Python疫情可视化：利用Pyecharts实现

"Python疫情可视化利用pyecharts工具，结合腾讯疫情接口进行数据获取、处理及可视化展示" 在本文中，我们将探讨如何使用Python语言和pyecharts库来实现疫情数据的可视化。首先，数据的准备阶段是关键，数据来源于腾讯提供的两个接口：各省份市的疫情接口和疫情历史每日数据及国外疫情数据接口。这些接口提供了实时和历史的疫情统计信息。 接下来，我们进入了工具和环境的介绍。开发环境采用的是PyCharm IDE，一个流行的Python开发工具。在这个项目中，我们需要几个第三方模块来协助完成任务： 1. `json`：用于处理从接口返回的JSON格式数据，将其转化为Python可操作的字典结构。 2. `requests`：负责发送HTTP请求，获取接口中的疫情数据。 3. `pandas`：数据处理库，可以将处理后的数据保存为CSV文件，便于后续分析或存储。 4. `datetime`：处理日期和时间，用于记录文件保存的时间戳。 5. `pyecharts`：数据可视化库，版本1.7.0，能够生成各种图表，包括地图，用于展示疫情分布情况。 项目的实现过程主要包括以下几个步骤： 1. **数据获取**： - 使用`requests.get()`函数获取腾讯疫情接口的数据，然后通过`.json()`方法将返回的JSON字符串转化为Python字典。 ```python data = requests.get(self.api_url).json()['data'] ``` - `json.loads()`函数进一步将获取到的JSON数据转化为可操作的Python字典。 2. **数据处理**： - 解析字典数据，获取中国各省份市的疫情数据。遍历`areaTree`列表，提取每个省份及其下属城市的疫情统计数据，如新增病例、累计确诊、累计死亡和累计治愈。 3. **数据结构化**： - 将处理后的数据构造成一个新的字典，包含日期、省份、市、新增病例、累计确认、累计死亡和累计治愈等字段，便于后续可视化。 4. **数据可视化**： - 使用`pyecharts`库创建地图图表，展示全国或特定地区的疫情分布。 - 可以绘制折线图展示每日新增病例的变化趋势。 - 通过设置不同颜色和标记，区分不同疫情程度的区域。 5. **结果展示**： - 在浏览器中以交互式的方式展示生成的可视化图表，如地图、折线图等，让数据更直观易懂。 6. **数据更新与保存**： - 可以设置定时任务，定期获取并处理最新的疫情数据，更新可视化图表，确保信息的时效性。 - 使用`pandas`将处理后的数据保存为CSV文件，方便长期存储和进一步分析。 通过以上步骤，我们可以构建一个动态的疫情监控系统，实时展示中国的疫情状况，同时也可以扩展到其他国家和地区。这个系统对于公众了解疫情发展、政府决策支持以及科学研究都有重要的参考价值。