Python绘制全球疫情变化地图的实例代码-猿码集

Python绘制全球疫情变化地图

随着新冠病毒在全球的迅速传播，使用数据可视化工具呈现疫情变化趋势成为了最为有效的方法之一。Python是一个功能强大且易于使用的编程语言，也拥有众多优秀的数据可视化库。本文将介绍如何使用Python和其库来创建一张全球疫情变化地图。

准备工作

在开始绘制地图之前，我们需要安装一些必要的库。在这里，我们使用folium库来创建地图，使用pandas库来处理和读取数据，使用branca库来创建地图的颜色填充。在命令行中输入以下命令来安装这些库：

!pip install folium pandas branca

获取数据

在绘制地图之前，需要获取有关疫情的数据。我们可以从各个官方网站上获取最新的数据，例如 John Hopkins University (JHU) 的数据存储中心。在这个网站上，您可以从GitHub上下载每日更新的CSV文件，该文件包含有关全球病例数和死亡人数的详细信息。

下载链接：https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19

绘制地图

获取数据后，我们可以将其呈现在全球地图上。在这里，我们使用folium库来创建地图并添加圆形标记，圆形的大小和颜色表示病例数量。下面的示例代码展示了如何使用folium创建一个基本的地图：

import folium
# 创建一个地图对象
m = folium.Map(location=[0, 0], zoom_start=2)
# 将地图保存为html文件
m.save('map.html')

在这个例子中，我们创建了一个地图对象，设置中心点坐标为[0,0]，放大级别为2。将地图保存为html文件后，您可以在浏览器中打开并查看它。此时您将看到一个空白的地图。

接下来，我们需要添加标记来表示每个国家的疫情数据。下面的代码展示了如何使用pandas库加载CSV文件并对数据进行处理，以便添加标记到地图上：

import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('path/to/csv/file.csv')
# 对数据进行转换和处理
data = df.groupby('Country/Region')['Confirmed', 'Deaths', 'Recovered'].sum().reset_index()
# 循环遍历每个国家，并在地图上添加标记
for index, row in data.iterrows():
    folium.Circle(
        location=[row['Lat'], row['Long']],
        tooltip = "
" + row['Country/Region'] + "
"+
                  "
Confirmed: "+str(row['Confirmed'])+"
"+
                  "
Deaths:   "+str(row['Deaths'])+"
"+
                  "
Recovered: "+str(row['Recovered'])+"
",
        radius=(int(row['Confirmed'])*10),
        color='red',
        fill_color='red',
        fill=True).add_to(m)
# 将地图保存为html文件
m.save('map.html')

在这个示例中，我们首先使用pd.read_csv()方法读取CSV文件。然后，我们使用groupby()方法按国家/地区对数据进行分组。最后，我们遍历每个国家，并在地图上使用Circle()方法添加一个圆形标记，该标记的大小和颜色由每个国家的累计人数确定。

结果与总结

通过本文的介绍，您了解了如何使用Python和其库来创建一张全球疫情变化地图。在这个过程中，您学习了如何使用folium库来创建地图，并使用pandas库来处理和读取数据。最后，您还学习了如何在地图上添加圆形标记，并将其大小和颜色与各个国家的疫情数据相匹配。这将有助于您更直观地了解全球疫情的趋势，以及各个国家疫情的更详细信息。

Python绘制全球疫情变化地图的实例代码