如何利用Python将疫情数据制作成折线变化图,继上篇“关于新型冠状病毒肺炎疫情追踪的可视化数据的采集、处理”的补充
本文是继上篇博客的补充,不清楚原文的同学请看这里 关于新型冠状病毒肺炎疫情追踪的可视化数据的采集、处理 最终效果图 有些细心的小伙伴在看了上篇博客后告诉我,尽管抓取的数据确实不少,但还是遗漏了一个十分重要的数据——每日疫情数据的变化趋势 首先,感谢你们的好心提醒以及对我的鼓励!感谢你们能够赏脸看我的文章! 其实抓取这些数据和上篇博客提到的方法是一样的,看过的小伙伴们就当是重温一遍叭 数据准备:要抓取数据,自然需要找一个具有这样数据的数据源,那就找呗 于是发现了网易新闻提供了一个这样的数据源 url:https://news.163.com/special/epidemic/ 开干! 数据采集:和上篇一样,使用谷歌浏览器自带的开发者工具进行数据包抓取 采集过程:和上篇一样,打开开发者工具的捕获按钮后,F5刷新查看数据包,搜索对应的数据 如图,我直接搜索第一个数据 93(但是要注意一下“新增确诊人数”,因为你观察一下“累计确诊人数”中的数据后,可以得知“新增确诊人数”是相邻两个“累计确诊人数”的差,如果直接搜“新增确诊人数”的话,可能无法搜索到我们要找的数据包,原因是“新增确诊人数”的数据完全是可以通过计算得出的) 但是在排查这些数据包发现,这些数据包太多了,很难找到。没关系,我们换一个数据,搜索“累计确诊人数”里的数据看看,以1975为例,发现只有一个搜索结果,如图