新冠疫情来临，我简单的做一次疫情的数据分析温习我的python知识，也希望能帮到各位。分析中我用到的技术有：pyton爬取数据html+css将分析结果排版。用到的工具有excel+tableau进行数据处理分析和绘图。数据分析中还是存在很多的不足，很多地方有待提高，希望大家多多交流。首先，我们要获取到数据，本次数据分析所需要的疫情数据来自https://ncov.dxy.cn。通过对网站的分析有
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2024-05-18 12:18:37
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在这篇博文中，我们将探讨利用 Python 进行新冠疫情数据分析的方法，并记录下如何解决相关问题的过程。随着新冠疫情持续对全球带来影响，及时的数据分析帮助决策者制定有效的公共卫生政策，推动疫苗接种和预防措施等【业务影响】。
> 用户原始反馈：
> “我们在疫情数据分析上遇到了一些困难，尤其是在数据清洗和可视化时，希望能有一套完整的流程参考。”
```mermaid
quadrantChar
一、数据爬取与整理1.1 数据来源
1.2 爬取思路：使用requests包发送get请求，获取响应的html页面（返回值类型为str）扫描字符串使用正则表达式匹配出描述国内数据的html语句去除多余字符并将匹配后结果整理成json文件1.3 代码展示及文件说明:import json
import re
import requests
import datetime
today = datet
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2024-01-15 09:20:35
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代码部分#建立一个省/市的类
class Province :
def __init__(self,Name,New,Diagnosis,Cured,Dead):#双下划线
self.Name=Name
self.New=New
self.Diagnosis=Diagnosis
self.Cur
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2020-02-24 01:11:00
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一、选题背景对自2019年以来在我国蔓延的新冠肺炎疫情进行数据分析，对各省疫情的确诊人数的分析，更直观的看出疫情防控消息，进一步确定对防疫战略的部署与规划，增加资源利用。二、设计方案1.新冠疫情信息爬取与解析数据源：https://news.qq.com/2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析（1）HTML页面解析 （2）节点（标签）查找方法与遍历方法三、程序设计1、数据爬取与采集对
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2024-01-12 10:08:35
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一.网站分析按F12进入开发者模式，查看目标网站的信息，以google浏览器为例子：选择network中的XHR，可以看到name中有很多项，在网页中点开目标国家（俄罗斯）的具体信息，可以看到在name栏中最下方出现了一个新的信息，查看具体信息可以看到一些相关的信息。http请求为post，参数为country，URL也可以查看。 url最后类似于乱码形式的字符串为国家名转码以后的文本。如果需要获
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2024-01-02 12:52:36
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-本篇文章将分享腾讯疫情实时数据抓取，获取全国各地和贵州省各地区的实时数据，并将数据存储至本地，最后调用Maplotlib和Seaborn绘制各地区、贵州省各城市、新增人数的图形。希望这篇数据可视化分析文章对您有所帮助！01Python实时数据我们的目标网站是腾讯新闻网实时数据，其原理主要是通过Requests获取Json请求，从而得到各省、各市的疫情数据。通过浏览器“审查元素”查看源代码
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2023-11-14 21:50:01
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(一)、选题的背景由于疫情原因的影响，世界各地都因为新型冠状病毒（简称新冠肺炎）而陷入种种危机。因此，对于现存全球的疫情数据我进行了一个爬取和一些数据分析，并作出数据可视化处理，更加直观的查看出全球现存疫情的情况。(二)、主题式网络爬虫设计方案1.主题式网络爬虫名称 全球疫情实施动态爬取2.主题式网络爬虫爬取的内容与数
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2023-11-13 17:12:03
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用Python对新冠疫情进行数据分析
在这篇文章中，我将深入探索如何使用 Python 对新冠疫情进行数据分析的各种维度，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容。以下是我为这个过程整理的结构。
## 版本对比与兼容性分析
在进行新冠疫情数据分析时，各种版本的库和工具的兼容性显得尤为重要。我们对比了多个重要 Python 包的版本，尤其是与数据处理与可视化相关的
关于新冠疫情影响数据分析可视化的过程记录
新冠疫情对各行各业都产生了深远的影响，尤其是在数据分析和可视化领域。随着疫情的蔓延，企业和政府机构需要快速、有效地分析数据，以便作出及时的决策和响应。这篇博文将详细记录在这一背景下，如何解决新冠疫情影响数据分析可视化的问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚和故障复盘等内容。
## 背景定位
在疫情初期，许多业务面临着实时数据分析的需求。传统
使用Python爬取全球新冠肺炎疫情数据导入所需库包获取实时数据的url正式编写程序查看输出结果 导入所需库包在获取数据之前，我们需要先安装好所需的包requests和pandas： 1.如果是使用pycharm可以直接使用File->Settings->Project->Project Interpreter->选择“+”->在搜索栏内输入需要下载的包 在这里我已
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2024-01-10 22:22:07
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新冠数据整理和分析（一）提前准备使用的工具和包数据来源和读取时序分析各省确诊时序分析确诊地图可视化世界各国确诊时序分析使用关联网络分析间传播基于DCCA生成去趋势互相关矩阵使用Gephi过滤生成各省的相关网络使用Gephi过滤生成全球各国相关网络使用小波分析寻找COVID19传播的规律特征提取可视化说明 最近看了Kaggle上对COVID_19的一些kernal，于是本人在他们
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2024-01-16 06:27:29
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分析师：Junjie Chen新冠疫情的发展情况已经成为人们目前最密切关注的问题之一，疫情的历史数据以图形的形式进行对比和呈现能够让客户直观地了解各地区疫情的发展情况。解决方案任务/目标分析上海各区县、上海与其他省市和地区以及全球各国的新冠疫情数据进行分析及可视化处理。数据的时间跨度为2020年1月20日至2020年4月8日。数据源准备记录了多个层次、较为完整的新冠疫情数据，筛选原始数据中的中国
原创
2023-11-29 12:09:51
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新冠疫情新冠疫情
原创
2022-01-17 16:48:34
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一、选题背景新型冠状病毒疫情是由严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）导致的2019冠状病毒病（COVID-19）所引发的全球大流行疫情。该疾病在2019年末于中华人民共和国湖北省武汉市首次爆发，随后在2020年初迅速扩散至全球多国，逐渐变成一场全球性的大瘟疫。截至到2022年12月7日，全球已累计报告超过6.43亿例确诊病例，其中超过663.7万人死亡，是人类历史上最大规模的流
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2024-01-12 16:55:29
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作者：ayusong 响应号召，宅在家里。修修小技术，水水小代码。加油！热干面！首先我们假设Python的基本环境已经搭建好了，Let's begin。一、爬取数据1）安装常用的python爬虫工具：beautifulsoup4、requestspip install requestspip install beautifulsoup42）找一个数据源
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2023-12-20 18:07:08
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题目要求所谓“看花容易绣花难”，学了近一个月机器学习，实战（完全靠自己的项目）还是第一次做，尽管头有点大，但还是很有信心做好的！①疫情数据收集信息来自官方网站实时更新新型冠状病毒肺炎疫情地图 收集方式：手工制作csv表格（反正数据也没有多少~） 文件形式：②数据的清洗与分析+可视化此处踩坑无数，不知如何加载数据，因为列表的时间列是不符合格式的，一定要用.values获取 numpy.array()
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2024-01-03 13:43:37
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目录一、 实验目的二、 实验环境三、 实验准备数据来源接口数据分析requests模块安装四、 实验设计程序源码-python实现五、 实验结果 实验目的了解并掌握网络爬虫的基本原理，并动手实现动态获取全国新型冠状病毒疫情现状。实验环境windows 10Pycharm 2020.1python 3.7实验准备数据来源打开浏览器访问腾讯新闻疫情大数据展示页面https://news.qq.com/
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2024-01-22 09:17:59
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统计学中传统的数据类型有截面数据和时间序列数据。这两者
原创
2022-09-24 00:31:54
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新冠疫情对数据分析及可视化项目代码的影响显著，造成了许多初始技术痛点，尤其是在数据获取、处理、展示和用户体验方面。在这个背景下，本文将详细记录我们在应对这些问题过程中的思考与实践。
### 背景定位
在新冠疫情期间，快速获得疫情数据并进行有效分析成为当务之急。不少用户需求集中在如何实时获取疫情数据并进行可视化展示，以便做出科学决策。我们的初始技术痛点主要表现在以下几个方面：
> “我们需要一
