首先確定一下項目流程，數據采集→數據存儲→數據分析→數據挖掘→數據可視化，這里我用的是python對項目進行可視化處理，python中的plotly圖形庫可以在線生成交互式的高質量的圖形，它可以制作基本圖表，統計圖表，科學圖表，財務圖表，地圖和3維圖表。關于這個庫的詳細介紹和用法可以查看相關官方文檔：https://plotly.com/python/。

首先美國疫情的確診數據從哪里獲取呢，網上有很多數據來源，但大部分都需要自己去獲得，所以這里我寫了一個程序獲取這個網頁的確診人數的病例數據：https://www.guruin.cn/guides/covid19，這個網站每隔15分鐘顯示最新的美國疫情數據，具有實時性，而且比較全面。

'''美國疫情統計''' from lxml import etree import requests import pandas as pd url='https://www.guruin.cn/guides/covid19' ua='Opera/9.99 (Windows NT 5.1; U; zh-CN) Presto/9.9.9' req=requests.get(url,headers={'User-agent':ua }) content=req.text html=etree.HTML(content) place=html.xpath("//*[@data-bury-bottom='0']/div[1]/div[1]/text()") definte=html.xpath("//*[@data-bury-bottom='0']/div[1]/div[2]/@data-total-positive") death=html.xpath("//*[@data-bury-bottom='0']/div[1]/div[3]/@data-total-death") rate=html.xpath("//*[@data-bury-bottom='0']/div[1]/div[4]/@data-detection-rate")dataframe=pd.DataFrame({"州(名)":place,"確診":definte,"死亡":death,"確診率(%)":rate}) dataframe.to_excel("america.xlsx",index=False)

得到的部分表格展示如下：

僅僅獲得這些數據還不夠，我們還需要知道每個州的簡寫碼，這個可以百度查到，于是乎我就在表格后加上code一列的數據，那么，接下來有了這些數據后，我們就可以將其映射到地圖上了：

import plotly.graph_objects as go import pandas as pddf = pd.read_excel('D:/pycharm_project/圖表/america(8月).xlsx') #導入數據表格 #繪圖 fig = go.Figure(data = go.Choropleth(locations=df['code'],#獲取各州編號，設置位置z=df['definte'].astype(float),#設置填充色數據locationmode='USA-states',#繪制的地圖地區colorscale='Reds',#設置基礎變化顏色colorbar_title="確診人數",hovertext=df['state'],#顯示州名 )) #將數據渲染到地圖上顯示出地圖 fig.update_layout(geo_scope = 'usa'#選定美國地圖樣式#scope可選有"world"，"usa"，"europe"，"asia"，"africa"，"north america"，"south america" ) #保存到網頁 fig.write_html('index.html')

最后呈現的地圖就是下面這樣啦：

同時，plotly和R的繪制地圖的能力都挺不錯的，可以查看以下這個文章：

Kaggle | 使用Python和R繪制數據地圖的十七個經典案例(附資源)

本文到此結束，后續還在學習。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的绘制简单的美国疫情地图（plotlty+request）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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