世界新冠疫情数据的动态可视化

前言

多余的话也不想多说哈，

希望大家一直都平平安安，幸福安康。

下面就直接开始完成~~Python大作业~~世界新冠疫情数据的动态可视化~

数据获取

首先导入绘制图像需要的库：

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd #基于pandas库的用来绘制地图的库
import io
import PIL #处理图像的库

注意，geopandas库的安装有点麻烦，不是简单的pip下载安装就能搞定的，请自行百度安装教程。另外如果运行的时候报错提示缺少库，就按照提示安装相应的库。

疫情数据集

美国约翰霍普金斯大学在github上公开了他们每日收集到的关于新冠疫情的数据，相关数据可以从以下网址获得：

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19

编写在线获取数据的函数：

def getDataFromGithub():
    #这个url链接的文件是关于新冠疫情爆发至今，世界上每个国家确诊人数的时间线
    url = 'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv'
    try:
        response = requests.get(url)
        with open('time_series_covid19_confirmed_global.csv','wb') as f:
            f.write(response.content)
    except:
        print('在线获取失败！')
        return -1

但由于某些原因，raw.githubusercontent.com域名可能会访问错误，所以我事先准备好了数据文件（直接把仓库clone下来，获取数据文件），然后用下面的函数读取即可：

1 2	def getData(): return pd.read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv') #返回一个pandas的DataFrame数据类型

数据集长这样：

疫情数据集

国家地理数据集

现在加载世界上每个国家的地理数据集，以便用geopandas模块绘制出世界地图，注意这里用的地图数据集不是geopandas模块自带的，是从以下网址获取的：

https://www.naturalearthdata.com/downloads/10m-cultural-vectors/

如果不知道要下载什么文件，可以直接到我的github上下载countries文件夹，放到代码文件目录下：

https://github.com/ShallowHui/interesting-small-project

用下面的函数读取数据文件：

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def getGeoData():
    world = gpd.read_file('countries') #将下载得到的数据集文件全部放在同目录下的countries文件夹下，然后用geopandas模块读取
    return world #返回一个geopandas模块的GeoDataFrame数据类型

数据集长这样：

国家地理数据集

数据清洗

现在我们有了两个数据集，一个关于疫情的，一个是国家地理数据，但这两个数据集都有一些问题：

两个数据集都是把台湾地区单独列出来的：

疫情数据集中的台湾

国家地理数据集中的台湾

两个数据集中的国家名不一定对得上，比如地理数据集中的美国国家名为United States of America，而疫情数据集中却为US。

所以我们要去清洗整理数据，并把两个数据集合并在一起，为此编写了下面这个函数：

def MergeData(df,countries): #接收df：疫情数据集，countries：国家地理数据集
    #将台湾地区设置为中国
    df['Country/Region'].replace('Taiwan*','China',inplace=True)
    countries['SOVEREIGNT'].replace('Taiwan','China',inplace=True)
    
    #删除疫情数据集中的经纬度数据，因为这在地理数据集中有
    df = df.drop(columns=['Lat','Long'])
    #因为疫情数据集中有一些国家是按省份、州进行统计的，一国数据分散，所以要把它们合并
    df = df.groupby('Country/Region').sum()
    
    #简化地理数据集，只用保留坐标列和主权名即可
    countries = countries.drop(columns=[col for col in countries.columns if col not in ['SOVEREIGNT','geometry']])
    #然后尽可能地将地理数据集中的国家名改成跟疫情数据集一样
    countries['SOVEREIGNT'].replace('United States of America','US',inplace=True)
    countries['SOVEREIGNT'].replace('South Korea','Korea, South',inplace=True)
    countries['SOVEREIGNT'].replace('Vatican','Holy See',inplace=True)
    countries['SOVEREIGNT'].replace('eSwatini','Eswatini',inplace=True)
    countries['SOVEREIGNT'].replace('United Republic of Tanzania','Tanzania',inplace=True)
    
    #合并数据集
    return countries.join(df,how='right',on='SOVEREIGNT')

现在就可以简单地用这个合并后的数据集绘制某一天的世界疫情图看看：

df = getData()
countries = getGeoData()
mergeData = MergeData(df,countries)

fig,ax = plt.subplots(figsize=(23,10))
plt.title('Total confirmed cases of COVID-19 in the World') #设置画布标题
plt.text(-35,-30,'11/11/20',fontdict={'size':26 , 'color':'blue'}) #显示当前日期
mergeData.plot(
    column = '11/11/20', #绘制哪一列的数据
    scheme = 'userdefined', #用户自定义模式
    classification_kwds = {'bins':[0,100,1000,10000,100000,1000000]}, #定义分位点，即疫情严重程度
    cmap = 'Reds', #颜色
    legend = True, #显示图例
    legend_kwds = dict(loc='lower left'), #指定图例显示位置
    ax = ax #在指定画布的坐标轴上绘制
)
plt.show()

世界疫情地图

实现动态可视化

实现动态可视化的一个思路就是根据每一天的疫情数据，画出若干张图，然后把这些图片合并在一起，形成一个GIF图，为此编写下面这个函数：

def ImgToGif(data):
    GIF = [] #保存gif动图里的每一张图片
    dates = data.columns[76:86] #获取数据集中的日期数据
    fig,ax = plt.subplots(figsize=(23,10))
    sum = 0
    length = len(dates)
    #循环生成每一天的世界疫情图
    for date in dates:
        plt.title('Total confirmed cases of COVID-19 in the World, '+date,fontdict={'size':30}) #设置画布标题
        data.plot(
            column = date, #绘制哪一列的数据
            scheme = 'userdefined', #用户自定义模式
            classification_kwds = {'bins':[0,100,1000,10000,100000,1000000]}, #定义分位点，即疫情严重程度
            cmap = 'Reds', #颜色
            legend = True, #显示图例
            legend_kwds = dict(loc='lower left'), #指定图例显示位置
            ax = ax #在指定画布的坐标轴上绘制
        )
        img = ax.get_figure() #获取绘制完成后的画布
        f = io.BytesIO() #打开IO流
        img.savefig(f,format='png') #将图片写入IO流
        f.seek(0) #文件指针移回初始位置
        GIF.append(PIL.Image.open(f)) #用PIL模块的专门处理图像的子模块读取IO流，并将流式数据转化成PngImageFile数据类型存放到GIF列表中
        sum = sum + 1
        print('\r生成动图中：{:.2f}%'.format(sum*100./length),end='')
        
    #将列表里的所有图片合并生成GIT图
    GIF[0].save(
        'COVID-19_visual.gif',
        format='GIF', #保存为GIF动图
        append_images=GIF[1:],
        save_all=True,
        duration=200, #动图时间间隔，单位毫秒
        loop=0 #loop=0代表无限循环播放动图
    )
    f.close()
    print('\n\r动图生成完成！')