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利用Pandas和Folium创建新冠数据可视化。

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简介:
目录:数据集介绍、可视化步骤。 首先,导入必要的库,例如pandas,以进行数据处理。随后,读取数据集,并对数据的基本情况进行初步的观察和分析。接着,读取包含城市坐标信息的CSV文件。之后,按照省份对人口数据进行统计分析。然后,将城市坐标数据与省份数据进行合并处理。接下来,利用合并后的数据绘制地图,并通过将结果写入HTML文件并使用浏览器打开的方式呈现可视化效果。最后,提供完整代码供参考。 数据集介绍: 1. `100000_full.json`(地理位置数据集):该数据集用于定义地理边界,为地图绘制提供基础数据。 2. `china_coordinates.csv`(全国城市位置数据集):此文件包含了全国城市的位置信息,用于精确地定位每个城市的地理位置。 3. `DXYArea.csv`(2020-2-9全国新冠数据集):该数据集包含了2020年2月9日全国的新冠疫情相关数据。 数据集下载链接:https://download..net/download/Cristiano272/123511

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  • PandasFolium进行
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    本项目运用Python中的Pandas库处理新冠疫情相关数据,并使用Folium库将这些信息在地图上直观展示,旨在帮助用户更好地理解疫情动态及地理分布。 目录 数据集介绍 可视化步骤 1. 导入pandas等需要的库 2. 读取数据,查看基本情况 3. 读取城市坐标数据 4. 按省份统计人数 5. 合并城市坐标数据与省份数据 6. 绘制地图写入HTML文件,并用浏览器打开 完整代码 **数据集介绍** 1. **100000_full.json**: 地理位置数据集,用于绘制地理边界。 2. **china_coordinates.csv**: 全国城市位置数据集,用于定位每个城市的位置。 3. **DXYArea.csv**: 2020-2-9全国新冠数据集。
  • Python疫情图表(二)
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    本教程将指导读者使用Python编程语言和相关库,如Matplotlib、Seaborn或Plotly,进一步探索并绘制关于新冠疫情的数据分析图表。通过实际案例,帮助学习者掌握如何呈现疫情趋势、分布等信息的视觉化表示方法。适合有一定Python基础的学习者进阶学习。 Python小白,在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程,记录下来供其他初学者参考。 目录: 一、基本数据的查看和初步处理 二、时间序列与区域划分 三、快速查看不同省市疫情现状 四、累计确诊病例走势 五、不同省市确诊新增情况 六、全国疫情动态可视化 七、制作数据地图 八、如何用气泡图制作数据地图 第一章内容已经发布,关于第二章“时间序列与区域划分”,首先需要将日期字段转换为时间序列格式。在原始数据中,“date”这一列的数据类型需要进行相应的调整和处理以适应后续的时间序列分析需求。 1. 数据类型转换为时间序列 在数据分析过程中,通常会遇到包含日期信息的字段(如“date”)。为了便于使用Python中的pandas库对这些日期信息进行操作,我们需要将该字段从字符串或其他原始数据格式转换成Pandas中定义的时间戳对象。这一步骤对于后续的时间序列分析和可视化至关重要。 请注意,在实际的数据处理过程中还需要根据具体情况进行适当的预处理步骤来确保所有日期值都是有效的,并且遵循一致的格式标准(例如YYYY-MM-DD)。
  • D3进行——互动图表
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    本课程将教授如何使用D3.js库来实现数据驱动的文档和动态交互式图表的构建,帮助学员掌握网页上的高级数据展示技巧。 如果你手头有一些数据,并希望将其制作成漂亮的图表放到网站上展示的话,这是一个非常好的想法。通过浏览器跨平台实现数据可视化是目前的最佳实践之一。你是否还想让这些图表具备响应用户操作的功能呢?这同样可以做到!交互式图表相比静态图片更能吸引人去探究其背后的数据。 为了生成可以在网页中动态显示的图表,你可以考虑使用当下非常流行的Web数据可视化库D3.js(尽管原文提到了“《图灵程序设计丛书·数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》这本书”,但书中并未具体提及如何利用特定技术或工具来实现这些功能)。该书不仅有趣而且对读者的要求不高,即使你之前没有接触过数据可视化的概念或者Web开发背景也不用担心。相信我,翻阅一下就知道这是一本既实用又充满乐趣的指南。 阅读完这本书之后,你会掌握以下技能: - HTML、CSS、JavaScript和SVG的基本知识; - 如何基于数据在网页中创建元素并设置样式; - 制作条形图、散点图、饼图、堆叠条形图以及力导向图等类型图表的方法; - 使用平滑过渡动画来展示数据的变化情况; - 使你的图表具备动态交互性,以便响应用户从不同角度探索信息的需求; - 收集数据并创建自定义地图。 此外,《图灵程序设计丛书·数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》书中包含超过100个代码示例供读者在线浏览。
  • QT图表 ## #前端#
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    本教程详细介绍如何使用Qt框架创建专业的数据可视化图表,涵盖图表类型选择、样式定制及交互功能实现等技巧。适合前端开发者进阶学习。 QT库是一种跨平台的C++应用程序开发框架,在创建桌面和移动应用方面非常有用,尤其是在需要图形用户界面(GUI)的情况下。在数据可视化的领域中,QT提供了一系列工具和类库,帮助开发者构建强大的图表来更好地理解和分析数据。本段落将深入探讨如何使用QT生成数据可视化图表。 一、QT数据可视化基础 1. QT Chart模块:QtCharts是QT框架中的一个专门用于创建各种2D图表的库,包括折线图、柱状图、饼图和散点图等。通过这个模块,开发者可以轻松地制作动态且交互式的图表来展示复杂的数据集。 2. 数据绑定:在QT中,图表与数据之间的连接是借助模型-视图-控制器(MVC)架构实现的。创建一个自定义的数据模型并将其链接到图表视图后,任何数据变化都会实时反映在图表上。 二、创建图表 1. 导入模块:首先需要在代码里导入QtCharts模块: ```cpp #include ``` 2. 创建图表对象:接下来根据需求创建特定类型的图表对象,例如折线图(QLineSeries)、柱状图(QBarSeries)或饼图(QPieSeries)。 3. 添加数据点:向系列中添加具体的数据值。以折线图为例子: ```cpp QLineSeries *series = new QLineSeries(); series->append(0, 5); series->append(1, 10); ... 继续添加更多数据点 ``` 4. 设置图表属性:为图表设置标题、轴标签和单位等信息,例如: ```cpp QChart *chart = new QChart(); chart->setTitle(数据可视化示例); chart->addSeries(series); chart->createDefaultAxes(); // 自动创建X轴和Y轴 chart->axisX()->setLabel(X轴标签); chart->axisY()->setLabel(Y轴标签); ``` 5. 显示图表:将图表附加到视图组件并显示在界面上: ```cpp QChartView *chartView = new QChartView(chart); chartView->setRenderHint(QPainter::Antialiasing); ui->verticalLayout->addWidget(chartView); // 假设ui有垂直布局管理器 ``` 三、交互与动画 1. 交互性:QT Charts支持用户点击图表元素获取详细信息,以及缩放和平移等操作。可以通过设置相应的属性来启用这些功能。 2. 动画效果:通过调用`QAbstractSeries::setAnimationOptions()`方法,可以为数据更新添加平滑的动画效果,使视觉体验更加流畅。 四、自定义样式 QT Charts提供了丰富的定制选项,包括颜色、样式、标记和轴样式的调整。例如更改系列的颜色或形状以及自定义轴刻度和标签以满足特定的设计需求。 五、实际应用 在实践中,使用QT生成的数据可视化图表通常应用于数据分析软件、仪表盘应用程序及科学可视化工具中。结合后端数据处理功能,可以实时展示并更新大量数据,帮助决策者快速理解复杂信息。 总的来说,QT是一个强大且灵活的工具,在构建专业级和功能丰富的数据图表方面非常有用。通过学习和掌握QtCharts库的相关知识,开发者能够显著提升应用的用户体验与数据分析能力。
  • 基于Python的疫情模预测.zip
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    本项目利用Python进行新冠疫情数据分析,涵盖全球及各国疫情动态。通过数据清洗、统计分析和可视化技术展现疫情趋势,并建立模型进行未来情况预测。 基于Python的新冠肺炎疫情数据可视化及建模预测.zip 该压缩文件包含了使用Python进行新冠肺炎疫情数据分析的相关内容,包括数据可视化和模型预测等方面的技术实现与应用案例。
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    本教程为《数据可视化》系列的第二部分,聚焦于使用Python库Pyecharts快速构建具有交互功能的数据图表,帮助用户深入理解并掌握数据可视化的关键技能。 前面一篇文章介绍了使用Python自带的matplotlib生成图表的情况。当数据图例标签过多导致重叠时,会影响美观性。为了解决这一问题,可以考虑使用pyecharts模块。 pyecharts基于百度开发的JavaScript可视化库echarts构建而成,后者提供包括饼图、柱状图、地理位置图和热力图等多种类型的图表格式,并且操作简便易用。 解决方法是采用pyecharts来替代matplotlib生成图表,从而有效避免标签重叠的问题。
  • 肺炎疫情的分析-FinBI
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    FinBI: 新冠肺炎疫情的数据可视化分析工具,提供详尽、实时的疫情数据展示与深度洞察,助力用户理解全球疫情动态及发展趋势。 数据可视化-新冠肺炎疫情可视化分析-finbi 一、实验(实训)目的 1. 熟悉FineBI界面、菜单栏以及函数的使用; 2. 独立完成一个可视化项目,熟悉内容数据及业务流程; 3. 完成对新冠肺炎疫情自助数据集处理,并形成可视化面板和数据分析结论。 二、实验(实训)原理或方法 利用提供的“新冠肺炎疫情数据分析活动数据包”中的Excel表格进行相关操作。 三、仪器设备与材料 计算机、FineBI工具 四、实验步骤 1. 数据来源: 实验要求如下: (1)实践内容:“全民战疫”。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,以展示疫情态势、普及疫情防控知识以及分析人口迁移分布等为主要内容的数据可视化公益活动正在进行。活动鼓励参与者围绕上述场景挖掘多源数据间的关联关系,并创作具有积极意义的作品,共同助力抗击疫情的胜利。 注:所提供的数据均为真实信息样本,仅供数据分析和学术研究使用,不作信息披露用途。 该数据集涵盖了各省份疫情现状、春运期间的人口迁入与迁出情况、新型肺炎患者的通行轨迹查询以及医用物资等相关内容。
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    本项目基于Python开发了用于抓取和分析新冠肺炎疫情数据的爬虫,并构建了一个数据可视化平台。同时,使用Statsmodels库中的ARIMA模型对疫情发展趋势进行了精准预测。 使用Python编写爬虫代码,利用requests模块获取国内外疫情数据,并对这些数据进行清洗后存储到MySQL数据库中。通过JavaScript和Django框架实现前端网页的数据可视化展示,包括地图、折线图、饼图等多种形式的图表呈现。最终构建一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。使用statsmodels库中的ARIMA模型来预测疫情发展趋势,在调用该功能前请仔细查阅相关文档说明。
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  • 大屏展示景点
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    本项目旨在通过创建数据可视化的大屏幕,直观地展示各类旅游景点的数据信息,包括游客流量、热门景点排名及实时天气状况等,助力旅游业者做出更精准决策。 FineBI制作数据可视化大屏景点数据,本数据从去哪儿网获取,共有6万多条记录,包括景点名、景点地址、景点级别、景区价格、月门票销售量以及景点热度等信息,可用于数据分析使用。