新冠疫情来临,我简单的做一次疫情的数据分析温习我的python知识,也希望能帮到各位。分析中我用到的技术有:pyton爬取数据html+css将分析结果排版。用到的工具有excel+tableau进行数据处理分析和绘图。数据分析中还是存在很多的不足,很多地方有待提高,希望大家多多交 ...
天气在一天天变暖,往后的日子充满了希望 。 我以PPT的形式做了一份分析报告,详情见下方的报告截图。 玫瑰图等的制作:花火数据,http: hanabi.data viz.cn index 数据来源:https: github.com BlankerL DXY COVID Data 数据范围: 年 月 日 年 月 日 国内各地区现存确诊情况: 全国新冠肺炎累计治愈 累计确诊 新增确诊 累计死亡历 ...
2020-03-22 16:26 0 9113 推荐指数:
新冠疫情来临,我简单的做一次疫情的数据分析温习我的python知识,也希望能帮到各位。分析中我用到的技术有:pyton爬取数据html+css将分析结果排版。用到的工具有excel+tableau进行数据处理分析和绘图。数据分析中还是存在很多的不足,很多地方有待提高,希望大家多多交 ...
1、实时数据网址 新型冠状病毒肺炎疫情实时追踪 https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/ 2、抓包 使用浏览器自带的抓包功能,找到返回的数据,确定格式是json格式 ...
: data=pd.read_json(path) return data 返回 ...
------------恢复内容开始------------ 1。源代码如下: 准备做一个饼图,说明新冠肺炎患病的年龄分布分别是0-14岁,14-44岁,45-54岁,55-64岁,65-74岁,以及75岁以上。 发现代码出错,找茬中 ...
1、导入数据 原始数据如下: 代码如下 def read_data(path): data=pd.read_csv(path) return data 2、将date字段转换成时间类型 ...
最近工作内容有点变化,做了一年的数据分析现在又要向新的方向进发,正是应了那句话“工作中永远不变的是变化”。 前前后后也做了一些分数据分析报告,也慢慢地总结了一些写报告的原则和方法。当然不一定是正确或者完备的,但是我个人认为按照这些原则来走,至少不会被老板或者客户骂得太惨。 可能会有人问 ...