抗擊新冠病毒（5）-使用pandas進行數據分析

時間 2020-02-11

原文原文鏈接

# default_exp province
# 上面一行用於nbdev中聲明本模塊的名稱。必須是notebook的第一個Cell的第一行。

province

描述：抗擊新冠病毒（5）-# 使用pandas進行數據分析.
功能：載入data/china.csv文件,進行繪圖輸出和分析。
模塊：使用JupyterLab、Python、nbdev等完成。用到的Python模塊包括：
- re，正則表達式解析。
- json，JSON格式解析。
- pandas，數據表格分析。
源碼-https://github.com/openthings/anti2020ncov
參考：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import *

prov = pd.read_csv("./data/prov_20200209.csv")

#prov
#prov['省份'].values.tolist()

各省的病例狀況圖

#中文亂碼問題，https://www.linuxidc.com/Linux/2019-03/157632.htm

def draw(dfx):
    myfont = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc')  
    fig=plt.figure(figsize=(48,12), dpi=250)
    p1=fig.add_subplot(1,1,1)
    p1.set_xticklabels(dfx['省份'], rotation=30, fontsize='small',fontproperties=myfont)

    #顯示數據。
    p1.plot(dfx['省份'],dfx['確診'],color='red',linewidth=3,label='確診')
    p1.plot(dfx['省份'],dfx['治癒'],color='green',linewidth=3,label='治癒')
    p1.bar(dfx['省份'],dfx['死亡'],color='black',label='死亡')

    plt.title(u'各省病例數量-2020/02/08',fontproperties=myfont) 
    plt.legend(loc=0,ncol=1,prop=myfont)
    plt.grid(True)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.show()

# 繪製各省的病例狀況圖。    
draw(prov)

分省區的地市病例狀況圖

city = pd.read_csv("./data/city_20200208.csv")

#city

# 繪製指定省份的地市病例狀況圖。
def drawc(province):
    dfx = city[city['省份']==province]
    #print(dfx)
    
    #查詢Linux系統的可用字體：fc-list :lang=zh
    myfont = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc')  
    fig = plt.figure(figsize=(48,6), dpi=250)
    p1 = fig.add_subplot(1,1,1)
    p1.set_xticklabels(dfx['城市'], rotation=30, fontsize='small',fontproperties=myfont)

    #顯示數據。
    p1.plot(dfx['城市'],dfx['確診'],color='red',linewidth=3,label='確診')
    p1.plot(dfx['城市'],dfx['治癒'],color='green',linewidth=3,label='治癒')
    p1.bar(dfx['城市'],dfx['死亡'],color='black',label='死亡')

    plt.title(province + u'各地市病例數量-2020/02/08',fontproperties=myfont) 
    plt.legend(loc=0,ncol=1,prop=myfont)
    plt.grid(True)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.show()
    return dfx

# 繪製全部省的全部地市統計圖。
ind = 1
for each in prov['省份']:
    print(ind, each)
    ind = ind + 1
    try:
        result = drawc(each)
    except:
        print("ERROR!")

輸出圖形以下：python