用Python分析疫情数据，多维度分析传播速度和趋势，看好未来有什么最新消息。尤其是我在刷新每日疫情地图数据时，发现新增确诊病例、疑似病例、死亡率、治愈率等数据有一定的规律性。虽然有时候等不及官方的好消息，但也能从数据中找到一些乐观的数据，帮助化解自己长期的压抑。今天，我将使用Python来分析一些已知的疫情数据，供大家参考。首先，让我们为流行病地图选择一个数据源。以百度为例，所有数据均来自国家和省市卫健委发布的数据。从整体数据来看，我对未来和形势持乐观态度。毕竟，每天的确诊人数在慢慢减少，治愈率在增加。希望更多的人能够及时得到治疗。各省治愈率和病死率分析得到这些数据后，我想得到两个更详细的数据，即各省的治愈率和病死率。先将这些数据导入一个CSV文件，确定四列数据（省份、确诊人数、治愈率、死亡人数）。现在让我们编写代码来导入CSV文件。通过上面的代码，我们可以发现pandas的read_csv()方法默认会返回一个DateFrame对象。下面我们分析一下DateFrame的数据，统计一下治愈率和病死率。代码内容不再详述。它们比较简单，让没有编程基础的人也能尽可能的看懂。从以上代码示例来看，宁夏和甘肃的治愈率最高，分别为26.42%和24.42%，这可能是因为确诊病例比较少，症状比较轻。此外，湖南、浙江确诊病例较多，治愈率较高。当地医疗水平高应该也是原因之一。至于湖北的治愈率，大概是7%。这和它是疫区中心，医疗资源不够充足有很大关系。希望随着火神雷神山和方舱医院的建立，情况会有所好转。接下来我们分析病死率，和分析治愈率的方法一样，只需要多加一列数据即可。湖北仍是最高的，其次是香港、甘肃、海南和黑龙江。湖北病死率高还是老原因，疫情集中爆发，医疗资源挤兑。由于基数，香港和甘肃的死亡率估计更高。至于海南和黑龙江，我个人认为比例高的原因有以下三点。响应速度，因为距离疫区比较远，对消息的及时性有一定的影响。从流入人数上看，海南是人们春节常去的度假胜地。疫区很多人可能会和家人一起去，导致疫情集中爆发。医疗资源，由于医疗资源不足，当地的医疗条件可能不如一些大城市和沿海发达城市。当然，病死率与患者的具体情况有很大关系。如果入院时患者已经病重或有其他并发症，病死率肯定会增加。值得一提的是，广东有这么多确诊病例（1177人），病死率为0.08%，这是值得鼓励和表扬的事情。治愈率和病死率只能说是从数据上一定程度上反映了当地的感染情况、反应速度、医疗条件等。我们可以从另一个角度分析疫情数据。就整体死亡率而言，我认为情况是乐观的。这次疫情的强度其实没有SARS那么严重。只是因为它的潜伏期长，所以传播面积和人数都非常大，所以我们需要更长时间的坚持。让它消失。人口迁出比例首先，我们利用百度地图的迁徙数据，看看春运期间武汉向各城市迁出的情况。从2020年1月10日至1月24日春运期间各省份迁出武汉的对比图可以看出，这些数据大部分和确诊病例的比例是相当的。浙江、河北、山东等地移民人数较多，因此也有大量确诊病例。至于湖南、河南等确诊病例最多的省份之所以没有明显的迁徙数据，我的估计是湖北离湖南、河南很近。由于潜伏期过长，直接爆炸了。重庆和四川的移民人数比较多，但之所以确诊人数没有那么多，应该是得到确切防控消息的时间恰逢移民时间，所以反应迅速，隔离早日从疫情中走出来的人们。因为我在成都，所以我会用成都的出入境数据和确诊数据来分析比较。从成都流入的武汉市民排在第29位，占比0.44%。如果流出的人数是500万，那就是22000多人，一个月下来平均每天有7800人流入。成都今日确诊病例124例，其中1/3为境外输入，其余为本地人感染，约70至80人。成都也是一个拥有2000万人口的大城市。从预防和控制的角度来看，它做得很好。此外，今日成都确诊病例124例，治愈41例，治愈率达到三分之一。不得不说，这是一个令人振奋的数字。虽然治愈率与患者的身体素质也有很大关系，但从另一个角度来说，及时掌握信息对于防控来说还是很有必要的。就我而言，应该是在1月19日得到必须戴口罩的消息。这个时候感觉大家开始关注了，药店也基本买不到口罩了。自觉做好防控准备，越早一天做好防控，危重症患者就会越少，治愈率自然会提高。总结从连日来的情况来看，新增疑似病例和确诊病例每天都在减少，治愈病例远超死亡病例。从整体趋势来看，情况正在慢慢好转。今天刚用Python用pandas做了一些简单的数据分析工作。以后我会从不同的角度对已知的数据进行详细的分析，挖掘更多隐藏在数据背后的细节。在全民的关注和努力下，我们终将坚持到春暖花开、阳光灿烂的日子。衷心希望大家少出门，勤洗手，尽量减少与外界接触，发现异常及时向当地疾控中心报告。我还是宁愿街道更拥挤更热闹一些，这样国家才会太平，人民才会安全。
