对河南省的疫情进行分析

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import requests#请求地址
url = "http://dia.t.gdatacloud.com/api/diagnose/diagnosePeople/ageStatis"params = {'areaCode':410000#河南省
}#发送get请求
response = requests.get(url, params=params)#获取返回的json数据
s = response.json()
data = pd.DataFrame(s['content'])data

运行结果:

import matplotlib.pyplot
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
people=['10岁以下幼儿','10-20岁青年','20-40的家庭支柱','40-60中老年人','60-80已退休老人','80岁以后的耄耋长者']
year=[0,0,0,0,0,0]
for i in data.index:if data.loc[i]['label'] in ['0-10']:year[0]+=data.loc[i]['count']if data.loc[i]['label'] in ['11-20']:year[1]+=data.loc[i]['count']if data.loc[i]['label'] in ['21-30','31-40']:year[2]+=data.loc[i]['count']if data.loc[i]['label'] in ['41-50','51-60']:year[3]+=data.loc[i]['count']if data.loc[i]['label'] in ['61-70','71-80']:year[4]+=data.loc[i]['count']if data.loc[i]['label'] in ['81-90','91-100']:year[5]+=data.loc[i]['count']
plt.title('河南省不同年龄段感染人数 王震20177710232')
plt.barh(people,year)
plt.show()

运行结果:

数据挖掘之对河南省的疫情分析相关推荐

  1. 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践

    简介:疫情降临,疫情态势分析和防控任务迫在眉睫,如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题,阿里云RDS PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建,有效助力疫情防控. 直达 ...

  2. 数据挖掘实战—商品零售购物篮分析

    文章目录 引言 一.数据探索性分析 1.数据质量分析 1.1 缺失值分析 1.2 异常值分析 1.3 重复数据分析 2.数据特征分析 2.1 描述性统计分析 2.2 分布分析 2.2.1 商品热销情况 ...

  3. 2019年7月勒索病毒疫情分析

    勒索病毒的蔓延,给企业和个人都带来了严重的安全威胁.360安全大脑针对勒索病毒进行了全方位的监控与防御.从本月数据来看,反勒索服务反馈量有小幅度上升,其中Stop是反馈量上升最大的一个家族. 360解 ...

  4. 教育行业疫情分析研判报告撰写格式与模板详解

    要写好一份每日疫情研判报告的前提是需要做好大量的数据梳理分析.所以小编就来为各位分享一些疫情舆情数据快速整理分析的方法以及提供了一份教育疫情舆情分析报告格式模板,供各位参考. 疫情舆情数据快速整理分析 ...

  5. Python数据分析:实时更新全国全球疫情分析

    实时更新全国全球疫情分析 简介 步骤流程 准备数据集(获取数据集) 国内数据集 国外数据集 国内分析 生成网页版 国外分析 生成网页版 后记 简介 运用到Python爬虫request库,Excel ...

  6. Datawhale组队学习-金融时序数据挖掘实践-Task01数据探索与分析

    Datawhale组队学习-金融时序数据挖掘实践-Task01数据探索与分析   在二手车交易价格预测之后,本菜鸟又加入了金融时序数据挖掘实践的学习.两个项目都是结构化数据,都着重于对数据本身的探索. ...

  7. FineBI04:【案例】稍微复杂的案例:全球疫情分析--南丁格尔玫瑰图

    一.目标 在上一个文档,我们讲了一个简单的案例,下面我们根据上一个案例做一个稍微复杂的案例:生成一个南丁格尔玫瑰图. 二.数据准备 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1 ...

  8. 用Python进行新型冠状病毒(COVID-19/2019-nCoV)疫情分析

    新型冠状病毒(COVID-19/2019-nCoV)疫情分析 祈LHL 重要说明 分析文档:完成度:代码质量 3:5:2 其中分析文档是指你数据分析的过程中,对各问题分析的思路.对结果的解释.说明(要 ...

  9. 【数据挖掘】数据挖掘算法 组件化思想 示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 )

    文章目录 一. 数据挖掘算法组件化思想 二. Apriori 算法 ( 关联分析算法 ) 三. K-means 算法 ( 聚类分析算法 ) 四. ID3 算法 ( 决策树算法 ) 一. 数据挖掘算法组 ...

最新文章

  1. TextInputLayout
  2. iOS cell 里需要创建n个元素
  3. python最高版本-Python学习路线图(2020年最新版)
  4. 【Linux内非root安装】graphviz安装
  5. 机器人学习--图解激光SLAM
  6. Docker: vmware企业级docker镜像私服--Harbor的搭建
  7. method=post 怎么让查看源代码看不到_网上文档无法复制怎么办?试试这几个方法!...
  8. php js动态显示系统时间,PHP+JS动态显示当前时间
  9. helloworld代码_12 种主流编程语言输出“Hello World”
  10. Mybatis的直接执行SQL
  11. 8086微型计算机原理答案,8086微型计算机原理与应用(吴宁)习题参考答案(第一章)...
  12. 数据库索引的作用以及索引基本原理
  13. ios tableView截长屏图片,第三方分享
  14. 平面广告创意设计4大原则
  15. SpringBoot + Vue 前后端分离项目部署到服务器上
  16. C# List集合快速拼接字符串
  17. thingsboard如何维护设备的状态的
  18. unity 位移贴图正弦波面
  19. C++ LinuxWebServer项目(5)同步异步日志系统
  20. UGC、PGC和OGC的区别

热门文章

  1. 智能座舱开启「万物交互」新革命,隐形冠军们如何突围?
  2. 【推荐系统】协同过滤
  3. vue链接生成二维码
  4. 华硕b365安装服务器系统,华硕B365主板搭载intel8/9代平台安装win7的详细教程
  5. 谷歌浏览器如何配置SSL证书
  6. 【回忆杀】程序员书房翻杂物,看到初恋的信件,看到奖牌,看到梅西、力宏,他的眼角又湿了.....
  7. 2022.10.10
  8. 有效学习的6个方法学习方法
  9. 推荐几个笔记类APP,自学提示必备
  10. gatekeeper实践