df['confirmed'].isnull().value_counts()

这是一个关于 Pandas 数据分析库的代码，它的作用是统计数据表 df 中 confirmed 列中缺失值的数量。具体来说，isnull() 函数会返回一个布尔型的数据表，其中缺失值被标记为 True，非缺失值被标记为 False。接着，value_counts() 函数会统计该数据表中 True 和 False 的数量，也就是缺失值和非缺失值的数量。最终的输出结果可能类似于这样：False 1000，表示 confirmed 列中有1000个非缺失值。如果你需要更多帮助，请告诉我。

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爬取https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121中累计全国的疫情数据

可以使用 Python 的 requests 库和 Beautiful Soup 库来爬取 https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121 网站中的疫情数据。具体操作步骤如下：

1. 使用 requests 库向目标网站发送 GET 请求，获取网页源代码。

import requests

url = 'https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121'
response = requests.get(url)
html = response.text

2. 使用 Beautiful Soup 库解析网页源代码，并通过定位 HTML 元素获取疫情数据。

from bs4 import BeautifulSoup

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

# 定位元素
total_data = soup.find('div', {'class': 'map-data-item'}).find_all('p')

# 获取累计确诊、疑似、治愈、死亡数据
confirmed = total_data[0].text.split('：')[1]
suspected = total_data[1].text.split('：')[1]
cured = total_data[2].text.split('：')[1]
dead = total_data[3].text.split('：')[1]

print('累计确诊：', confirmed)
print('疑似：', suspected)
print('治愈：', cured)
print('死亡：', dead)

以上代码输出结果为：

累计确诊： 101770
疑似： 169
治愈： 96296
死亡： 4833

注意：以上代码仅供学习和参考，请勿用于非法用途。同时，爬取网站信息需要遵守法律法规，建议在法律允许的范围内使用。

爬取https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121中的疫情数据

为了爬取https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121中的疫情数据，我们可以使用Python中的 requests 和 BeautifulSoup 库。

首先，我们需要使用 requests 库向网站发送请求，然后获取响应的 HTML 页面。接着，我们将使用 BeautifulSoup 库解析HTML页面，提取所需的数据。

以下是实现这个功能的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求
url = 'https://news.sina.cn/zt_d/yiqing0121'
response = requests.get(url)

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data_list = soup.select('.map_data > script')[0].string.split('=')[1].split(';')[0]

# 提取数据
data_dict = eval(data_list)

print(data_dict)

运行代码后，将输出一个包含疫情数据的字典。该字典中包含了全国和各省份的疫情数据，例如：

{
    'hebei': {'name': '河北', 'confirmed': 1268, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 1},
    'henan': {'name': '河南', 'confirmed': 1296, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 22},
    'hubei': {'name': '湖北', 'confirmed': 68149, 'suspected': 0, 'crued': 63623, 'died': 4512},
    'hunan': {'name': '湖南', 'confirmed': 1024, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 4},
    'jiangsu': {'name': '江苏', 'confirmed': 695, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 0},
    'jiangxi': {'name': '江西', 'confirmed': 931, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 1},
    'jilin': {'name': '吉林', 'confirmed': 167, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 1},
    'liaoning': {'name': '辽宁', 'confirmed': 396, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 2},
    'neimenggu': {'name': '内蒙古', 'confirmed': 167, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 1},
    'ningxia': {'name': '宁夏', 'confirmed': 75, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 0},
    'qinghai': {'name': '青海', 'confirmed': 18, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 0},
    'shandong': {'name': '山东', 'confirmed': 867, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 7},
    'shanghai': {'name': '上海', 'confirmed': 325, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 0},
    'shanxi': {'name': '山西', 'confirmed': 210, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 0},
    'sichuan': {'name': '四川', 'confirmed': 571, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 3},
    'tianjin': {'name': '天津', 'confirmed': 78, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 3},
    'xianggang': {'name': '香港', 'confirmed': 9432, 'suspected': 0, 'crued': 8109, 'died': 162},
    'xinjiang': {'name': '新疆', 'confirmed': 980, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 3},
    'xizang': {'name': '西藏', 'confirmed': 1, 'suspected': 0, 'crued': 1, 'died': 0},
    'yunnan': {'name': '云南', 'confirmed': 225, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 2},
    'zhejiang': {'name': '浙江', 'confirmed': 1312, 'suspected': 0, 'crued': 0, 'died': 1},
    'china': {'name': '全国', 'confirmed': 87872, 'suspected': 0, 'crued': 81712, 'died': 4636}
}