echart制作省市疫情地图

看到丁香医生疫情数据地图，觉得比较好看，便参考网上模板，模仿着做了一个。
参考：https://www.52pojie.cn/thread-1096756-1-1.html
第一步：获取疫情数据信息（数据源：丁香医生）

import datetime
from fake_useragent import UserAgent
import requests
import re
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}
url = "https://c.m.163.com/ug/api/wuhan/app/index/feiyan-data-list?t=1580469818264"

#爬取疫情数据
def geturl(url):
    try:
        response = requests.get(url,headers=headers)
        print(response.status_code)
        if response.status_code == 200:
            pat_province = 'list":([\s\S]*\])'
            files = str(response.text)
            dataall = re.compile(pat_province).findall(files)
            data2 = dataall[0].replace('null','None')
            list_datas_1 = eval(data2)
            print(list_datas_1)
            return list_datas_1
        else:
            print('返回代码：'+response.status_code)
            return None
    except Exception as e:
        print('此页有问题！',e)
        return None
certain = geturl(url)

with open('certain.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    for item in certain:
        f.write(json.dumps(item,ensure_ascii=False))
        f.write('/n')
    print('保存完毕')

第二步：数据处理，获取各市对应的数据，在制作过程中发现区县名字为简称，无法与echart中的地图中的名称完全对应，便从国家统计局官网爬取了了标准名称，将简称替换为标准名称。

province = '四川' #不同省份可直接替换

#生成本省疫情列表
def makedict(list):
    dict1 = {}
    df = pd.read_csv('chinastats.txt') # 爬取的各省标准名称文件
    zhixiashi = ['北京','上海','重庆','天津'] #直辖市跟其他省稍有区别，单独提出来进行分类
    for item in list:
        if(item['province'] == province):
            if province in zhixiashi:
                countrys = df['区'][df['省'].str.contains(province)].unique()
            else:
                countrys = df['市'][df['省'].str.contains(province)].unique()
            for country in countrys:
                if fuzz.ratio(item['name'],country) > 0.3: #简称与全称进行模糊匹配，将全称命名为字典关键词，并赋值
                    dict1[country] = int(item["confirm"])
    print(dict1)
    return dict1
dict_data=makedict(certain)  

第三部，根据现有数据，利用echart 地图进行展示。pyecahrt 获取错误时，请参照ecahrt官方文档对echart包进行更新

def makemap(dict):
    # 省和直辖市
    province_distribution = dict
#     print(dict)
    value=province_distribution.values()
    # maptype='china' 只显示全国直辖市和省级

    yesterday = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)
    title = str(int(yesterday.strftime("%Y%m%d")))+"{}疫情地图".format(province)
    
    map = Map()
    map.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=title),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True,
                                        pieces=[
                                            {"max": 1000, "min": 61, "label": ">61", "color": "#780707"},   #数据范围分段，分颜色，可以根据数据大小具体分配大小
                                            {"max": 60, "min": 51, "label": "51-60", "color": "#8A0808"},
                                            {"max": 50, "min": 41, "label": "41-50", "color": "#B40404"},
                                            {"max": 40, "min": 31, "label": "31-40", "color": "#CD1111"},
                                            {"max": 30, "min": 21, "label": "21-30", "color": "#DF0101"},
                                            {"max": 20, "min": 11, "label": "11-20", "color": "#F68181"},
                                            {"max": 10, "min": 1, "label": "1-10", "color": "#F5A9A9"},
                                            {"max": 0, "min": 0, "label": "0", "color": "#FFFFFF"},
                                            ], )  #最大数据范围，分段
        )
    map.add(title, data_pair=province_distribution.items(), maptype=province, is_roam=True)
    map.render(province+'疫情地图.html')