data_pair_3 = [] for i in range(len(country)): # data_pair.append((entity[i],[coordinate[i][2],coordinate[i][3],[Diarrheal_diseases[i],Neoplasms[i],Syphilis[i]]])) data_pair_3.append((entity[i],[float(coordinate[i][2])-2,float(coordinate[i][3]),Neoplasms[i]])) # print(data_pair_3)

这段代码与之前的代码类似，将实体、坐标和疾病数据整合成一个可以使用的格式。代码创建了一个空列表 data_pair_3，用于存储整合后的数据。然后，代码使用 for 循环遍历 country 列表中的每一个国家，在每一次循环中，代码从 entity、coordinate 和 Neoplasms 列表中分别提取对应国家的实体、经度和肿瘤死亡人数，将这些数据整合成一个元组，并将其添加到 data_pair_3 列表中。需要注意的是，代码将每个国家的经度都减去了 2，以便于在地图上将多个数据点分开显示。最终，代码将所有国家的数据整合成了一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含了国家名称、经度、纬度和肿瘤死亡人数。注释掉的 print() 语句可以用于打印出整合后的数据，以便于检查数据是否正确整合。这段代码的目的是整合数据，以便于后续的数据分析和可视化。

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data_pair_2 = [] for i in range(len(country)): # data_pair.append((entity[i],[coordinate[i][2],coordinate[i][3],[Diarrheal_diseases[i],Neoplasms[i],Syphilis[i]]])) data_pair_2.append((entity[i],[float(coordinate[i][2])-1,float(coordinate[i][3]),Diarrheal_diseases[i]])) # print(data_pair_2)

这段代码与之前的代码类似，将实体、坐标和疾病数据整合成一个可以使用的格式。代码创建了一个空列表 data_pair_2，用于存储整合后的数据。然后，代码使用 for 循环遍历 country 列表中的每一个国家，在每一次循环中，代码从 entity、coordinate 和 Diarrheal_diseases 列表中分别提取对应国家的实体、经度和痢疾死亡人数，将这些数据整合成一个元组，并将其添加到 data_pair_2 列表中。需要注意的是，代码将每个国家的经度都减去了 1，以便于在地图上将多个数据点分开显示。最终，代码将所有国家的数据整合成了一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含了国家名称、经度、纬度和痢疾死亡人数。注释掉的 print() 语句可以用于打印出整合后的数据，以便于检查数据是否正确整合。这段代码的目的是整合数据，以便于后续的数据分析和可视化。

# 将数据转成可以使用的格式 data_pair_1 = [] for i in range(len(country)): # data_pair.append((entity[i],[coordinate[i][2],coordinate[i][3],[Diarrheal_diseases[i],Neoplasms[i],Syphilis[i]]])) data_pair_1.append((entity[i],[float(coordinate[i][2]),float(coordinate[i][3]),Syphilis[i]])) # print(data_pair_1)

这段代码将之前提取的实体、坐标和疾病数据整合成一个可以使用的格式。代码首先创建了一个空列表 data_pair_1，用于存储整合后的数据。然后，代码使用 for 循环遍历 country 列表中的每一个国家，在每一次循环中，代码从 entity、coordinate 和 Syphilis 列表中分别提取对应国家的实体、坐标和梅毒死亡人数，将这些数据整合成一个元组，并将其添加到 data_pair_1 列表中。最终，代码将所有国家的数据整合成了一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含了国家名称、经度、纬度和梅毒死亡人数。注释掉的 print() 语句可以用于打印出整合后的数据，以便于检查数据是否正确整合。这段代码的目的是整合数据，以便于后续的数据分析和可视化。