Python+Plotly实战:全球疫情动态可视化教程

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0 下载量 97 浏览量 更新于2024-06-26 收藏 1.52MB PDF 举报
本篇教程是关于Python项目开发实战,专注于使用Plotly这一强大的数据可视化工具动态演示全球疫情变化趋势。作者通过实际案例,帮助读者理解和掌握如何利用Python进行数据分析和可视化,特别关注国外疫情的发展情况。课程以实战形式展开,结合开源数据源Akshare获取实时或历史疫情数据,尽管Akshare的数据获取有时不稳定可能导致连接问题,但作者已预先提供了一份保存好的数据,以便于教学和实践。 课程开始时,作者首先展示了一些由Plotly生成的动态图表,让读者对预期的结果有所了解。这些图表可能包括折线图、地图等形式,展示各国或地区确诊、康复和死亡病例的变化情况。通过这种方式,不仅可以让学生了解到疫情的发展趋势,也能提高他们对Plotly API的运用能力。 在课程的准备阶段,作者明确了使用的开发环境,包括Mac系统、Anaconda(Python 3.7)以及Jupyter Notebook。所需的Python库包括akshare、pandas和plotly,这些库是数据处理和可视化的核心组件。作者导入了必要的库并设置了初始化模式,确保在Jupyter Notebook环境中正常工作。 核心部分涉及数据的读取和预处理。首先,尝试从Akshare获取实时数据,但由于稳定性问题,作者选择使用本地CSV文件作为备用。数据读取后,需要进行格式调整,例如将日期字段转换为便于分析的时间格式。 随后,课程将详细介绍数据清洗、数据探索和可视化建模的过程,包括如何使用plotly.express库创建交互式图表,如线图、柱状图或热力图,以展现不同国家/地区的疫情发展趋势,以及如何添加动态元素,如时间滑动条,使用户能够查看不同时间点的数据变化。 通过这个项目实战,学员不仅能提升Python编程技能,还能了解到如何有效利用开源数据和数据可视化工具来解决实际问题,如疫情监控。这是一次将理论知识与实际应用相结合的宝贵学习机会。