Python写出新冠状病毒确诊人数地图的方法

1. 获取数据

1.1 数据来源

首先我们需要获取新冠状病毒确诊人数的数据，这些数据可以从各个国家和地区的卫生部门或者世界卫生组织（WHO）等健康机构获取。这些机构通常会提供病例数据的接口或者下载链接。

1.2 使用Python爬取数据

在Python中，我们可以使用第三方库如requests和beautifulsoup来爬取网页数据。以下是一个简单的代码示例，用于从网页上提取出新冠状病毒确诊人数数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_data():
    url = "https://example.com/"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    data = soup.find("div", {"class": "confirmed-cases"}).text
    return data

这里的示例代码假设我们从一个名为"example.com"的网站上获取数据，并且该网站上用一个名为"confirmed-cases"的div来包含确诊人数的数据。

1.3 存储数据

获取到数据后，我们可以选择将其存储在本地文件中，或者将其保存在数据库中。以下是一个示例代码，用于将数据保存在CSV文件中：

import csv
def save_data(data):
    with open("data.csv", "w", newline="") as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(["country", "cases"])
        for country, cases in data.items():
            writer.writerow([country, cases])

这个示例代码假设我们将数据保存在名为"data.csv"的CSV文件中，并且将国家和确诊人数分别保存在每一行的"country"和"cases"列中。

2. 数据处理和可视化

2.1 数据处理

在得到数据之后，我们需要对其进行一些处理，以方便后续的可视化操作。例如，我们可以使用pandas库来读取和处理CSV文件数据：

import pandas as pd
def process_data():
    data = pd.read_csv("data.csv")
    # 进行数据处理操作
    return processed_data

这个示例代码中的process_data函数假设我们已经将数据保存在名为"data.csv"的文件中，并且会返回经过处理后的数据。

2.2 使用plotly绘制地图

为了将新冠状病毒确诊人数可视化在地图上，我们可以使用plotly库。以下是一个示例代码，用于将数据绘制成地图：

import plotly.express as px
def plot_map(data):
    fig = px.choropleth(data, locations="country", locationmode="country names", color="cases", hover_name="country", title="COVID-19 Confirmed Cases")
    fig.show()

这个示例代码假设我们已经处理过的数据保存在名为"data"的变量中，并且将数据绘制成地图图表。

3. 运行程序

最后，我们可以编写一个主函数来调用上述的功能函数，以运行完整的程序：

def main():
    data = get_data()
    save_data(data)
    processed_data = process_data()
    plot_map(processed_data)
if __name__ == "__main__":
    main()

这个主函数将依次调用获取数据、保存数据、处理数据和绘制地图的功能函数，运行整个程序。