import json import pandas as pd import requests ur='https://v.api.aa1.cn/api/api-yq-all/index.php' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'} res=requests.get(url=ur,headers=headers).text dict=json.loads(res) lzt_list=dict['data']['areaTree'][2]['children'][8]['children'] name_list=[] lastUpdateTime_list=[] confirm_list=[] for i in lzt_list: name_list.append(i['name']) lastUpdateTime_list.append(i['lastUpdateTime']) confirm_list.append(i['total']['confirm']) #print(data_list,confirm_list,sep="\n") data=pd.DataFrame({"地点":name_list,"最后时间":lastUpdateTime_list,"感染人数":confirm_list}) print(name_list) print(lastUpdateTime_list) print(confirm_list) wc=pd.ExcelWriter("SeleniumDemo/海南疫情.xlsx") data.to_excel(wc,'data') wc._save() 解释这段代码的意
时间: 2024-02-05 21:04:14 浏览: 49
这段代码是一个 Python 程序,主要是从指定网址获取数据,解析数据,提取海南省各地市的疫情数据,然后将数据保存在 Excel 文件中。下面是具体的解释:
1. 首先,程序导入了三个模块:`json`、`pandas` 和 `requests`,分别用于处理 JSON 数据、操作数据框和发送 HTTP 请求。
2. 然后,程序定义了一个变量 `ur`,它存储了要获取数据的网址。
3. 接着,程序定义了一个请求头 `headers`,用于模拟浏览器向服务器发送请求。
4. 程序使用 `requests.get()` 方法发送 GET 请求,获取网页的响应内容,并使用 `text` 属性获取响应的文本内容。
5. 接下来,程序使用 `json.loads()` 方法将响应的 JSON 数据解析成 Python 字典类型。其中,`dict` 变量存储了整个字典数据。
6. 程序从字典中提取了海南省各地市的疫情数据,并将数据分别存储在 `name_list`、`lastUpdateTime_list` 和 `confirm_list` 三个列表中。
7. 然后,程序使用 `pd.DataFrame()` 方法将三个列表组合成一个数据框 `data`,其中,"地点"、"最后时间" 和 "感染人数" 分别是数据框的列名。
8. 最后,程序使用 `pd.ExcelWriter()` 方法创建一个 Excel 文件 `海南疫情.xlsx`,将数据框 `data` 存储在名为 "data" 的工作表中,并使用 `_save()` 方法将文件保存到本地磁盘中。
相关问题
对url = 'http://www.piaofang.biz',全球票房做可视化分析
抱歉,我无法直接访问互联网上的网页。但是,您可以使用Python的requests库下载网页数据,并使用pandas来处理数据。以下是一个示例代码,可以帮助您实现这个任务:
```python
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'http://www.piaofang.biz'
# 发送HTTP请求,获取网页数据
response = requests.get(url)
# 提取数据并进行处理
data = pd.read_html(response.text) # 使用pandas的read_html函数读取网页上的表格数据
df = data[0] # 假设第一个表格是我们需要的数据
# 数据可视化
# 这里是一个简单的示例,你可以根据数据的特点进行更复杂的可视化操作
plt.plot(df['日期'], df['票房'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('票房')
plt.title('全球票房')
plt.show()
```
请注意,这只是一个简单示例,具体的数据处理和可视化方法可能需要根据实际情况进行调整。
爬取https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area上的数据,然后编写实时的echart的地图
好的,这是一个比较复杂的问题,需要分步骤来完成。我会尽力解答,如果有不懂的地方,可以随时提出来。
1. 爬取数据
你可以使用 Python 的 requests 库向 https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area 发送 GET 请求,获取疫情数据。获取数据后,将其转换成 Python 对象,例如字典或列表,方便后续处理和操作。代码示例:
```python
import requests
import json
url = 'https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area'
r = requests.get(url)
data = json.loads(r.text)
```
2. 处理数据
获取到的数据是 JSON 格式的,需要进行处理才能在地图上展示。你可以使用 Pandas 库将数据转换成 DataFrame 对象,方便进行数据清洗和分析。DataFrame 对象可以进行多种操作,例如筛选、合并、重塑等。代码示例:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data['results'])
df = df[['provinceName', 'currentConfirmedCount', 'confirmedCount', 'deadCount', 'curedCount', 'locationId']]
```
这段代码将 JSON 数据转换成 DataFrame 对象,并筛选出需要的列。你可以根据需要修改列名和取值范围。
3. 绘制地图
绘制地图需要使用 ECharts 库,它是一个开源的可视化库,支持多种图表类型和交互方式。你可以使用 ECharts 提供的地图组件,绘制疫情地图。代码示例:
```javascript
var myChart = echarts.init(document.getElementById('map'));
myChart.setOption({
tooltip: {
trigger: 'item',
formatter: function(params) {
return params.name + '<br />确诊人数:' + params.value;
}
},
visualMap: {
min: 0,
max: 1000,
left: 'left',
top: 'bottom',
text: ['高', '低'],
calculable: true,
inRange: {
color: ['#f5e5e5', '#ff3333']
}
},
series: [{
name: '疫情数据',
type: 'map',
map: 'china',
roam: false,
itemStyle: {
normal: {
borderWidth: 0.5,
borderColor: '#777',
areaColor: '#f5f5f5'
},
emphasis: {
borderWidth: 0.5,
borderColor: '#777',
areaColor: '#ff3333'
}
},
label: {
normal: {
show: true
},
emphasis: {
show: true
}
},
data: []
}]
});
myChart.showLoading();
$.get('https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area', function(data) {
myChart.hideLoading();
myChart.setOption({
series: [{
name: '疫情数据',
type: 'map',
map: 'china',
roam: false,
itemStyle: {
normal: {
borderWidth: 0.5,
borderColor: '#777',
areaColor: '#f5f5f5'
},
emphasis: {
borderWidth: 0.5,
borderColor: '#777',
areaColor: '#ff3333'
}
},
label: {
normal: {
show: true
},
emphasis: {
show: true
}
},
data: data.results.map(function(item) {
return {
name: item.provinceShortName,
value: item.confirmedCount
}
})
}]
});
});
```
这段代码使用 ECharts 绘制地图,从 https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area 获取疫情数据,并将数据展示在地图上。
4. 实时更新
为了实现实时更新,你可以使用定时器定时向数据源获取最新的疫情数据,并更新地图。代码示例:
```javascript
setInterval(function() {
$.get('https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area', function(data) {
myChart.setOption({
series: [{
data: data.results.map(function(item) {
return {
name: item.provinceShortName,
value: item.confirmedCount
}
})
}]
});
});
}, 60000);
```
这段代码使用 setInterval 函数定时向数据源获取最新的疫情数据,并更新地图。你可以根据需要修改定时器的时间间隔。