如何使用python对采集全国新冠肺炎数据进行数据清洗

要对全国新冠肺炎数据进行数据清洗，需要先将数据采集下来，可以使用Python中的requests库进行网页爬取和BeautifulSoup库进行数据提取，具体步骤如下：

1. 导入所需库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. 使用requests库获取网页内容

url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/"
response = requests.get(url)
html = response.content

3. 使用BeautifulSoup库解析网页内容

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

4. 找到需要的数据

在网页中找到需要的数据对应的HTML标签和属性，使用find()或find_all()方法进行提取。

# 确定数据所在标签和属性
data = soup.find('script', attrs={'type': 'application/json', 'id': 'captain-config'}).string

5. 将数据转换为DataFrame格式

将数据转换为DataFrame格式，进行数据清洗和处理。

# 将数据转换为DataFrame格式
data_dict = json.loads(data)
data_province = pd.DataFrame(data_dict['component'][0]['caseList'])

6. 数据清洗和处理

对数据进行清洗和处理，包括去除不必要的列、重命名列名、填补缺失值等操作。

# 去除不必要的列
data_province.drop(['caseRate', 'cureRate', 'deathRate'], axis=1, inplace=True)

# 重命名列名
data_province.rename(columns={'provinceShortName': '省份', 'confirmedCount': '确诊', 'curedCount': '治愈', 'deadCount': '死亡'}, inplace=True)

# 填补缺失值
data_province.fillna(value={'治愈': 0, '死亡': 0}, inplace=True)

以上就是使用Python对全国新冠肺炎数据进行数据清洗的基本步骤。