.mode("overwrite").json("state_cases.json")
state_avg_cases.write.mode("overwrite").json("state_avg_cases.json")