python疫情数据，保存在数据库中并用pyecharts展示

Python可以方便地处理疫情数据，并将数据保存在数据库中，并且利用pyecharts来展示数据。下面是一个简单的步骤：

1. 使用Python的requests库获取疫情数据，可以通过调用API或爬取网页来获取数据。
2. 使用Python的pandas库对获取的数据进行清洗和整理。可以去除无关数据，对日期进行处理等。
3. 使用Python的pymysql库连接数据库，并创建一个表来存储疫情数据。可以使用SQL语句创建表，并设置相应的字段。
4. 将清洗整理后的数据插入到数据库中的表中。可以使用pymysql库执行相应的SQL语句将数据插入到表中。
5. 使用Python的pyecharts库创建相应的图表。可以根据需要选择柱状图、折线图、地图等不同的图表类型，并设置相应的数据源和图表样式。
6. 将pyecharts生成的图表保存为HTML文件或直接在Jupyter Notebook中展示。可以使用pyecharts提供的方法将图表保存为HTML文件，然后在浏览器中打开查看图表。

通过以上步骤，可以方便地将疫情数据保存在数据库中，并用pyecharts展示数据，让数据更直观、易懂，帮助分析疫情的趋势和变化。

相关问题

在jupyter notebook 中如何导入数据库文件并用pyecharts绘制

在Jupyter Notebook中导入数据库文件并用pyecharts绘制，需要进行以下步骤：

1. 安装必要的库

首先需要安装pandas、pymysql和pyecharts库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install pandas
!pip install pymysql
!pip install pyecharts

2. 连接数据库

使用以下代码连接数据库：

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306,
                       user='root', passwd='password', db='testdb')

需要将host、port、user、passwd和db参数替换为自己的数据库连接信息。

3. 查询数据

使用pandas的read_sql函数查询数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_sql('select * from table_name', con=conn)

需要将table_name替换为自己的表名。

4. 绘制图表

使用pyecharts绘制图表，例如：

from pyecharts import Bar

bar = Bar('柱状图', width=800, height=400)
bar.add('数据', df['x'], df['y'])
bar.render_notebook()

其中，df['x']和df['y']分别为查询到的数据中的x和y列。

5. 关闭连接

最后需要关闭数据库连接，使用以下代码：

conn.close()

完整代码如下：

import pymysql
import pandas as pd
from pyecharts import Bar

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306,
                       user='root', passwd='password', db='testdb')

df = pd.read_sql('select * from table_name', con=conn)

bar = Bar('柱状图', width=800, height=400)
bar.add('数据', df['x'], df['y'])
bar.render_notebook()

conn.close()

python爬取京东网页并将数据传入数据库，用pyecharts展示数据

好的，以下是我提供的一些爬取京东网页并将数据传入数据库，用pyecharts展示数据的步骤：

1. 导入所需的库

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import pymysql
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

2. 连接数据库并创建表格

# 连接数据库
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test', port=3306)
cursor = db.cursor()
# 创建表格
sql = """
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `jd_goods` (
    `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `title` varchar(255) NOT NULL,
    `price` float NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
"""
cursor.execute(sql)
db.commit()

3. 定义爬取函数并解析数据

def get_jd_info(keyword):
    url = 'https://search.jd.com/Search?keyword={}&enc=utf-8'.format(keyword)
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    html = r.text
    doc = pq(html)
    items = doc('.gl-item').items()
    data = []
    for item in items:
        title = item.find('.p-name em').text().replace('\n','')
        price = item.find('.p-price i').text()
        data.append({'title':title, 'price':price})
    return data

4. 将数据存入数据库

keyword = '手机'
data = get_jd_info(keyword)
sql = "INSERT INTO jd_goods(title, price) VALUES(%s, %s)"
for item in data:
    try:
        cursor.execute(sql, (item['title'], float(item['price'])))
        db.commit()
    except:
        db.rollback()

5. 从数据库中获取数据并用pyecharts可视化

# 从数据库中获取数据
sql = "SELECT * FROM jd_goods"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
prices = [item[2] for item in results]
titles = [item[1] for item in results]

# 使用pyecharts绘制柱状图
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(titles)
    .add_yaxis("价格", prices)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}价格分布".format(keyword)))
)
bar.render("{}.html".format(keyword))

以上是一个简单的例子，你可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。