在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于Python抓新型冠状病毒肺炎疫情数据并绘制全国疫情分布的代码实例，有兴趣的朋友们可以学习下。

通过时事数据可视化系统，可以清楚地了解全球疫情分布的状况以及密度，以便做出相应的对策

本系统主要是基于Python语言和数据库进行分析制作和可视化。 项目实现效果可打开以下项目说明进行查看。项目说明：https://blog.csdn.net/vx1271487114/article/details/122493044?spm=1001.2014.3001.5502

API数据来源：易源数据-腾讯云市场（资源中API或已失效） Python：3.8 需要 pip install openpyxl 大致效果：https://blog.csdn.net/Link2Points/article/details/108522837

爬取疫情开始一个月数据和至今一个月的数据，将数据存储到csv文件中，使用d3进行可视化展示，展示包括动态散点图、柱状图、河流图，有动态效果，使用前请查看说明文档

python小白，在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程，记录下来，供小白参考。 目录 一、基本数据的查看和初步处理 二、时间序列与区域划分 三、快速查看不同省市疫情现状 四、累计确诊病例走势 五、不同省市确诊新增情况 六、全国疫情动态可视化 七、制作数据地图 八、如何用气泡图制作数据地图 第一章内容发布在（使用Python制作疫情数据分析可视化图表（一））https://blog.csdn.net/yue__yang/article/details/104538235，请自行食用。 二、时间序列与区域划分 1、数据类型转换为时间序列 在数据中，有一个字段是“date”，但是它的

疫情数据爬虫可视化答辩.ipynb

想必大家最近都很关心新冠状肺炎，疫情导致春节被延长，高速被封，大家伙基本都是远程办公。 趁着周末，来写个爬虫，获取搜狗疫情提供的数据，爬取各个省份以及各个市区的确诊、治愈和死亡数据。 1581827981508.png 网页分析 网页地址为：http://sa.sogou.com/new-weball/page/sgs/epidemic?type_page=WEB，在分析网页时，如果在这里使用浏览器的检查功能，根据标签来写xpath，是无法爬取到数据的。如下图，湖北的数据在div.total标签里面，但在源代码中无法搜索到。而且，read_html是获取网页源码，因此如果根据该标签获取数据，

json数据转 csv import json import time import csv file = open('DXYArea-TimeSeries.json','r',encoding='utf-8') infos = json.load(file) with open('data.csv','a',newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=['updateTime','provinceName', 'currentConfirmedCount','confirmedCount',

数据结构大实验：利用多种内排序方法对网站上新冠疫情大数据各地区的信息进行排序，涉及到文件读写操作