提取国家为China的数据,按type进行分省汇总后从多到少排序,分辨列出确诊病例、死亡病例和康复病例的前5个省市
时间: 2024-03-25 12:39:25 浏览: 26
抱歉,作为AI语言模型,我无法直接获取和处理实时的数据。但我可以提供一些思路和示例代码,帮助您完成类似的数据处理任务。
假设您已经有了一个包含疫情数据的数据框(dataframe),其中至少包含国家、省份、确诊病例、死亡病例和康复病例等列。您可以按照以下步骤进行数据处理:
1. 筛选出国家为China的数据:
```python
china_data = df[df['国家'] == 'China']
```
2. 按照省份和类型进行分组汇总,并计算各类型病例数的总和:
```python
grouped_data = china_data.groupby(['省份', '类型'])[['确诊病例', '死亡病例', '康复病例']].sum()
```
3. 对各省份的总病例数进行排序:
```python
sum_data = grouped_data.sum(axis=1)
sorted_sum_data = sum_data.sort_values(ascending=False)
```
4. 获取各类型病例数最多的前5个省份:
```python
top5_confirmed = grouped_data.loc[sorted_sum_data.index[:5], '确诊病例'].reset_index()
top5_death = grouped_data.loc[sorted_sum_data.index[:5], '死亡病例'].reset_index()
top5_recovered = grouped_data.loc[sorted_sum_data.index[:5], '康复病例'].reset_index()
```
最终得到的top5_confirmed、top5_death和top5_recovered分别为确诊病例、死亡病例和康复病例的前5个省份,每个省份对应的类型病例数也一并列出。您可以根据自己的需求对输出结果进行格式化和调整。