新冠疫情來臨,我簡單的做一次疫情的數據分析溫習我的python知識,也希望能幫到各位。分析中我用到的技術有:pyton爬取數據html+css將分析結果排版。用到的工具有excel+tableau進行數據處理分析和繪圖。數據分析中還是存在很多的不足,很多地方有待提高,希望大家多多交 ...
天氣在一天天變暖,往后的日子充滿了希望 。 我以PPT的形式做了一份分析報告,詳情見下方的報告截圖。 玫瑰圖等的制作:花火數據,http: hanabi.data viz.cn index 數據來源:https: github.com BlankerL DXY COVID Data 數據范圍: 年 月 日 年 月 日 國內各地區現存確診情況: 全國新冠肺炎累計治愈 累計確診 新增確診 累計死亡歷 ...
2020-03-22 16:26 0 9113 推薦指數:
新冠疫情來臨,我簡單的做一次疫情的數據分析溫習我的python知識,也希望能幫到各位。分析中我用到的技術有:pyton爬取數據html+css將分析結果排版。用到的工具有excel+tableau進行數據處理分析和繪圖。數據分析中還是存在很多的不足,很多地方有待提高,希望大家多多交 ...
1、實時數據網址 新型冠狀病毒肺炎疫情實時追蹤 https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/ 2、抓包 使用瀏覽器自帶的抓包功能,找到返回的數據,確定格式是json格式 ...
: data=pd.read_json(path) return data 返回 ...
------------恢復內容開始------------ 1。源代碼如下: 准備做一個餅圖,說明新冠肺炎患病的年齡分布分別是0-14歲,14-44歲,45-54歲,55-64歲,65-74歲,以及75歲以上。 發現代碼出錯,找茬中 ...
1、導入數據 原始數據如下: 代碼如下 def read_data(path): data=pd.read_csv(path) return data 2、將date字段轉換成時間類型 ...
最近工作內容有點變化,做了一年的數據分析現在又要向新的方向進發,正是應了那句話“工作中永遠不變的是變化”。 前前后后也做了一些分數據分析報告,也慢慢地總結了一些寫報告的原則和方法。當然不一定是正確或者完備的,但是我個人認為按照這些原則來走,至少不會被老板或者客戶罵得太慘。 可能會有人問 ...