新冠疫情可视化分析

1. 项目准备

1.1. 问题导入

数据可视化，是一种利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。
本次实践基于丁香园公开的统计数据，实现新冠疫情可视化，包括疫情地图、疫情增长趋势图、疫情分布图等。

1.2. Pyecharts模块

我们使用的数据可视化模块是Pyecharts，具体使用方法可参考>> Pyecharts 中文手册

• 安装pyecharts

!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts

• pyecharts 配置项

• 系列配置组件
  系列配置项 set_series_opts(),可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等
• 全局配置组件
  全局配置项 set_global_opts()，可配置标题、动画、坐标轴、图例等
  

---

2. 实验步骤

2.1. 爬取疫情数据

• 爬虫过程
  模拟浏览器 → 往目标站点发送请求 → 接收响应数据 → 提取有用的数据 → 保存到本地/数据库

import re
import json
import requests
import datetime


# 爬取丁香园实时统计数据，保存到data目录的JSON文件中，以当前日期作为文件名
def crawlCurrentData():
    resp = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia')
    resp.encoding = resp.apparent_encoding
    try:
        content = re.search(r"window.getAreaStat = (.*?)}]}catch", resp.text, re.S)
        texts = content.group()          # 获取匹配正则表达式的整体结果
        string = texts.replace("window.getAreaStat = ", "").replace("}catch", "")
        json_data = json.loads(string)   # 转化为dict类型
        with open("data/%s.json" % today, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)
    except:
        print('<Response [%s]>: https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia' % resp.status_code)


# 获取各个省份的历史统计数据，保存到data目录的JSON文件中
def crawlStatisticsData():
    data = {}
    with open("data/%s.json" % today, 'r', encoding='utf-8') as f:
        array = json.loads(f.read())
    
    for province in array:
        resp = requests.get(province['statisticsData'])   # 获取省份的历史统计数据
        resp.encoding = resp.apparent_encoding
        try:
            data[province["provinceShortName"]] = json.loads(resp.text)
        except:
            print('<Response [%s]>：[%s]' % (resp.status_code, province['statisticsData']))
    
    with open("data/history.json", 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False)


today = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
crawlCurrentData()
crawlStatisticsData()

2.2. 绘制疫情地图

(1) 全国疫情地图

import json
import datetime
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map


def createChinaMap(data, title):    # 创建中国疫情地图
    # (1) 创建Map对象并配置数据：
    m = Map(
        init_opts=opts.InitOpts(width='1400px', height='700px')   # 设置图像的长和宽
    )   # 创建Map对象
    m.add(title, [list(z) for z in data.items()], 'china')

    # (2) 设置系列配置项：
    m.set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12),   # 设置标签的字体样式
        is_show=False
    )

    # (3) 设置全局配置项：
    pieces = [
        {'min': 10000, 'color': '#6F171F'},
        {'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
        {'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
        {'max': 499, 'min': 100, 'color': '#E35B52'},
        {'max': 99, 'min': 10, 'color': '#F39E86'},
        {'max': 9, 'min': 1, 'color': '#FDEBD0'},
        {"min": 0, "max": 0, "color": "#f0f0f0"}
    ]   # 自定义每个区间的范围及其特殊样式
    m.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title = '全国%s病例分布图' % title,
            subtitle = "更新时间：" + today
        ),    # 设置地图的一级标题和二级标题
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),  # 不显示图例
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_piecewise=True,     # 分段显示数据
            pieces=pieces,         # 各区间的显示样式
            is_show=True           # 是否显示视觉映射配置
        )
    )

    # (4) 保存疫情地图：
    m.render(path="data/国内疫情地图-%s.html" % title)

# ------ 1. 读取初始数据文件 ------
today = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")
with open('data/%s.json' % today, 'r', encoding='utf-8') as f:
    json_array = json.loads(f.read())

# ------ 2. 提取全国确诊数据 ------
cn_confirm = {"count": {}, "current": {}}   # count：累计确诊；current：现存确诊
for province in json_array:
    name = province["provinceShortName"]    # 省级行政区名
    cn_confirm["count"][name] = province["confirmedCount"]
    # cn_confirm["current"][name] = province["currentConfirmedCount"]
print("累计确诊：", cn_confirm["count"])
# print("现存确诊：", cn_confirm["current"])

# ------ 3. 绘制全国疫情地图 ------
createChinaMap(cn_confirm["count"], "累计确诊")
# createChinaMap(cn_confirm["current"], "现存确诊")

累计确诊： {'香港': 4657, '新疆': 902, '上海': 875, '山东': 830, '台湾': 487, '广东': 1725, '陕西': 360, '四川': 628, '辽宁': 261, '天津': 216, '江苏': 665, '浙江': 1277, '福建': 371, '河北': 354, '云南': 195, '江西': 935, '北京': 935, '内蒙古': 260, '湖北': 68139, '黑龙江': 948, '河南': 1276, '湖南': 1019, '安徽': 991, '重庆': 583, '广西': 255, '山西': 201, '海南': 171, '甘肃': 169, '吉林': 157, '贵州': 147, '宁夏': 75, '澳门': 46, '青海': 18, '西藏': 1}

(2) 省级疫情地图

import json
import datetime
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map


def formatCityName(name, defined_cities):   # 规范化城市名
    for city in defined_cities:
        if len((set(city) & set(name))) == len(name):
            if city.endswith("市") or city.endswith("区") or city.endswith("县") or city.endswith("自治州"):
                return city
            return city + "市"
    return None


def createProvinceMap(data, province, title):    # 创建省级疫情地图
    # (1) 创建Map对象并配置数据：
    m = Map(
        init_opts=opts.InitOpts(width='1400px', height='700px')   # 设置图像的长和宽
    )   # 创建Map对象
    m.add(title, [list(z) for z in data.items()], province)

    # (2) 设置系列配置项：
    m.set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12),   # 设置标签的字体样式
        is_show=False
    )

    # (3) 设置全局配置项：
    pieces = [
        {'min': 10000, 'color': '#6F171F'},
        {'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
        {'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
        {'max': 499, 'min': 100, 'color': '#E35B52'},
        {'max': 99, 'min': 10, 'color': '#F39E86'},
        {'max': 9, 'min': 1, 'color': '#FDEBD0'},
        {"min": 0, "max": 0, "color": "#f0f0f0"}
    ]   # 自定义每个区间的范围及其特殊样式
    m.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title = '%s%s病例分布图' % (province, title),
            subtitle = "更新时间：" + today
        ),    # 设置地图的一级标题和二级标题
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),  # 不显示图例
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_piecewise=True,     # 分段显示数据
            pieces=pieces,         # 各区间的显示样式
            is_show=True           # 是否显示视觉映射配置
        )
    )

    # (4) 保存疫情地图：
    m.render(path="data/%s疫情地图-%s.html" % (province, title))

# ------ 1. 读取初始数据文件 ------
today = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")
with open('data/%s.json' % today, 'r', encoding='utf-8') as f:
    json_list = json.loads(f.read())
with open('data/data24815/pycharts_city.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    defined_cities = [line.strip() for line in f.readlines()]

# ------ 2. 处理所选省份的确诊数据 ------
province_name = '湖北'
confirm = {"count": {}, "current": {}}   # count：累计确诊；current：现存确诊
for province in json_list:
    if province["provinceShortName"] == province_name:
        city_array = province['cities']   # 获取所辖城市的疫情数据
        for city in city_array:
            city_name = formatCityName(city["cityName"], defined_cities)
            confirm["count"][city_name] = city["confirmedCount"]           # 累计确诊
            confirm["current"][city_name] = city["currentConfirmedCount"]  # 现存确诊
        print("%s累计确诊：" % province_name, confirm["count"])
        # print("%s现存确诊：" % province_name, confirm["current"])

# ------ 3. 绘制省级疫情地图 ------
createProvinceMap(confirm["count"], province_name, "累计确诊")
# createProvinceMap(confirm["current"], province_name, "现存确诊")

湖北累计确诊： {'武汉市': 50344, '孝感市': 3518, '黄冈市': 2907, '荆州市': 1580, '鄂州市': 1394, '随州市': 1307, '襄阳市': 1175, '黄石市': 1015, '宜昌市': 931, '荆门市': 928, '咸宁市': 836, '十堰市': 672, '仙桃市': 575, '天门市': 496, '恩施土家族苗族自治州': 252, '潜江市': 198, '神农架林区': 11}

2.3. 绘制疫情趋势图

import numpy as np
import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

# ------ 1. 读取原始数据文件 ------
with open("data/history.json", 'r', encoding='utf-8') as f:
    json_dict = json.loads(f.read())

# ------ 2. 提取各省份新增确诊数据 ------
history = {}
for province in json_dict:    # 提取各省份2月1日至4月7日的新增确诊数据
    history[province] = []
    for day in json_dict[province]["data"]:
        if 20200201 <= day["dateId"] <= 20200407:
            history[province].append(day["confirmedIncr"])

# ------ 3.1.获取日期列表 ------
dates = ["%s-%s" % (str(d["dateId"])[4:6], str(d["dateId"])[6:8])
    for d in json_dict["湖北"]["data"] if 20200201<=d["dateId"]<=20200407
]

# ------ 3.2.提取全国新增确诊数据 ------
cn_history = np.array([0] * len(dates))   # 初始化一个长度为len(dates)的数组
for province in history:
    cn_history += np.array(history[province])
cn_history = cn_history.tolist()   # 将numpy数组转化成列表

# ------ 3.3.提取湖北及其他省份的数据 ------
hb_history = history["湖北"]
ot_history = [cn_history[i]-hb_history[i] for i in range(len(dates))]

# ------ 4. 绘制新增确诊趋势图 ------
line = Line(
    init_opts=opts.InitOpts(width='1500px', height='700px')  # 设置图像的长和宽
)                         # 创建Line对象
line.add_xaxis(dates)     # 添加横轴数据
line.add_yaxis(
    "全国新增确诊病例", cn_history, is_smooth=True,      # 图例、数据、是否平滑曲线
    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3, color="#B44038"),  # 线条样式配置项
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
        color='#B44038', border_color="#B44038", border_width=6
    )   # 图元样式设置项
)
line.add_yaxis(
    "湖北新增确诊病例", hb_history, is_smooth=True,
    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color="#4E87ED"),
    label_opts=opts.LabelOpts(position="bottom"),    # 设置数据标签的位置
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
        color="#4E87ED", border_color="#4E87ED", border_width=4
    )
)
line.add_yaxis(
    "其他省份新增确诊", ot_history, is_smooth=True,
    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color="#F1A846"),
    label_opts=opts.LabelOpts(position="bottom"),
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
        color="#F1A846", border_color="#F1A846", border_width=4
    )
)
line.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="新增确诊趋势图", subtitle="数据来源：丁香园"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(
        max_=16000, min_=1, type_="log",                  # 坐标轴配置项
        splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),  # 分割线配置项
        axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True)     # 坐标轴刻度线配置项
    )
)
line.render("data/国内新增确诊数趋势图.html")

2.4. 绘制疫情分布饼图

import json
import datetime
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts


def createPieGraph(data, title):
    pie = Pie(
        init_opts=opts.InitOpts(width='900px', height='600px')  # 设置图像的长和宽
    )    # 创建Pie对象
    data_pair = [list(z) for z in data.items()]
    data_pair.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    pie.add(title, data_pair,
            center=["45%", "65%"],  # 饼图圆心坐标：前者相对于宽度，后者相对于高度
            radius="180")           # 饼图的半径
    pie.set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}",   # 标签格式
                                  font_size=15)           # 字体大小
    )   # 系列配置项
    pie.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="国内%s分布饼图" % title,
                                  subtitle="更新时间：%s" % today),   # 设置标题
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="20%",       # 图例离顶部的距离
                                    pos_left="80%",      # 图例离左侧的距离
                                    orient="vertical")   # 图例的布局朝向
    )   # 全局配置项
    pie.render("data/国内%s分布饼图.html" % title)   # 保存图像至文件

# ------ 1. 读取原始数据文件 ------
today = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
with open("data/%s.json" % today, "r", encoding="utf-8") as f:
    json_list = json.loads(f.read())

# ------ 2. 提取全国确诊数据 ------
cn_confirm = {"count": {}, "current": {}}   # count：累计确诊；current：现存确诊
for province in json_array:
    name = province["provinceShortName"]    # 省级行政区名
    cn_confirm["count"][name] = province["confirmedCount"]
    # cn_confirm["current"][name] = province["currentConfirmedCount"]
# print("累计确诊：", cn_confirm["count"])
# print("现存确诊：", cn_confirm["current"])

# ------ 3. 绘制疫情分布饼图 ------
createPieGraph(cn_confirm["count"], "累计确诊")
# createPieGraph(cn_confirm["current"], "现存确诊")

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写在最后

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