Як правільна напісаць праграму, якая выкарыстоўвае ўмоўны пакет для прадастаўлення інфармацыі пра пнеўманію Ухана (CoVid-19)

Перш за ўсё, мы дзякуем Ахмеду Нафію (https://resume-1b4f0.web.app/about) за хуткае напісанне пакета, каб усе ахвотныя ў Python маглі выкарыстоўваць яго, каб даведацца пра статыстыку захворвання пнеўманіі Ухана ( выкліканы коранавірусам Ухана, які мы называем CoVid-19)

Для гэтага нам трэба ўсталяваць covid пакет у Python з камандай:

python3 -m pip усталяваць covid

Тут мы паспрабуем выкарыстаць гэтую каманду замест каманды

Pip ўсталяваць Covid

Карыстальнікі Python могуць праглядаць інфармацыю пра грып, які адбываецца ў вашай краіне, напісаўшы некалькі наступных простых каманд, не ведаючы, што адбываецца на тэлебачанні ці ў Інтэрнэце.

У (з універсітэта Джона Хопкінса):

з covid імпарту Covid print (Covid (). get_status_by_country_name ("В'етнам"))

Выхад (02 красавіка 2020 г.):

{'id': '177', 'country': 'Vietnam', 'пацверджана': 227, 'active': 152, 'смерць': 0, 'recovery': 75, 'шырыня': 14.058324, 'longitude' : 108.277199, 'last_update': 1585835627000}

У (з worldometers.info)

з Covid імпарту Covid print (Covid ("Сусветныяметры"). get_status_by_country_name ("В'етнам"))

Выходзіць (02 красавіка 2020 г.)

{'краіна': 'В'етнам', 'пацверджана': 227, 'new_cases': 9, 'смерць': 0, 'выздараўленне': 75, 'актыўнасць': 152, 'крытычнасць': 3, 'total_cases_per_million': дзесятковы знак ('2'), 'total_deaths_per_million': дзесятковы ('0')}

Цяпер нам трэба напісаць праграму на Python, каб паказаць спіс самай апошняй статыстыкі захворвання на пнеўманію Ухань у краінах, якія маюць інфармацыю на сайтах Універсітэта Джона Хопкінса і worldometers.info

з Covid Імпартаваць Covid wh = Covid ("Сусветныяметры") дадзеныя = wh.get_data ()

Метад get_data () дазваляе атрымаць усю інфармацыю, такую ​​як колькасць пацверджаных выпадкаў, агульная колькасць выпадкаў смерцяў і агульная колькасць адноўленых выпадкаў і г.д. ва ўсіх краінах.

Паколькі метад get_data () вяртае масіў тыпу дадзеных слоўніка, так што нам трэба пераўтварыць гэтую зменную інфармацыю ў тып дадзеных DataFrame, каб лёгка адсачыць яе ў табліцы. Для гэтага нам трэба ўсталяваць пакеты панды, звязаныя з аналізам дадзеных.

імпартаваць панды ў выглядзе pd df = pd.DataFrame (дадзеныя, слупкі = дадзеныя [0] .keys ())

Прыведзены вышэй выраз азначае, што пераменная df DataFrame бярэцца з масіва дадзеных, у той час як назва слупка гэтай пераменнай df з'яўляецца ключом Dictionay (які з'яўляецца першым элементам масіва дадзеных).

Пасля пераўтварэння ў DataFrame дадзеныя ўтрымліваюцца ў пераменнай дадзеных, якая вяртаецца з прыведзенага вышэй спосабу get_data () і павінна быць прыгожа запісана на экране наступнымі камандамі:

У:

df.head ()

Выхад:

Пасля пераходу на DataFrame мы можам выкарыстоўваць функцыі і метады DataFrame для апрацоўкі і аналізу гэтых дадзеных.

Тым не менш, Ахмед Нафіс таксама напісаў шэраг метадаў, якія трэба выкарыстоўваць для зручнасці ў няўдалым пакеце. Напрыклад, экспартаваць спіс краін, чые дадзеныя пра вірус Ухань захоўваюцца на сайтах worldometers.info і JHU.

У:

раздрукоўка (wh.list_countries ())

Выхад:

['usa', 'італія', 'іспанія', 'германія', 'францыя', 'іран', 'uk', 'швейцарыя', 'індычка', 'бельгія', 'нідерланды', 'аўстрыя', ' Канада ',' s. Карэя "," Партугалія "," Бразілія "," Ізраіль "," Швецыя "," Аўстралія "," Норвегія "," Чэхія "," Расія "," Ірландыя "," Чылі "," Данія "," Малайзія " , "Эквадор", "Румынія", "Польшча", "Філіпіны", "Пакістан", "Японія", "Індыя", "Люксембург", "Саудаўская Аравія", "Тайланд", "Інданезія", "Фінляндыя", "Грэцыя", "Дамініканская рэспубліка", "Паўднёвая Афрыка", "Мексіка", "Перу", "Ісландыя", "Панама", "Сербія", "Аргенціна", "Калумбія", "Сінгапур", "Харватыя", 'slovenia', 'estonia', 'algeria', 'qatar', 'uae', 'ukraine', 'hong kong', 'new zeland', 'egypt', 'iraq', 'diamond princese', 'marocco' "арменія", "літва", "бахрэйн", "венгерская", "боснія і герцагавіна", "молдава", "ліван", "латвія", "балгарыя", "туніс", "андара", "словакія" , "казахстан", "азербайджан", "паўночная македонія", "Коста-Рыка", "Кіпр", "Уругвай", "Кувейт", "Тайвань", "Рэюньён", "Беларус", "Буркіна Фасо", "Камерун ',' йорданія ',' альбанія ',' афганістан ',' сан-марыно ',' куба ',' оман ',' в'етнам ',' гандурас ',' гана ',' мальта ',' сенегал ',' узбекістан ' , 'я ўзбярэжжа Віры ',' выспы каналаў ',' Фарэрскія выспы ',' Нігерыя ',' Маўрыкій ',' Палестына ',' Шры-Ланка ',' Венесуэла ',' Чарнагор'е ',' Марцініка ',' Бруней ',' Грузія ' , 'guadeloupe', 'drc', 'bolivia', 'mayotte', 'kyrgyzstan', 'kenya', 'cambodia', 'isle man', 'trinidad and tobago', 'gibraltar', 'rwanda', ' Парагвай ',' Нігер ',' Ліхтэнштэйн ',' Мадагаскар ',' Бангладэш ',' Манака ',' Аруба ',' Гвінея ',' Французская Гвіяна ',' Гватэмала ',' Барбадас ',' Джамайка ',' Уганда ', "Сальвадор", "Макао", "Джыбуці", "Замбія", "Французская Палінезія", "Таго", "Бермуды", "Малі", "Эфіопія", "Конга", "Кайманавы выспы", " Святы Марцін "," Багамскія астравы "," М'янма "," Танзанія "," Гвіяна "," Мальдывы "," Габон "," Эрытрэя "," Новая Каледонія "," Сірыя "," Сінт-Маартэн "," Гаіці ", "Экватарыяльная Гвінея", "Манголія", "Намібія", "Бенін", "Святая Люцыя", "Дамініка", "Кюрасао", "Грэнландыя", "Грэнада", "Лаос", "Лівія", "Мозамбік", "Сейшэльскія астравы", "Сурынам", "ms zaandam", "Гвінея-Бісаў", "Эсваціні", "Ангола", "Зімбабвэ", "Сэнт-Кітс і Невіс", "Су dan ',' antigua and barbuda ',' chad ',' fiji ',' cabo verde ',' mauritania ',' nepal ',' vatican city ',' liberia ',' St. barth ',' turks and caicos ',' nicaragua ',' butan ',' montserrat ',' somalia ',' botswana ',' gambia ',' belize ',' British Britgin Virgin Islands ',' car ',' anguilla ' , 'бурундзі', 'нідэрландскі Карыбскі басейн', 'вул. Вінцэнт Грэнадыны "," Сьера-Леонэ "," Новая Гвінея-Папуа "," Тымор-Лестэ "," Кітай "]

Атрымайце агульную колькасць пацверджаных выпадкаў

друкаваць (wh.get_total_confirmed_cases ())

І іншыя метады мы можам знайсці на https://pypi.org/project/covid/

Прадставіць графік агульнай колькасці памерлых у гэтых краінах на наступным малюнку:

У:

deaths = df.sort_values ​​(by = ["deaths"]) імпартаваць matplotlib.pyplot як plt plt.figure (figsize = (16,8)) deaths ["deaths"]. plot (kind = "pie", ax = plt .subplot (), legenda = False, labels = deaths ['краіна'])

Да графа 10 краін з найбольшай колькасцю памерлых

deaths = df.sort_values ​​(by = ["deaths"], ascending = False) імпартаваць matplotlib.pyplot як plt plt.figure (figsize = (16,8)) смерць ["смерць"] [0:10] .plot ( kind = "пірог", ax = plt.subplot (), legend = Праўда, labels = deaths ['краіна'] [0:10])

Ці проста разгледзець 5 краін з большай колькасцю пацверджаных выпадкаў і 5 краін з меншай сумай пацверджаных выпадкаў, чым В'етнам

імпартаваць matplotlib.pyplot як plt vn = df.query ('краіна == "В'етнам"') ivn = vn.index [0] df ["пацверджана"] [ivn-5: ivn + 6] .plot (kind = " пірог ", figsize = (16,8), autopct = '%. 2f %%', legend = Праўда, надпісы = df ['краіна'] [ivn-5: ivn + 6])

У:

vn = df.query ('country == "Vietnam"') ivn = vn.index [0] plt.figure (figsize = (10,6)) plt.ylabel ("Колькасць выпадкаў") df [ivn-5 : ivn + 6] .plot (kind = "бар", ax = plt.subplot (), x = "краіна")