pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。该资源配合文章使用！

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

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基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

前台 1.用户登录模块：注册 登录 退出 修改密码 上传个人信息，个人地址。 2.网站的首页，要有轮播图，页面美观大方 3.求助信息页面，里面是求助人通过发公告告知需要的物资信息，刚开始都是图片加上一些简短的文字描述，用户可以点击详细信息了解并进行捐赠。 4.爱心项目页面，点击进入爱心项目页面，观看团体发布的整个爱心项目相关信息，用户可以或多或少的进行捐赠。用户可以了解项目的进度并可以点赞留言。 5.个人中心页面，用户可以查看自己的捐赠记录的相关信息。 6.求助人申请信息页面，需要帮助的人可以登录本平台求助相关的物资，发布求助信息，性别，年龄，联系方式，家庭住址，以及所需要的求助方式以及被为什么要求助。 并提供相关的证明，当通过平台的审核后才能出现在用户面前。如果所需数目过多的话，可以申请成为爱心项目，管理员进行审核 7.公开信息页面：里面包括了已经完成求助信息的相关详情。 8.查看后台发布的通知公告。 9.在线留言进行反馈 10.系统管理 11.新闻中心 后台 1.账号密码注册登录，可修改密码。 2.用户信息 3.求助信息 4.爱心项目信息 5.公开信息 6.捐赠记录 7.通知公

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