基于Python绘制世界疫情地图详解_Python

基于Python绘制世界疫情地图详解

2022-11-15 11:19渴望成为寂寞胜者 Python

这篇文章主要介绍了如何使用Python绘制世界疫情地图，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

世界疫情数据下载请点击》》：疫情数据下载

注：此数据是2022年3月12号的结果，其中透明的地方代表确诊人数小于10万人，白色的地方代表无该国家的数据。

最终效果：

基于Python绘制世界疫情地图详解

下载需要的python包：

				?

									pip install echarts-countries-pypkg

									pip install echarts-china-provinces-pypkg

									pip install echarts-countries-china-cities-pypkg

				?

									import seaborn as sns

									import numpy as np

									import pandas as pd

									import matplotlib as mpl

									import matplotlib.pyplot as plt

									%matplotlib inline

									plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签

									plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号

									from datetime import datetime

									plt.figure(figsize=(16,10))

									import pyecharts.options as opts

									from pyecharts.charts import Line

									from pyecharts.faker import Faker

									from pyecharts.charts import Bar

									import os

									from pyecharts.options.global_options import ThemeType

				?

									alldfgbcountrysum=pd.read_csv("alldfgbcountrysum.csv",encoding='utf-8-sig')

				?

									alldfregiongbmax=alldfgbcountrysum.groupby(alldfgbcountrysum['Country_Region'])['Confirmed','Recovered','Deaths','Date'].max()

				?

									alldfregiongbmax.reset_index(inplace=True)

				?

									alldfregiongbmax.loc[(alldfregiongbmax['Country_Region']=='US','Country_Region')]='United States'

									alldfregiongbmax[alldfregiongbmax['Countey_Region']=='United States']

alldfregiongbmax的数据：

基于Python绘制世界疫情地图详解

地图绘制：

				?

									# 地图绘制

									from pyecharts import options as opts

									from pyecharts.charts import Map

									import random

									regions=alldfregiongbmax['Country_Region'].to_list()

									regions2=[]

									for i in range(len(regions)):

									    regions2.append(regions[i])

									regions2

									data=[(i,alldfregiongbmax[alldfregiongbmax['Country_Region']==i]['Confirmed'].to_list()) for i in regions2]

									data

									imap=(

									    Map(

									        init_opts=opts.InitOpts(bg_color='rgba(255,250,205,0.2)',

									                               width='1400px',

									                                height='1000px',

									                                page_title='疫情数据',

									                                theme=ThemeType.ROMA

									                               )

									    )

									    .add("确诊人数",data,"world",zoom=1)

									    .set_global_opts(

									        title_opts=opts.TitleOpts(title="世界疫情数据--地图绘制"),

									        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),

									        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=80000000,min_=100000,is_piecewise=True,split_number=10),

									    ) # 通过更改max_ ，min_ 来调整地图的颜色![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/58280443a30949cdbae0f4c35d223ed5.gif)

									)

									imap.render_notebook()