世界动态疫情地图Python轻松画
2021-01-01 21:14
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今天我们来看看如何绘制世界疫情动态地图。同样使用PyEcharts进行绘制,还没看过前几期使用PyEcharts绘制疫情地图文章的,可以通过以下链接查看
8行Python代码轻松绘制新冠疫情地图
动态新冠疫情地图Python轻松画
湖北动态新冠疫情地图Python轻松画
地图效果如下:
绘制世界疫情动态地图有个地方需要注意,就是要把国家标签隐藏起来,否则全部显示的话,那效果惨不忍睹,你们可以自己试试。
另外国家名要用英文名,为止,我还特意去找了一张国家名称对应表进行匹配处理。
数据是这样的,指标是新增确诊人数
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有了前面绘图经验,我们就直接上代码了
import pandas from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Timeline data = pandas.read_excel('C:/Python/xgyq.xlsx',sheet_name='6', index_col='time') #取出国家列表 attr = data.columns.tolist() #统计数据条数 n = len(data.index) #定义每日地图绘制函数 def map_visualmap(sequence, date) -> Map: c = ( Map() .add(date, sequence, maptype="world") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="世界疫情动态地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20, range_color=["#FFFFFF","#FFCC00","#CC0000"]# 这里修改颜色,低、中、高 ), ) ) return c #创建时间轴对象 timeline = Timeline() for i in range(n): #取每日数据 row = data.iloc[i,].tolist() #将数据转换为二元的列表 sequence_temp = list(zip(attr,row)) #对日期格式化以便显示 time = format(data.index[i], "%Y-%m-%d") #创建地图 map_temp = map_visualmap(sequence_temp,time) #将地图加入时间轴对象 timeline.add(map_temp,time).add_schema(play_interval=360) # 地图创建完成后,通过render()方法可以将地图渲染为html timeline.render('世界疫情动态地图.html')
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