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全球疫情数据.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Wed May 25 18:39:13 2022
+
+@author: 陆井余
+"""
+
+import requests
+url = "https://www.bitpush.news/covid19/"
+# 设置请求头信息
+headers = {
+    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36"
+}
+# 使用reqeusts模快发起 GET 请求
+response = requests.get(url, headers=headers)
+# 获取请求的返回结果
+html = response.text
+html
+# 导入 lxml
+from lxml import etree
+#  若是本地没有安装 lxml 的同学可以通过“pip install lxml”来安装
+# 创建一个 lxml 对象，编码方式设为 utf-8
+parse = etree.HTMLParser(encoding='utf-8')        # 添加编码
+# 解析 requests 返回的响应结果
+doc = etree.HTML(html)
+# 国家
+country = doc.xpath('//div[@class="table_container"]//tbody/tr/td/span/text()')
+# 确诊人数
+person = doc.xpath('//div[@class="table_container"]//tbody/tr/td[2]/text()')
+# 由于确诊人数中有逗号，我们使用列表推导式删除
+person = [x.replace(",", "") for x in person]
+# 死亡人数
+death = doc.xpath('//div[@class="table_container"]//tbody/tr/td[3]/text()')
+# 同样使用列表推导式删除逗号
+death = [x.replace(",", "") for x in death]
+# 打包数据之后将其转换成列表
+message = list(zip(country, person, death))
+message
+# 导入python中的内置模块csv
+import csv
+with open("content.csv", "w") as f:
+    w = csv.writer(f)
+    w.writerows(message)
+import pandas as pd
+
+# 读取数据
+df = pd.read_csv("content.csv", names=["country", "person", "death"],encoding='gbk')
+df.head()
+df.info()
+# 由于第一行是全球的数据总和，我们先将其删除
+df1 = df.drop(0).head(10)
+df1
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 在jupyter中直接展示图像
+%matplotlib inline
+# 设置中文显示
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
+plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)  # 设置figure_size尺寸
+
+# x轴坐标
+x = df1["country"].values
+# y轴坐标
+y = df1["death"].values
+# 绘制柱状图
+plt.bar(x, y)
+# 设置x轴名称
+plt.xlabel("国家",fontsize=14)
+# 设置x轴名称
+plt.ylabel("死亡人数",fontsize=14)
+plt.show()
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