1、原始数据 网上直接获取的JSON格式文件 2、json文件读取 def read_data(path): data=pd.read_json(path) return data 返回 ...
学PYTHON,可以通过实例来学。在解决问题的同时,学习软件基础。参加者不需要软件开发经验。用最短的时间取得最大的收获。 本实例用PANDAS, MATPLOTLIB做数据图,显示冠状病毒变化趋势,以了解这种病毒如何成为全球性大流行病。 操作步骤包括 读入数据:用 pandas 获取全部确诊病例: 获取英法确诊病例 画英法数据曲线图:用 MATPLOTLIB 添加图标 点击:https: gite ...
2020-04-01 23:22 0 1114 推荐指数:
1、原始数据 网上直接获取的JSON格式文件 2、json文件读取 def read_data(path): data=pd.read_json(path) return data 返回 ...
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 ...
大家还好吗? 背景就不用多说了吧?本来我是初四上班的,现在延长到2月10日了。这是我工作以来时间最长的一个假期了。可惜哪也去不了。待在家里,没啥事,就用python模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧。要声明的是本文纯属个人自娱自乐,不代表真实情况。 采用SIR模型,S代表易感者,I表示感染者,R表示 ...
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 ...
全国都在为新冠病毒战斗,这是一场看不见硝烟的战“疫”,每天醒来第一件事就是看疫情数据,然后就投入到战“疫”工作中去。 期望拐点到来,比较直观的就是疫情地图,丁香园、头条、高德、百度等都发布了疫情地图数据,可以分地区查看疫情数据专题图,用不同颜色表示确诊病例数量,如何实现疫情地图,参照 ...
前言 这两年,新冠肺炎肆虐而来,随着确诊人数的不断上升,全世界的人都陷入了恐慌中。我们经常能在手机、电视上看到各个地区疫情的情况,但那些数据大多数都是零碎的,我们不可能去记住每个数据,但我们可以用爬虫爬取各个地区发出的新闻数据,再将这些数据进行整理分析。所以我们在疫情期间可以通过访问一个网站 ...
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/DXY-COVID-19-Data 数据范围:2020年1月23日~2020年3月12日 ①国内各地区现存确诊情况: ②全国新冠肺 ...