Python——在全球范围内获得确诊、康复、死亡病例

介绍

在全球范围内新冠病毒的肆虐已经引起了世界各地人民的高度关注。为了更好地了解病毒的影响，我们可以使用 Python 来获取全球范围内各地区的确诊、康复和死亡病例数。

准备

在开始之前，我们需要准备以下工具：

• Python 3
• requests
• pandas

requests 是一个常用的 Python HTTP 库，我们将使用它来向 API 发送请求。pandas 是一个数据分析库，我们将使用它来处理从 API 获取的数据。

可以使用以下命令来安装这些库：

pip install requests pandas

获取数据

我们将使用 Worldometer 提供的 API 来获取全球各地区的疫情数据。

首先，我们需要发送一个 GET 请求到提供 https://coronavirus-19-api.herokuapp.com/all 地址的 API：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://coronavirus-19-api.herokuapp.com/all'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame.from_dict(data)
    print(df.head())
else:
    print('Error: Could not get data from API.')

以上代码可以获取全球范围内的疫情数据，并将其转换为 Pandas DataFrame 类型，我们可以使用 df.head() 来查看前 5 条记录。

数据处理

上述 API 返回了所有地区的数据，我们可以使用 Pandas 来处理数据，以便更好地了解其内容。例如，我们可以过滤一些不需要的列，并按照特定字段进行排序和分组：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://coronavirus-19-api.herokuapp.com/countries'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame.from_dict(data)
    columns = ['country', 'cases', 'todayCases', 'deaths', 'todayDeaths', 'recovered', 'active']
    df = df[columns].sort_values('cases', ascending=False)
    print(df.head())
else:
    print('Error: Could not get data from API.')

以上代码可以获取按照病例数排名的全球各地区数据，并将其转换为 Pandas DataFrame 类型，我们可以使用 df.head() 来查看前 5 条记录。

结语

在这篇文章中，我们学习了如何使用 Python 获取全球范围内的确诊、康复和死亡病例数，并使用 Pandas 处理数据以更好地了解其内容。Python 提供了许多库和工具，可以使我们更方便地获取和处理数据，这为我们更好地了解世界提供了更多的可能性。