python疫情大数据可视化_对获取的疫情数据,从多角度以可视化的方式展现covid-19疫情的发展过程。统计covid

一、实验目的

通过本次实验掌握数据获取、数据清洗与存储和数据可视化工具的基本使用方法。

二、 实验平台

操作系统：window10

python版本：3.8

IDE：pycharm

可视化工具：echarts

三、实验内容和要求

1. 新冠疫情数据获取

考核要点： 尽可能全面的获取疫情数据，包括国内、国外的疫情历史数据，越新越好，而且疫苗接种数量等信息也尽量获取。老师会根据数据的全面程度给定分数。推荐采用爬虫方式获取数据，如果有困难的话，可以采用网上别人整理好的数据。关于数据源，可以从世界卫生组织、丁香园、腾讯新闻等渠道获取，网上有很多资料可以参考。

数据来源1：爬取腾讯疫情数据的json格式网页

数据来源2：约翰斯·霍普金斯大学GitHub疫情数据

2. 新冠疫情数据获取

考核要点： 要对获取的疫情相关数据进行清洗，去掉冗余数据。关于数据存储，可以采用csv文件，但是欢迎大家尝试采用关系数据库（如MySQL、SQLite等轻量级数据库）或NoSQL数据库（如MongoDB）等方式存储数据。

获取中国、美国的现存确诊人数、累计死亡人数、累计治愈人数，以字典方式存储

获取中国各省累计确诊人数

获取中国、美国各省各州累计确诊人数和累计死亡人数列表

读取疫情数据csv文件，获取7个时间节点中国各省累计确诊新冠的人数

获取并处理中国、美国、印度、意大利7个时间节点累计确诊，累计死亡，累计治愈的人数

3. 新冠疫情数据可视化分析

考核要点： 针对获取的疫情数据，从多角度以可视化的方式展现COVID-19疫情的发展过程。统计COVID-19疫情的地理分布，包括国际和国内。关于可视化的工具，可以采用Python或R，有很多功能强大的包，网上也有很多资料，大家可以参考。

采用五种echarts图表

效果图