用Pandas和Folium做一个新冠数据可视化_folium

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用用Pandas和和Folium做一个新冠数据可视化做一个新冠数据可视化

目录目录数据集介绍可视化步骤1. 导入pandas等需要的库2. 读取数据，查看基本情况3. 读取城市坐标数据4. 按省份统计人数5. 合

并城市坐标数据与省份数据6. 绘制地图写入HTML文件，并用浏览器打开完整代码

数据集介绍数据集介绍

1.100000_full.json （地理位置数据集，用于绘制地理边界）

2.china_coordinates.csv （全国城市位置数据集，用于定位每个城市位置）

3.DXYArea.csv （2020-2-9全国新冠数据集）

数据集下载链接：https://download.csdn.net/download/Cristiano272/12351183

可视化步骤可视化步骤

1. 导入导入pandas等需要的库等需要的库

import numpy as np

import pandas as pd

import warnings

import folium

import webbrowser as wb

2. 读取数据，查看基本情况读取数据，查看基本情况

def df():

df = pd.read_csv("data/DXYArea.csv")

# df.info()

# print(df.head())

return df

3. 读取城市坐标数据读取城市坐标数据

def coord():

coord = pd.read_csv('data/china_coordinates.csv', names=['postcode', 'city', 'lon', 'lat'])

# print(coord.head())

return coord

4. 按省份统计人数按省份统计人数

def pc():

pc = df.groupby('provinceName').province_confirmedCount.agg('max')

# print(province_confirmedCount)

return pc

5. 合并城市坐标数据合并城市坐标数据与与省份数据省份数据

def merge(coord, pc):

coord['confirm'] = coord['city'] coord['confirm'] = coord['confirm'].map(pc.to_dict())

# print(coord.head())

return coord

6. 绘制地图写入绘制地图写入HTML文件，并用浏览器打开文件，并用浏览器打开

def map(df_prov):

# 绘制地图：location 地图中心位置坐标（纬度lat，经度lon）, zoom_start 地图放大系数

map = folium.Map(location=[39.929986, 116.395645], zoom_start=4)

# 取对数解决色彩条不均衡问题

df_prov['logconfirm'] = np.log(df_prov['confirm'])

folium.Choropleth(

name='热图', # 名称

geo_data=open('data/100000_full.json', 'r', encoding='UTF-8').read(), # 数据文件

data=df_prov.set_index(df_prov.city), # 数据集

columns=['city', 'logconfirm'], # 列名称

key_on='feature.properties.name', # 匹配geo_data 中的属性值

fill_color='Reds', # 色彩配置

# bins = [0, 100, 500, 1000, 10000, 30000] # 数据区间范围

).add_to(map)

# 将人数增加到地图上

for d in df_prov.itertuples():

folium.Marker(

location=[d.lat, d.lon],

icon=folium.Icon(color='red') if d.confirm > 1000 else (

folium.Icon(color='orange') if d.confirm > 100 else folium.Icon(color='blue')),

tooltip="{} 确诊 {} 例".format(d.city, int(d.confirm))

).add_to(map)

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