基于python的疫情数据采集与分析代码

以下是一个基于 Python 的疫情数据采集与分析代码，使用的是 requests 和 pandas 库：

import requests
import pandas as pd

# 获取数据
url = 'https://c.m.163.com/ug/api/wuhan/app/data/list-total?t=318920098423'
res = requests.get(url)
data = res.json()

# 整理数据
china_data = data['data']['chinaTotal']
global_data = data['data']['areaTree'][0]['children']

# 创建数据框
df_global = pd.DataFrame(global_data)
df_global.drop(['today', 'total', 'children'], axis=1, inplace=True)
df_china = pd.DataFrame(china_data, index=[0])

# 输出结果
print('全球疫情数据：')
print(df_global)
print('\n中国疫情数据：')
print(df_china)

该代码通过访问网易新闻的 API 获取疫情数据，然后使用 pandas 库对数据进行整理和处理，并最终输出全球和中国的疫情数据。你可以根据需要修改代码，添加更多的数据处理和可视化功能。

相关问题

基于python的疫情数据采集与分析

实现这个项目需要以下几个步骤：

1. 数据采集

在Python中，我们可以使用requests和BeautifulSoup库来爬取网站上的数据。有很多网站提供COVID-19疫情数据，如世界卫生组织、约翰斯·霍普金斯大学等。你可以选择一个你喜欢的网站，使用requests库向其发送请求并获取响应，然后使用BeautifulSoup库来解析网页并提取所需的数据。

2. 数据清洗和分析

在得到数据之后，我们需要对其进行清洗和分析。使用pandas库可以方便地进行数据清洗和分析。我们可以将数据读入DataFrame中，并使用基本的数据分析函数，如describe()、mean()、max()、min()等，来了解数据的特征和趋势。此外，还可以使用matplotlib和seaborn库来绘制可视化图表，以更直观地展示数据。

3. 数据存储和展示

在分析完数据后，可以将其存储到本地或者云端数据库中，以便后续使用。同时，可以使用Flask或Django等Web框架，开发一个简单的Web应用程序，将数据展示出来，方便用户查看。

总之，这个项目需要使用Python编程语言，以及requests、BeautifulSoup、pandas、matplotlib、seaborn和Flask等库和框架。

基于python的数据采集与分析国内外研究现状

Python 是一种非常流行的编程语言，因其易学易用和强大的数据处理能力而受到广泛的应用。下面是基于 Python 的数据采集与分析在国内外的研究现状：

1. 数据采集

在国内外，基于 Python 的数据采集技术已经非常成熟。例如，Scrapy 是一个基于 Python 的开源网络爬虫框架，可以帮助开发者快速高效地采集互联网上的数据。此外，Python 还有许多其他的数据采集工具，如 Beautiful Soup、Requests、Selenium 等，这些工具都可以帮助开发者轻松地实现数据采集功能。

2. 数据分析

在数据分析方面，Python 也有许多成熟的工具和库。例如，NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等，这些工具和库可以帮助开发者进行数据清洗、数据可视化、机器学习等方面的工作。此外，Python 还有 Jupyter Notebook 等交互式开发环境，可以帮助开发者更加高效地进行数据分析和可视化。

总之，基于 Python 的数据采集与分析在国内外已经非常成熟，有很多优秀的工具和库可以使用。同时，Python 的易学易用和强大的数据处理能力也为数据科学家和开发者提供了很大的便利。