疫情世界地图

疫情这么严重，想着说做个世界地图实时显示下疫情信息，结果做着做着发现有人已经做好了（可惜因为没有国内的相关资质不能随意发布数据，所以不能贴网址）：
COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU)
好吧，那就当学习吧：

数据来源

我在[某个无法透露的地址]找到了新冠疫情的实时数据，
每天更新，和上面的霍普金斯大学数据基本一致，还是比较靠谱的。
不过就是recovered的数字全是0。。。
数据格式如下：

{
    "latest":
        {
            "confirmed":1917319,"deaths":119482,"recovered":0
        },
    "locations":
        [
            {
                "id":0,
                "country":"Afghanistan",
                "country_code":"AF",
                "country_population":29121286,
                "province":"",
                "last_updated":"2020-04-14T03:01:19.940220Z",
                "coordinates":
                {
                    "latitude":"33.0",
                    "longitude":"65.0"
                },
                "latest":
                {
                    "confirmed":665,
                    "deaths":21,
                    "recovered":0
                }
            },
            ...
        ]

国家的数据放在locations里面，不过有点小问题，就是有些国家的数据是分省的，这个给我后面的geojson处理带来很多麻烦以至于没有成功，后面再说。

实现

基于folium实现热力图

首先想到是用folium来做，地图支持的比较好嘛~
废话不多先上代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-
# Ver 0.1
# Author:advancedanimal

import numpy as np
import folium
import os
import pandas as pd
from folium.plugins import HeatMap
import json
import urllib.request

# GPS of current location
latitude = 31.19
longitude = 121.32
map_data = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=4,
                      tiles=('http://www.google.cn/maps/vt?lyrs=m@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}'),
                      attr='default')

# Read Dataset
resp = urllib.request.urlopen('https://coronavirus-tracker-api.herokuapp.com/v2/locations')
org_data = (json.loads(resp.read()))['locations']
json_data = pd.json_normalize(org_data)

# Instantiate a feature group for the incidents in the dataframe
incidents = folium.map.FeatureGroup()

# Add circle on the map
for country_no in json_data.id:
    incidents.add_child(
        folium.CircleMarker(
            [json_data["coordinates.latitude"][country_no],
             json_data["coordinates.longitude"][country_no]],
            radius=7,
            color='yellow',
            fill=True,
            fill_color='red',
            fill_opacity=0.4
        )
    )
map_data.add_child(incidents)

# Add pop-up text to circles
for country_no in json_data.id:
    if json_data.province[country_no] != '':
        label_tooltip = "{}{}{}{}{}".format(
            str(json_data.province[country_no]),
            ' CONFIRM:',
            str(json_data["latest.confirmed"][country_no]),
            ' DEATH:',
            str(json_data["latest.deaths"][country_no]))
    else:
        label_tooltip = "{}{}{}{}{}".format(
            str(json_data.country[country_no]),
            ' CONFIRM:',
            str(json_data["latest.confirmed"][country_no]),
            ' DEATH:',
            str(json_data["latest.deaths"][country_no]))
    folium.RegularPolygonMarker(
        [json_data["coordinates.latitude"][country_no],
         json_data["coordinates.longitude"][country_no]],
        tooltip=label_tooltip,
        number_of_sides=10,
        radius=5).add_to(map_data)

# Convert data format
lat = np.array(json_data["coordinates.latitude"][0:255], dtype=float)
lon = np.array(json_data["coordinates.longitude"][0:255], dtype=float)
confirm = np.array(json_data["latest.confirmed"][0:255], dtype=float)
heatdata = [[lat[i], lon[i], confirm[i]] for i in range(255)]

# add incidents to map
HeatMap(heatdata, radius=40).add_to(map_data)

效果：

热力图倒是出来了，但是我寻思着这个效果还是不太明显，毕竟热力图主要是用圆圈融合起来的，
要是能按国界来把各个国家上色就好了，于是有了下面的第二版：

基于geojson的按国家边界涂色

本来还想用folium+geojson来做的，我找了个全世界各个国家的polygon数据，可是很奇怪这个数据里面的所有MultiPolygon都无法在地图上描画出来（没有省份数据的Polygon倒是没有问题），我试着把MultiPolygon里面的数据都提取出来，结果好像也不行全是杂乱的线条，不得已先放一放，改用别的方法。

基于pygal的按国家边界涂色

pygal算是上面geojson的一个低配版吧，毕竟国家数据都内嵌了，只要按照国家代码给数据就行了。
看代码：

# -*- coding: UTF-8 -*-
# Ver 0.2
# Author:advancedanimal

import pygal_maps_world.maps
import pygal.style
import json
import urllib.request
import pandas as pd

wm_style = pygal.style.RotateStyle('#336699', base_style=pygal.style.LightColorizedStyle)
wm = pygal_maps_world.maps.World(style=wm_style)
wm.title = 'Corona Virus Situation'
# with open('corona_situation_org_20200414') as local_data:
#     org_data = (json.load(local_data))['locations']
resp = urllib.request.urlopen('https://coronavirus-tracker-api.herokuapp.com/v2/locations')
org_data = (json.loads(resp.read()))['locations']
json_data = pd.json_normalize(org_data)

dict_data_confirmed = {}
dict_data_deaths = {}
for country_no in json_data.id:
    dict_value_confirmed = dict_data_confirmed.get(str(json_data.country_code[country_no]).lower())
    dict_value_deaths = dict_data_deaths.get(str(json_data.country_code[country_no]).lower())
    if dict_value_confirmed is not None:
        dict_value_confirmed += json_data['latest.confirmed'][country_no]
        dict_value_deaths += json_data['latest.deaths'][country_no]
    else:
        dict_value_confirmed = json_data['latest.confirmed'][country_no]
        dict_value_deaths = json_data['latest.deaths'][country_no]
    dict_data_confirmed[str(json_data.country_code[country_no]).lower()] = dict_value_confirmed
    dict_data_deaths[str(json_data.country_code[country_no]).lower()] = dict_value_deaths
# wm.add('Deaths', dict_data_deaths)
wm.add('Confirmed', dict_data_confirmed)

wm.render_to_file('corona_map.svg')

但是也还是有问题

• 地图无法放大缩小（pygal自身问题，好像没法解决）
• 颜色种类不够多，导致很多国家的颜色都差不多（我只是按照各个国家的确认人数给了数字让pygal自动设颜色了，理论上是可以给各个国家设不同颜色的，不过工作量好像有点大。。）
• 对于同一个国家无法设置不同的数据，比如我希望通过点击图例，能看到确认和死亡人数，这个好像pygal也做不到（这也是我上面有个dict_data_deaths但是没有用的原因）

所以呢，pygal只能大致看看，真要是仔细看内容的话，可能还得用回geojson，我再研究研究。