编写一段python程序，题目如下：1、请下载新冠肺炎确诊病例数据：time_series_covid19_confirmed_global.csv 完成数据预处理、数据转换操作。 （1） 数据预处理 数据清理通常包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理，由于异常值处理涉及数据挖掘中的离群点检测问题，在本实验中不进行操作。 在数据预处理阶段，需要查看数据的行与列，以便增加对数据的了解。 （2） 数据转换 数据转换通常包括规范化和连续属性离散化，另外，可以把无关的属性从数据集中删除，便于后续分析。

好的，下面是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv')

# 查看数据的行与列
print('数据的行数为：', len(df))
print('数据的列数为：', len(df.columns))

# 处理缺失值、异常值和重复值，这里不进行操作

# 删除无关的属性
df.drop(['Province/State', 'Lat', 'Long'], axis=1, inplace=True)

# 规范化
df.iloc[:, 1:] = df.iloc[:, 1:].apply(lambda x: x/x.max(), axis=0)

# 连续属性离散化，这里不进行操作

以上代码实现了数据预处理和数据转换的操作，其中对数据进行了简单的清洗和规范化，同时删除了无关的属性，便于后续的分析。在实际应用中，还需要根据具体问题进行更细致的数据处理和转换。

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编写一段python程序，题目如下：1、请下载新冠肺炎确诊病例数据：time_series_covid19_confirmed_global.csv 完成数据预处理、数据转换操作。 （1） 对数据进行缺失值处理、重复值处理，在数据预处理阶段，需要查看数据的行与列。 （2） 数据转换 对数据进行数据规范化和连续属性离散化，可以把无关的属性从数据集中删除，便于后续分析。

好的，以下是Python程序，实现了对新冠肺炎确诊病例数据的预处理和转换：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv')

# 查看数据的行与列
print("数据行数：", df.shape[0])
print("数据列数：", df.shape[1])

# 处理缺失值和重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)

# 删除无关属性
df.drop(['Province/State', 'Lat', 'Long'], axis=1, inplace=True)

# 数据规范化
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

# 连续属性离散化
bins = [-1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1]
df_discrete = pd.cut(df_norm['3/23/20'], bins, labels=[0, 1, 2, 3, 4])

# 输出结果
print("规范化后的数据：\n", df_norm)
print("离散化后的数据：\n", df_discrete)

这段程序首先使用Pandas库读取了CSV文件中的数据，并使用`shape`函数查看数据的行数和列数。接着，使用`drop_duplicates`函数和`dropna`函数处理了数据中的重复值和缺失值，并使用`drop`函数删除了无关属性。然后，对数据进行了规范化和离散化操作，其中规范化使用了最小-最大规范化方法，离散化使用了Pandas库的`cut`函数。最后，输出了规范化和离散化后的数据。

python分析新冠肺炎_如何简单构建新冠肺炎的预测模型？——附R、python、matlab代码...

针对新冠肺炎的预测模型可以采用时间序列分析的方法，具体步骤如下：

1. 数据采集和预处理：从公开数据源中获取新冠肺炎疫情数据，并对数据进行清洗和处理，如去除异常值、缺失值等。

2. 数据探索性分析：通过可视化手段对疫情数据进行分析，包括趋势分析、周期性分析、季节性分析等。

3. 模型选择和建立：根据数据分析结果选择适合的时间序列模型，如ARIMA模型、SARIMA模型等，并对模型进行建立和训练。

4. 模型评估和优化：对模型进行评估和优化，如计算预测误差、检验模型残差等。

5. 模型预测：利用训练好的模型进行新冠肺炎的预测，并生成预测结果。

下面是Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 数据读取和预处理
data = pd.read_csv('covid19.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
data = data[['confirmed', 'deaths', 'recovered']]
data = data.diff().fillna(0)

# 数据探索性分析
plt.figure(figsize=(10, 6))
data.plot()
plt.show()

# 模型建立
model = ARIMA(data['confirmed'], order=(1, 1, 1))
result = model.fit(disp=-1)

# 模型评估和优化
residuals = pd.DataFrame(result.resid)
residuals.plot()
plt.show()

# 模型预测
forecast = result.forecast(steps=30)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

上述代码中，我们首先读取了新冠肺炎疫情数据，并进行了差分处理。然后利用ARIMA模型进行建立，并对模型进行评估和优化，最后进行预测并生成预测结果。