Python清洗疫情历史数据的过程详解

在疫情期间，疫情数据的收集和分析变得越来越重要。在Python中可以使用pandas库对疫情历史数据进行清洗和分析。本文将为您详细讲解Python清洗疫情历史数据的过程，包括数据收集、数据预处理、数据清洗、数据转换等。过程中将提供两个示例说明。

数据收集

疫情历史数据可以从多个数据源中获取，如丁香园、迁徙等。在本文中，我们将使用丁香园提供的疫情历史数据作为示例。您可以从以下链接中下载数据：

• 丁香园疫情数据

数据预处理

在进行数据清洗之前，我们需要对数据进行预处理。预处理的目的是去除数据中的空值、重复值等，使数据更加准确、可靠、完整。以下是数据预处理的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('DXYArea.csv')

# 去除空值和重复值
df = df.dropna().drop_duplicates()

# 保存处理后的数据
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用pandas库读取了一个CSV文件，并使用dropna()方法去除了空值，使用drop_duplicates()方法去除重复值。最后，我们使用to_csv()方法将处理后的数据保存到磁盘上。

数据清洗

在进行数据清洗之前，我们需要对数据进行初步处理。以下是数据清洗的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('cleaned_data.csv')

# 去除不需要的列
df = df.drop(['updateTime', 'cityName'], axis=1)

# 去除省份名称中的空格
df['provinceName'] = df['provinceName'].str.strip()

# 去除确诊人、死亡人数、治愈人数中的逗号
df['confirmedCount'] = df['confirmedCount'].str.replace(',', '').astype(int)
df['deadCount'] = df['deadCountstr.replace(',', '').astype(int)
df['curedCount'] = df['curedCount'].str.replace(',', '').astype(int)

# 保存处理后的数据
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

在上面的代码，我们使用pandas库读取了一个CSV文件，并使用drop()方法去除了不需要的列。然后，我们使用str.strip()方法去除了省份名称中的空格。最后，我们使用str.replace()方法去除了确诊人数、死亡人数、治人数中的逗号，并使用astype()方法将它们转换为整数类型。最后，我们使用to_csv()方法将处理后的数据保存到磁盘上。

数据转换

在进行数据分析之前，我们需要将数据转换为适合分析的格式。以下是数据转换的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('cleaned_data.csv')

# 将日期转换为时间戳
df['updateDate'] = pd.to_datetime(df['updateDate']).astype(int) // 10**9

# 将数据按照日期和省份进行分组
df = df.groupby(['updateDate', 'provinceName']).sum().reset_index()

# 保存处理后的数据
df.to_csv('transformed_data.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用pandas库读取了一个CSV文件，并使用pd.to_datetime()方法将日期转换为时间戳。然后，我们使用by()方法将数据按照日期和省份进行分组，并使用sum()方法对每个分组进行求和。最后，我们使用to_csv()方法将处理后的数据保存到磁盘上。

示例说明

示例一

以下是一个Python程序，它使用pandas库清洗了一个CSV文件中的疫情历史数据。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('DXYArea.csv')

# 去除空值和重复值
df = df.dropna().drop()

# 去除不需要的列
df = df.drop(['updateTime', 'cityName'], axis=1)

# 去除省份名称中的空格
df['provinceName'] = df['provinceName'].str.strip()

# 去除确诊人数、死亡人数、治愈人数中的逗号
df['confirmed'] = df['confirmedCount'].str.replace(',', '').astype(int)
df['deadCount'] = df['deadCount'].str.replace(',', '').astype(int)
df['curedCount'] = df['curedCount'].str.replace(',', '').astype(int)

# 将日期转换为时间戳
df['updateDate'] = pd.to_datetime(df['updateDate']).astype(int) // 10**9

# 将数据按照日期和省份进行分组
df = df.groupby(['updateDate', 'provinceName']).sum().reset_index()

# 保存处理后的数据
df.to_csv('transformed_data.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用pandas库清洗了一个CSV文件中的疫情历史数据，并将数据转为适合分析的格式。最后，我们使用to_csv()方法将处理后的数据保存到磁盘上。

示例二

以下是一个Python程序，它使用pandas库清洗了一个CSV文件中的疫情历史数据，并绘制了一个疫情势图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('transformed_data.csv')

# 将数据按照日期和省份进行分组
df = df.groupby(['updateDate', 'provinceName']).sum().reset_index()

# 绘制情趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for province in df['provinceName'].unique():
    data = df[df['provinceName'] == province]
    plt.plot(data['updateDate'], data['confirmedCount'], label=province)
plt.legend()
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Confirmed Count')
plt.title('COVID-19 Trend')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用pandas库清洗了一个CSV文件中的疫情历史数据，并将数据转换为适合分析的格式然后，我们使用matplotlib库绘制了一个疫情趋势图。最后，我们使用show()方法显示了绘制的图形。

总结

文为您详细讲解了Python清洗疫情历史数据的过程，包括数据收集、数据预处理、数据清洗、数据转换等。通过学习本文，您可以更好地掌握Python中的数据清洗技巧，提高自的数据分析能力。