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。 生成一段在pyspark运行的可视化代码

首先，我们需要获取美国2021年新冠肺炎确诊病例的数据。可以从各大数据平台获取该数据，例如Kaggle、GitHub等。在这里，我们使用Kaggle平台提供的数据集。

然后，我们需要使用PySpark进行数据分析。PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种快速、可扩展的大数据处理框架。我们可以使用PySpark对数据进行清洗、转换和分析，并使用PySpark的可视化工具来可视化结果。

下面是一段在PySpark中运行的可视化代码，用于显示美国2021年新冠肺炎确诊病例的趋势图。

from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
import matplotlib.pyplot as plt

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

# load the data into a PySpark DataFrame
df = spark \
    .read \
    .format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .option("inferSchema", "true") \
    .load("covid_19_data.csv")

# filter the data for US and 2021
us_data = df.filter((df['Country/Region'] == 'US') & (df['ObservationDate'].contains('2021')))

# group the data by date and aggregate the confirmed cases
us_data_agg = us_data.groupBy('ObservationDate') \
    .agg(F.sum('Confirmed').alias('Total Confirmed Cases')) \
    .orderBy('ObservationDate')

# convert the PySpark DataFrame to a Pandas DataFrame for visualization
us_data_pd = us_data_agg.toPandas()

# plot the data using Matplotlib
plt.plot(us_data_pd['ObservationDate'], us_data_pd['Total Confirmed Cases'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Confirmed Cases')
plt.title('COVID-19 Confirmed Cases in the US (2021)')
plt.show()

该代码将数据加载到PySpark DataFrame中，然后使用PySpark的过滤、分组和聚合功能对数据进行处理和分析。最后，该代码将PySpark DataFrame转换为Pandas DataFrame，并使用Matplotlib库绘制趋势图。