【数据可视化-89】基孔肯雅热病例数据分析与可视化:Python + pyecharts洞察疫情动态
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算法总监
,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师
一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907
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【数据可视化-89】基孔肯雅热病例数据分析与可视化:Python + pyecharts洞察疫情动态
- 一、引言
- 二、数据概览
- 三、数据可视化
- 3.1 广东佛山顺德区每日新增折线图
- 3.2 累积病理面积图
- 3.3 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数饼图
- 3.4 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数玫瑰图
- 3.5 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例地图
- 3.6 全国各省风险等级划分地图
- 四、创建可视化大屏
- 五、结论
一、引言
在公共卫生领域,疫情数据的分析和可视化是理解疫情趋势、制定应对策略的关键工具。本文将利用Python和pyecharts库对基孔肯雅热病例数据进行深入分析和可视化,旨在为相关部门和公众提供数据支持和洞察。
二、数据概览
我们的数据集包含了以下关键信息:
- 广东佛山顺德区2025-7-21至2025-8-11日的每日新增病例和累积病理。
- 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数。
- 全国各省风险等级划分数据。
三、数据可视化
为了更好地理解数据,我们将绘制以下几种图表:
- 广东佛山顺德区每日新增折线图
- 累积病理面积图
- 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数饼图
- 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数玫瑰图
- 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例地图
- 全国各省风险等级划分地图
3.1 广东佛山顺德区每日新增折线图
# 1. 广东佛山顺德区每日新增折线图
line_chart = (Line().add_xaxis(df_shunde['日期'].tolist()).add_yaxis("新增病例", df_shunde['新增病例'].tolist()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="广东佛山顺德区每日新增病例折线图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="新增病例数"),)
)
3.2 累积病理面积图
area_chart = (Line().add_xaxis(df_shunde['日期'].tolist()).add_yaxis("累积病例", df_shunde['累计病例'].tolist(), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
)
3.3 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数饼图
pie_chart = (Pie().add(series_name="新增病例",data_pair=[list(z) for z in zip(df_foshan['区域'].tolist(), df_foshan['病例'].tolist())],radius=["30%", "75%"],center=["50%", "50%"])
)
3.4 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数玫瑰图
polar_chart = (Polar().add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=df_foshan['区域'].tolist(), type_="category")).add("新增病例数",df_foshan['病例'].tolist(),type_="bar")
)
3.5 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例地图
map_chart = (Map().add("新增病例", [list(z) for z in zip(df_foshan['区域'].tolist(), df_foshan['病例'].tolist())], "佛山").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="广东佛山各个区新增病例地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=70),)
)
3.6 全国各省风险等级划分地图
national_map = (Map().add("风险等级", [list(z) for z in zip(df_national['省份1'].tolist(), df_national['风险等级'].tolist())], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省风险等级划分地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=4),)
)
四、创建可视化大屏
page = Page(page_title="基孔肯雅热病例数据分析大屏",layout=Page.DraggablePageLayout
)page.add(line_chart, area_chart, pie_chart, polar_chart, map_chart, national_map)
page.render("bikunyeh_disease_analysis_dashboard.html")
五、结论
通过上述分析,我们可以得出以下结论:
- 广东佛山顺德区的疫情波动较大,需要持续关注和防控。
- 累积病例数的增长趋势需要进一步分析,以预测疫情的未来发展。
- 不同区域的疫情严重程度存在差异,需要针对性的防控措施。