我将演示如何利用提供的全球病毒传播的开放数据，使用开源库来创建两个可视效果。

使用 Python 和一些图形库，你可以预测 COVID-19 确诊病例总数，也可以显示一个国家（本文以印度为例）在给定日期的死亡总数。人们有时需要帮助解释和处理数据的意义，所以本文还演示了如何为五个国家创建一个动画横条形图，以显示按日期显示病例的变化。

印度的确诊病例和死亡人数预测

这要分三步来完成。

1、下载数据

科学数据并不总是开放的，但幸运的是，许多现代科学和医疗机构都乐于相互之间及与公众共享信息。关于 COVID-19 病例的数据可以在网上查到，并且经常更新。

要解析这些数据，首先必须先下载。 https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv。

直接将数据加载到 Pandas DataFrame 中。Pandas 提供了一个函数 read_csv()，它可以获取一个 URL 并返回一个 DataFrame 对象，如下所示。


import pycountry
import plotly.express as px
import pandas as pd
URL_DATASET = r'https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv'
df1 = pd.read_csv(URL_DATASET)
print(df1.head(3)) # 获取数据帧中的前 3 项
print(df1.tail(3)) # 获取数据帧中的后 3 项


数据集的顶行包含列名。

1. Date
2. Country
3. Confirmed
4. Recovered
5. Deaths

head 查询的输出包括一个唯一的标识符（不作为列列出）和每个列的条目。


0 2020-01-22 Afghanistan 0 0 0
1 2020-01-22 Albania 0 0 0
1 2020-01-22 Algeria 0 0 0


tail 查询的输出类似，但包含数据集的尾端。


12597 2020-03-31 West Bank and Gaza 119 18 1
12598 2020-03-31 Zambia 35 0 0
12599 2020-03-31 Zimbabwe 8 0 1


从输出中，可以看到 DataFrame（df1）有以下几个列：

1. 日期
2. 国家
3. 确诊
4. 康复
5. 死亡

此外，你可以看到 Date 栏中的条目从 1 月 22 日开始到 3 月 31 日。这个数据库每天都会更新，所以你会有当前的值。

2、选择印度的数据

在这一步中，我们将只选择 DataFrame 中包含印度的那些行。这在下面的脚本中可以看到。

“`

–

dfindia = df1[df1[‘Country’] == ‘India’]
print(dfindia.head(3))
“`

3、数据绘图

在这里，我们创建一个条形图。我们将把日期放在 X 轴上，把确诊的病例数和死亡人数放在 Y 轴上。这一部分的脚本有以下几个值得注意的地方。

• plt.rcParams["figure.figsize"]=20,20 这一行代码只适用于 Jupyter。所以如果你使用其他 IDE，请删除它。
• 注意这行代码：ax1 = plt.gca()。为了确保两个图，即确诊病例和死亡病例的图都被绘制在同一个图上，我们需要给第二个图的 ax 对象。所以我们使用 gca() 来完成这个任务。（顺便说一下，gca 代表 “ 获取当前坐标轴 get current axis ”）

完整的脚本如下所示。

“`

Author:- Anurag Gupta # email:- 999.anuraggupta@gmail.com

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

–

URLDATASET = r’https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv’
df1 = pd.readcsv(URL_DATASET)

print(df1.head(3)) # Uncomment to see the dataframe

–

dfindia = df1[df1[‘Country’] == ‘India’]
print(dfindia.head(3))

–

Increase size of plot

plt.rcParams[“figure.figsize”]=20,20 # Remove if not on Jupyter

Plot column ‘Confirmed’

df_india.plot(kind = ‘bar’, x = ‘Date’, y = ‘Confirmed’, color = ‘blue’)

ax1 = plt.gca()
df_india.plot(kind = ‘bar’, x = ‘Date’, y = ‘Deaths’, color = ‘red’, ax = ax1)
plt.show()
“`

整个脚本可在 GitHub 上找到。

为五个国家创建一个动画水平条形图

关于 Jupyter 的注意事项：要在 Jupyter 中以动态动画的形式运行，而不是静态 png 的形式，你需要在单元格的开头添加一个神奇的命令，即: %matplotlib notebook。这将使图形保持动态，而不是显示为静态的 png 文件，因此也可以显示动画。如果你在其他 IDE 上，请删除这一行。

1、下载数据

这一步和前面的脚本完全一样，所以不需要重复。

2、创建一个所有日期的列表

如果你检查你下载的数据，你会发现它有一列 Date。现在，这一列对每个国家都有一个日期值。因此，同一个日期会出现多次。我们需要创建一个只具有唯一值的日期列表。这会用在我们条形图的 X 轴上。我们有一行代码，如 list_dates = df[‘Date’].unique()。unique() 方法将只提取每个日期的唯一值。

3、挑选五个国家并创建一个 ax 对象。

做一个五个国家的名单。（你可以选择你喜欢的国家，也可以增加或减少国家的数量。）我也做了一个五个颜色的列表，每个国家的条形图的颜色对应一种。（如果你喜欢的话，也可以改一下。）这里有一行重要的代码是：fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))。这是创建一个 ax 对象所需要的。

4、编写回调函数

如果你想在 Matplotlib 中做动画，你需要创建一个名为 matplotlib.animation.FuncAnimation 的类的对象。这个类的签名可以在网上查到。这个类的构造函数，除了其他参数外，还需要一个叫 func 的参数，你必须给这个参数一个回调函数。所以在这一步中，我们会写个回调函数，这个回调函数会被反复调用，以渲染动画。

5、创建 FuncAnimation 对象

这一步在上一步中已经部分说明了。

我们创建这个类的对象的代码是：


my_anim = animation.FuncAnimation(fig = fig, func = plot_bar,
frames = list_dates, blit = True,
interval=20)


要给出的三个重要参数是：

• fig，必须给出一个 fig 对象，也就是我们之前创建的 fig 对象。
• func，必须是回调函数。
• frames，必须包含要做动画的变量。在我们这里，它是我们之前创建的日期列表。

6、将动画保存为 mp4 文件

你可以将创建的动画保存为 mp4 文件。但是，你需要 ffmpeg。你可以用 pip 下载：pip install ffmpeg-python，或者用 conda（在 Jupyter 上）：install -c conda-forge ffmpeg。

最后，你可以使用 plt.show() 运行动画。请注意，在许多平台上，ffmpeg 可能无法正常工作，可能需要进一步“调整”。

“`
%matplotlib notebook

Author:- Anurag Gupta # email:- 999.anuraggupta@gmail.com

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from time import sleep

– Step 2:- Create list of all dates

list_dates = df[‘Date’].unique()

print(list_dates) # Uncomment to see the dates

Step 4:- Write the call back function

plot_bar() is the call back function used in FuncAnimation class object

def plotbar(somedate):
df2 = df[df[‘Date’].eq(somedate)]
ax.clear()
# Only take Confirmed column in descending order
df3 = df2.sortvalues(by = ‘Confirmed’, ascending = False)
# Select the top 5 Confirmed countries
df4 = df3[df3[‘Country’].isin(listcountries)]
# print(df4) # Uncomment to see that dat is only for 5 countries
sleep(0.2) # To slow down the animation
# ax.barh() makes a horizontal bar plot.
return ax.barh(df4[‘Country’], df4[‘Confirmed’], color= listcolors)

#

myanim = animation.FuncAnimation(fig = fig, func = plotbar,
frames= list_dates, blit=True,
interval=20)

via: https://opensource.com/article/20/4/python-data-covid-19

作者：AnuragGupta 选题：lujun9972 译者：wxy 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出