世界動態疫情地圖Python輕鬆畫

今天我們來看看如何繪製世界疫情動態地圖。同樣使用PyEcharts進行繪製，還沒看過前幾期使用PyEcharts繪製疫情地圖文章的，可以通過以下鏈接查看
8行Python代碼輕鬆繪製新冠疫情地圖
動態新冠疫情地圖Python輕鬆畫
湖北動態新冠疫情地圖Python輕鬆畫
地圖效果如下：

繪製世界疫情動態地圖有個地方需要注意，就是要把國家標籤隱藏起來，否則全部顯示的話，那效果慘不忍睹，你們可以自己試試。
另外國家名要用英文名，爲止，我還特意去找了一張國家名稱對應表進行匹配處理。
數據是這樣的，指標是新增確診人數

長按識別下方二維碼，並關注公衆號
回覆“DTX”獲取案例數據

有了前面繪圖經驗，我們就直接上代碼了

import pandas
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Timeline

data = pandas.read_excel('C:/Python/xgyq.xlsx',sheet_name='6', index_col='time') 
#取出國家列表
attr = data.columns.tolist()
#統計數據條數
n = len(data.index)

#定義每日地圖繪製函數
def map_visualmap(sequence, date) -> Map:
    c = (
        Map()
        .add(date, sequence, maptype="world")
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="世界疫情動態地圖"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20,
            range_color=["#FFFFFF","#FFCC00","#CC0000"]# 這裏修改顏色，低、中、高
            ),
        )
    )
    return c

#創建時間軸對象
timeline = Timeline()

for i in range(n):
    #取每日數據
    row = data.iloc[i,].tolist()
    #將數據轉換爲二元的列表
    sequence_temp = list(zip(attr,row))
    #對日期格式化以便顯示
    time = format(data.index[i], "%Y-%m-%d")
    #創建地圖
    map_temp = map_visualmap(sequence_temp,time)
    #將地圖加入時間軸對象
    timeline.add(map_temp,time).add_schema(play_interval=360)
# 地圖創建完成後，通過render()方法可以將地圖渲染爲html 
timeline.render('世界疫情動態地圖.html')

如果你喜歡本文，可以點擊右下角在看
如果你在跟着學習，請在留言區留言：打卡
如果你剛看到本文，可以查看本系列歷史文章跟着學習：
跟小白學Python數據分析——Anaconda安裝
跟小白學Python數據分析——使用spyder
跟小白學Python數據分析——數據導入1
跟小白學Python數據分析——數據導入2
跟小白學Python數據分析——描述性統計分析
跟小白學Python數據分析——分組分析
8行Python代碼輕鬆繪製新冠疫情地圖
動態新冠疫情地圖Python輕鬆畫
Python繪製16省支援湖北地圖
湖北動態新冠疫情地圖Python輕鬆畫
Python抓取實時數據繪製地圖

長按識別下方二維碼，並關注公衆號，回覆“PY”領取1GB Python數據分析資料

1.回覆“PY”領取1GB Python數據分析資料
2.回覆“BG”領取5GB 名企數據分析報告