我將演示如何利用提供的全球病毒傳播的開放數據，使用開源庫來創建兩個可視效果。
- 來源：https://linux.cn/article-12172-1.html
- 作者：Anuraggupta
- 譯者：Xingyu.Wang
使用 Python 和一些圖形庫，你可以預測 COVID-19 確診病例總數，也可以顯示一個國家（本文以印度為例）在給定日期的死亡總數。人們有時需要幫助解釋和處理數據的意義，所以本文還演示瞭如何為五個國家創建一個動畫橫條形圖，以顯示按日期顯示病例的變化。
印度的確診病例和死亡人數預測
這要分三步來完成。
1、下載數據
科學數據並不總是開放的，但幸運的是，許多現代科學和醫療機構都樂於相互之間及與公眾共享信息。關於 COVID-19 病例的數據可以在網上查到，並且經常更新。
要解析這些數據，首先必須先下載。 https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv 。
直接將數據加載到 Pandas DataFrame 中。Pandas 提供了一個函數 read_csv()，它可以獲取一個 URL 並返回一個 DataFrame 對象，如下所示。
<code>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)) # 獲取數據幀中的前 3 項 print(df1.tail(3)) # 獲取數據幀中的後 3 項/<code>
數據集的頂行包含列名。
- Date
- Country
- Confirmed
- Recovered
- Deaths
head 查詢的輸出包括一個唯一的標識符（不作為列列出）和每個列的條目。
<code>0 2020-01-22 Afghanistan 0 0 0 1 2020-01-22 Albania 0 0 0 1 2020-01-22 Algeria 0 0 0/<code>
tail 查詢的輸出類似，但包含數據集的尾端。
<code>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/<code>
從輸出中，可以看到 DataFrame（df1）有以下幾個列：
- 日期
- 國家
- 確診
- 康復
- 死亡
此外，你可以看到 Date 欄中的條目從 1 月 22 日開始到 3 月 31 日。這個數據庫每天都會更新，所以你會有當前的值。
2、選擇印度的數據
在這一步中，我們將只選擇 DataFrame 中包含印度的那些行。這在下面的腳本中可以看到。
<code>#### ----- Step 2 (Select data for India)---- df_india = df1[df1['Country'] == 'India'] print(df_india.head(3))/<code>
3、數據繪圖
在這裡，我們創建一個條形圖。我們將把日期放在 X 軸上，把確診的病例數和死亡人數放在 Y 軸上。這一部分的腳本有以下幾個值得注意的地方。
- plt.rcParams["figure.figsize"]=20,20 這一行代碼只適用於 Jupyter。所以如果你使用其他 IDE，請刪除它。
- 注意這行代碼：ax1 = plt.gca()。為了確保兩個圖，即確診病例和死亡病例的圖都被繪製在同一個圖上，我們需要給第二個圖的 ax 對象。所以我們使用 gca() 來完成這個任務。（順便說一下，gca 代表 “ 獲取當前座標軸(get current axis)”）
完整的腳本如下所示。
<code># Author:- Anurag Gupta # email:- [email protected] %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #### ----- Step 1 (Download data)---- 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)) # Uncomment to see the dataframe #### ----- Step 2 (Select data for India)---- df_india = df1[df1['Country'] == 'India'] print(df_india.head(3)) #### ----- Step 3 (Plot data)---- # 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()/<code>
整個腳本 可在 GitHub 上找到 。
為五個國家創建一個動畫水平條形圖
關於 Jupyter 的注意事項：要在 Jupyter 中以動態動畫的形式運行，而不是靜態 png 的形式，你需要在單元格的開頭添加一個神奇的命令，即: %matplotlib notebook。這將使圖形保持動態，而不是顯示為靜態的 png 文件，因此也可以顯示動畫。如果你在其他 IDE 上，請刪除這一行。
1、下載數據
這一步和前面的腳本完全一樣，所以不需要重複。
2、創建一個所有日期的列表
如果你檢查你下載的數據，你會發現它有一列 Date。現在，這一列對每個國家都有一個日期值。因此，同一個日期會出現多次。我們需要創建一個只具有唯一值的日期列表。這會用在我們條形圖的 X 軸上。我們有一行代碼，如 list_dates = df[‘Date’].unique()。unique() 方法將只提取每個日期的唯一值。
3、挑選五個國家並創建一個 ax 對象。
做一個五個國家的名單。（你可以選擇你喜歡的國家，也可以增加或減少國家的數量。）我也做了一個五個顏色的列表，每個國家的條形圖的顏色對應一種。（如果你喜歡的話，也可以改一下。）這裡有一行重要的代碼是：fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))。這是創建一個 ax 對象所需要的。
4、編寫回調函數
如果你想在 Matplotlib 中做動畫，你需要創建一個名為 matplotlib.animation.FuncAnimation 的類的對象。這個類的簽名可以在網上查到。這個類的構造函數，除了其他參數外，還需要一個叫 func 的參數，你必須給這個參數一個回調函數。所以在這一步中，我們會寫個回調函數，這個回調函數會被反覆調用，以渲染動畫。
5、創建 FuncAnimation 對象
這一步在上一步中已經部分說明了。
我們創建這個類的對象的代碼是：
<code>my_anim = animation.FuncAnimation(fig = fig, func = plot_bar, frames = list_dates, blit = True, interval=20)/<code>
要給出的三個重要參數是：
- fig，必須給出一個 fig 對象，也就是我們之前創建的 fig 對象。
- func，必須是回調函數。
- frames，必須包含要做動畫的變量。在我們這裡，它是我們之前創建的日期列表。
6、將動畫保存為 mp4 文件
你可以將創建的動畫保存為 mp4 文件。但是，你需要 ffmpeg。你可以用 pip 下載：pip install ffmpeg-python，或者用 conda（在 Jupyter 上）：install -c conda-forge ffmpeg。
最後，你可以使用 plt.show() 運行動畫。請注意，在許多平臺上，ffmpeg 可能無法正常工作，可能需要進一步“調整”。
<code>%matplotlib notebook # Author:- Anurag Gupta # email:- [email protected] import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation from time import sleep #### ---- Step 1:- Download data URL_DATASET = r'https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv' df = pd.read_csv(URL_DATASET, usecols = ['Date', 'Country', 'Confirmed']) # print(df.head(3)) # uncomment this to see output #### ---- Step 2:- Create list of all dates list_dates = df['Date'].unique() # print(list_dates) # Uncomment to see the dates #### --- Step 3:- Pick 5 countries. Also create ax object fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) # We will animate for these 5 countries only list_countries = ['India', 'China', 'US', 'Italy', 'Spain'] # colors for the 5 horizontal bars list_colors = ['black', 'red', 'green', 'blue', 'yellow'] ### --- Step 4:- Write the call back function # plot_bar() is the call back function used in FuncAnimation class object def plot_bar(some_date): df2 = df[df['Date'].eq(some_date)] ax.clear() # Only take Confirmed column in descending order df3 = df2.sort_values(by = 'Confirmed', ascending = False) # Select the top 5 Confirmed countries df4 = df3[df3['Country'].isin(list_countries)] # 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= list_colors) ###----Step 5:- Create FuncAnimation object--------- my_anim = animation.FuncAnimation(fig = fig, func = plot_bar, frames= list_dates, blit=True, interval=20) ### --- Step 6:- Save the animation to an mp4 # Place where to save the mp4. Give your file path instead path_mp4 = r'C:\Python-articles\population_covid2.mp4' # my_anim.save(path_mp4, fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264']) my_anim.save(filename = path_mp4, writer = 'ffmpeg', fps=30, extra_args= ['-vcodec', 'libx264', '-pix_fmt', 'yuv420p']) plt.show()/<code>
完整的腳本 可以在 GitHub 上找到 。
via: https://opensource.com/article/20/4/python-data-covid-19
作者： AnuragGupta 選題： lujun9972 譯者： wxy 校對： wxy
本文由 LCTT 原創編譯， Linux中國 榮譽推出
