一、数据预处理与导入 1、2019_nCoV_data.csv是2020年1月-3月世界新冠疫情的数据，要求对2019_nCoV_data.csv进行数据预处理做以下操作，要求： （1）Sno编号列没有用，需要删除 部分国家对应的地区为NAN，需要填充为空白字符串 （3）部分国家/地区，受感染人数为0，也被列在表格中，需要删去 （4）查看受影响的国家/地区的数量，Country一列中将'Mainland China', 'Hong Kong' , 'Macau', 'Taiwan' 等统一修正为'China'；另外需将'Korea, South'改为'South Korea'。 2、对于DXYArea.csv也需要进行数据预处理，要求做以下操作： （2）countryEnglishName一列中将 'HongKong' , 'Macao'等统一修正为'China'。 （3）将updateTime转换成date格式（输出为该数据的新列updateTime1，也就是只保留日期部分）。 （4）因为大部分城市都没有加“市”字，所以要把直辖市的下属区的“区”字去掉；还有一些没有变化规律的城市名

使用Python对汽车数据进行爬取，并将爬取结果进行可视化大屏展示，展示的情况包括车辆信息、车辆图片、可视化图表、排行榜等，资源内有效果图，使用前请仔细查看说明文档

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@ nCov项目总结文档 前言 通过Flask搭建web/Echarts可视化大屏，并定时获取数据。 参考视频： 参考效果： 项目介绍 基于Python+Flask+Echarts的Epidemic监控系统，主要技术路线如下： Python爬虫 Python操作MySql数据库 使用Flask构建web项目 基于Echarts的数据可视化展示 在Linux上部署web项目以及定时获取数据 nCov数据可视化大屏流程： 项目结构安排： ├── app.py #Flask启动文件 ├── chromedriver_win32 #chrome浏览器驱动 │ └── chromedriver.exe ├── db.py #数据库连接配置 ├── log #存放爬虫日志 │ └── log_his ├── __pycache__ │ ├── app.cpy

Python爬虫+Flask+Echarts构建全疫情实时可视化大屏。 主要涉及的知识点为前端三剑客（html,css,js），python爬虫，Flask,echarts等。 适合学习了python爬虫，以及flask知识，以及前端（这个不需要懂太多），有半年以上编程学习基础。

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