通过python获取甲流分布数据

获取甲流分布数据主要包含以下几个步骤：

1. 确定数据源：可以使用公开的数据源，如中国疾病预防控制中心网站或科学数据网主页；也可以通过网络爬虫获取其他网站的数据。

2. 分析数据类型：通过查看数据源提供的数据文件的格式可得知数据类型，常见的格式包括CSV和JSON格式。

3. 使用requests库访问数据源并获取数据：可以使用requests库向数据源发送http请求，并获取响应，然后从响应中获取数据。

4. 清洗和处理数据：获取的数据有时会包含不完整、不规范或不必要的信息，需要进行清洗和处理。可以使用pandas等库进行数据清洗和处理。

5. 可视化数据：将获取和处理后的数据进行可视化，可以使用matplotlib或seaborn等库进行图形绘制。

以下是两条获取甲流分布数据的示例：

1. 从科学数据网主页获取甲流分布数据：

import requests
import pandas as pd

url = "http://www.scidata.cn/liferay/download"
params = {
    "file": "/nbdc/sars/files/2014-08-04-ncov.tsv"
}

response = requests.get(url, params=params)  # 发送http请求并获取响应
data = response.text  # 从响应中获取数据

df = pd.read_csv(data, delimiter="\t")  # 使用pandas库处理csv格式的数据

print(df.head())  # 打印数据的前5行

1. 从中国疾病预防控制中心网站获取甲流分布数据：

import requests
import json
import pandas as pd

url = "http://www.chinacdc.cn/yyrdgz/12014/202109/t20210927_237558.html"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送http请求并获取响应
data = response.content.decode("utf-8")  # 从响应中获取数据

start_idx = data.find("var Data =") + len("var Data =")  # 获取数据的起始位置
end_idx = data.find(";var JSON_Content")  # 获取数据的结束位置
json_str = data[start_idx:end_idx].strip()  # 获取json格式的数据字符串

data_dict = json.loads(json_str)  # 将json格式的数据字符串转换为字典
df = pd.DataFrame(data_dict["areas"])  # 使用pandas库处理json格式的数据

print(df.head())  # 打印数据的前5行