爬取百度全国各省疫情数据进行可视化

发布网友发布时间：2024-09-24 02:31

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热心网友时间：2024-09-29 16:38

本次文章将分享如何从百度获取实时更新的新型冠状病毒肺炎疫情数据，并结合爬取的全国各省疫情数据进行可视化操作。首先，我们通过爬取获取了最新确诊数据，这部分操作相对简单，代码已如图所示。

数据清洗阶段，我们对获取的数据进行了整型处理，确保数据格式的一致性。接着，选择合适的shp文件列，并根据疫情严重程度将数据划分为轻、中、重三个等级，分别使用白色、蓝色和红色表示，直观呈现疫情的不同级别。

在可视化阶段，考虑到数据的直观展示，我们尝试使用颜色的线性映射来区分疫情严重程度。然而，台湾地区的数据异常突出，导致其他省份的数据在映射中显得微不足道。这一现象提醒我们，在数据处理和展示时需特别注意数据的异常值影响。

为了增强交互性，我们引入了地图与滑块的元素，使得用户可以根据不同的阈值调整视图，如将阈值设为100，可以近似将西边省份的疫情视为零状态。这一操作不仅提升了用户对疫情分布的认知，还使得数据可视化更加灵活和动态。

最后，使用Bokeh这一工具进行web动态可视化，实现了将静态页面转变为实时更新数据应用的可能性。虽然文章篇幅有限，但通过链接，读者可以进一步了解和体验这一过程。总结而言，本篇文章旨在通过实际操作，展示从数据获取、清洗、到可视化实现的全过程，为疫情数据的分析和理解提供了一种直观、动态的手段。