全球疫情数据可视化分析代码

全球疫情数据可视化分析通常涉及到数据获取、处理、清洗以及利用可视化库如matplotlib、seaborn、plotly或者D3.js等进行图形展示。以下是一个简单的步骤概述：

1. **数据获取**：使用Pandas的`read_csv`或requests库从世界卫生组织（WHO）、Johns Hopkins University COVID-19 Dataset等公开API获取CSV或JSON格式的全球疫情数据。

import pandas as pd
url = "https://covid19.who.int/COVID-19/csv"
data = pd.read_csv(url)

2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值，可能还需要将日期转换为适当格式，并对数据进行分组和聚合以便后续分析。

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
daily_cases = data.groupby('Date').sum()['New_cases']

3. **数据可视化**：使用matplotlib创建线图显示累计病例数，或者使用seaborn绘制趋势图或热力图展示各国疫情分布。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(daily_cases)
plt.title('每日新增病例')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('新增病例数')
plt.show()

4. **交互式可视化**：如果需要更复杂的交互式图表，可以借助Plotly或Bokeh库，甚至结合Dash这样的Web应用框架进行动态更新。

5. **实时更新**：为了保持数据的实时性，可以设置定时任务或者使用流式数据处理工具如Streamlit或Dash Server。