Python 国内疫情数据爬取与地图绘制

• 效果图
• 累计确诊疫情地图绘制
• ① 时时数据抓取
• ② 获取省份疫情数据
• ③ 视觉配置项分段颜色数据设置
• ④ 累计确诊疫情地图绘制
• 现存确诊疫情地图绘制
• ① 获取省份疫情数据
• ② 现存确诊疫情地图绘制

[ 系列文章篇 ]
Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解

效果图

先给大家看下效果图哈：

可以看刚和查询的吉林累计确诊疫情数据是一致的。

累计确诊疫情地图绘制

① 时时数据抓取

肺炎疫情的相关数据获取请参考下面的文章：

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每日一练：Python 爬虫爬取全国新冠肺炎疫情数据实例详解，使用 beautifulsoup4 库实现

省份的效果图展示：

城市的效果图展示：

② 获取省份疫情数据

这里是根据 json 字符串提取的省份疫情数组数据。

import jsondef get_provinces(json_content):"""xiaolanzao, 2022.04.27【作用】获取省份疫情数据【参数】json_content : json字符串【返回】省份累计确诊数组数据"""# 将字符串转化为字典json_data = json.loads(json_content)data = []# 省份数据展示for i in json_data:# 省份名称处理，和地图对应province_name = i["provinceName"]if(len(province_name)>1):if(province_name[-1] == "省"):province_name = province_name[:-1]if(province_name[-1] == "市"):province_name = province_name[:-1]if(len(province_name)>3):if(province_name[-3:] == "自治区"):province_name = province_name[:-3]if(len(province_name)>3):if(province_name[-3:] == "维吾尔"):province_name = province_name[:-3]if(len(province_name)>2):if(province_name[-2:] == "壮族"):province_name = province_name[:-2]if(province_name[-2:] == "回族"):province_name = province_name[:-2]data.append((province_name, i["confirmedCount"]))print("全国各省份疫情数据如下：")for i in data:print(i)return datadata = get_provinces(json_content)

注意： 这里对原来的名称进行了处理，省份名称和地图对应才能被识别到。

# 省份名称处理，和地图对应 province_name = i["provinceName"] if(len(province_name)>1):if(province_name[-1] == "省"):province_name = province_name[:-1]if(province_name[-1] == "市"):province_name = province_name[:-1] if(len(province_name)>3):if(province_name[-3:] == "自治区"):province_name = province_name[:-3] if(len(province_name)>3):if(province_name[-3:] == "维吾尔"):province_name = province_name[:-3] if(len(province_name)>2):if(province_name[-2:] == "壮族"):province_name = province_name[:-2]if(province_name[-2:] == "回族"):province_name = province_name[:-2]

未处理前是这样的：

处理后是这样的：

③ 视觉配置项分段颜色数据设置

首先要设置个视觉配置项分段显示的数据，后面会根据数据在哪个分段显示为哪种演示。

pieces = [{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'}, ] # 全局配置项 .set_global_opts(# 设置标题title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图"),# 设置视觉配置项分段显示visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces,is_piecewise=True,is_show=True) )

这是效果图：

④ 累计确诊疫情地图绘制

这里就根据数据生成地图了。

# -*- coding:utf-8 -*- # 2022-4-1 # 作者：小蓝枣 # 疫情地图# 需要引用的库 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Mappieces = [{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'}, ]def create_china_map():''' 作用：生成中国疫情地图'''(Map().add(series_name="累计确诊", data_pair=data, maptype="china", # 是否默认选中，默认为Trueis_selected=True,# 是否启用鼠标滚轮缩放和拖动平移，默认为Trueis_roam=True,# 是否显示图形标记，默认为Trueis_map_symbol_show=False)# 系列配置项# 关闭标签名称显示.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))# 全局配置项.set_global_opts(# 设置标题title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图"),# 设置视觉配置项分段显示visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces,is_piecewise=True,is_show=True))# 生成本地html文件.render("中国疫情地图.html"))create_china_map()

效果图如下：

现存确诊疫情地图绘制

① 获取省份疫情数据

这里和上面的区别就是由 data.append((province_name, i["confirmedCount"])) 换成了 data.append((province_name, i["currentConfirmedCount"]))

import jsondef get_provinces(json_content):"""xiaolanzao, 2022.04.27【作用】获取省份疫情数据【参数】json_content : json字符串【返回】省份现存确诊数组数据"""# 将字符串转化为字典json_data = json.loads(json_content)data = []# 省份数据展示for i in json_data:# 省份名称处理，和地图对应province_name = i["provinceName"]if(len(province_name)>1):if(province_name[-1] == "省"):province_name = province_name[:-1]if(province_name[-1] == "市"):province_name = province_name[:-1]if(len(province_name)>3):if(province_name[-3:] == "自治区"):province_name = province_name[:-3]if(len(province_name)>3):if(province_name[-3:] == "维吾尔"):province_name = province_name[:-3]if(len(province_name)>2):if(province_name[-2:] == "壮族"):province_name = province_name[:-2]if(province_name[-2:] == "回族"):province_name = province_name[:-2]data.append((province_name, i["currentConfirmedCount"]))print("全国各省份疫情数据如下：")for i in data:print(i)return datadata = get_provinces(json_content)

② 现存确诊疫情地图绘制

这里只是改变了下数据集名，由 series_name="累计确诊" 变成了 series_name="现存确诊"

# -*- coding:utf-8 -*- # 2022-4-1 # 作者：小蓝枣 # 疫情地图# 需要引用的库 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Mappieces = [{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'}, ]def create_china_map():''' 作用：生成中国疫情地图'''(Map().add(series_name="现存确诊", data_pair=data, maptype="china", # 是否默认选中，默认为Trueis_selected=True,# 是否启用鼠标滚轮缩放和拖动平移，默认为Trueis_roam=True,# 是否显示图形标记，默认为Trueis_map_symbol_show=False)# 系列配置项# 关闭标签名称显示.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))# 全局配置项.set_global_opts(# 设置标题title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情地图"),# 设置视觉配置项分段显示visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces,is_piecewise=True,is_show=True))# 生成本地html文件.render("中国疫情地图.html"))create_china_map()

效果图如下：

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的每日一练：Python国内疫情数据爬取与地图绘制的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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