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Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

程序员文章站 2023-12-29 16:38:34
目录知识点开发环境爬虫完整代码导入模块分析网站发送请求获取数据解析数据保存数据数据可视化导入模块读取数据死亡率与治愈率各地区确诊人数与死亡人数情况知识点 爬虫基本流程 json re...

知识点

  1. 爬虫基本流程
  2. json
  3. requests 爬虫当中 发送网络请求
  4. pandas 表格处理 / 保存数据
  5. pyecharts 可视化

开发环境

python 3.8 比较稳定版本 解释器发行版 anaconda jupyter notebook 里面写数据分析代码 专业性

pycharm 专业代码编辑器 按照年份与月份划分版本的

爬虫完整代码

导入模块

import requests      # 发送网络请求模块
import json
import pprint        # 格式化输出模块
import pandas as pd  # 数据分析当中一个非常重要的模块

分析网站

先找到今天要爬取的目标数据

https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/

Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

找到数据所在url

Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

发送请求

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getonsinfo?name=disease_h5&_=1638361138568'
response = requests.get(url, verify=false)

获取数据

json_data = response.json()['data']

解析数据

json_data = json.loads(json_data)
china_data = json_data['areatree'][0]['children'] # 列表
data_set = []
for i in china_data:
    data_dict = {}
    # 地区名称
    data_dict['province'] = i['name']
    # 新增确认
    data_dict['nowconfirm'] = i['total']['nowconfirm']
    # 死亡人数
    data_dict['dead'] = i['total']['dead']
    # 治愈人数
    data_dict['heal'] = i['total']['heal']
    # 死亡率
    data_dict['deadrate'] = i['total']['deadrate']
    # 治愈率
    data_dict['healrate'] = i['total']['healrate']
    data_set.append(data_dict)

保存数据

df = pd.dataframe(data_set)
df.to_csv('data.csv')

Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

数据可视化

导入模块

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import bar,line,pie,map,grid

读取数据

df2 = df.sort_values(by=['nowconfirm'],ascending=false)[:9]
df2

Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

死亡率与治愈率

line = (
    line()
    .add_xaxis(list(df['province'].values))
    .add_yaxis("治愈率", df['healrate'].values.tolist())
    .add_yaxis("死亡率", df['deadrate'].values.tolist())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.titleopts(title="死亡率与治愈率"),

    )
)
line.render_notebook()

 Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

各地区确诊人数与死亡人数情况

bar = (
    bar()
    .add_xaxis(list(df['province'].values)[:6])
    .add_yaxis("死亡", df['dead'].values.tolist()[:6])
    .add_yaxis("治愈", df['heal'].values.tolist()[:6])
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.titleopts(title="各地区确诊人数与死亡人数情况"),
        datazoom_opts=[opts.datazoomopts()],
        )
)
bar.render_notebook()

Python爬虫爬取疫情数据并可视化展示

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