用PYTHON做疫情数据分析和可视化

要用Python进行疫情数据分析和可视化，我们可以使用pandas库来处理数据，matplotlib库来进行可视化。以下是一个简单的示例：

首先，我们需要收集疫情相关的数据，例如确诊病例数、死亡人数等。这些数据可以从各种公开的数据集或API中获取。假设我们已经获得了一个包含确诊人数和死亡人数的数据框（DataFrame），如下所示：

```python

import pandas as pd

# 假设我们已经有了一个包含确诊人数和死亡人数的数据框

data = {'确诊人数': [100, 200, 300, 400, 500],

'死亡人数': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)

```

接下来，我们可以使用pandas库的一些函数来处理数据。例如，我们可以计算总确诊人数和总死亡人数：

```python

# 计算总确诊人数和总死亡人数

total_confirmed = df['确诊人数'].sum()

total_deaths = df['死亡人数'].sum()

```

然后，我们可以使用matplotlib库来绘制折线图，展示确诊人数和死亡人数随时间的变化情况。例如：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制确诊人数和死亡人数随时间的变化折线图

plt.plot(df['确诊人数'], label='确诊人数')

plt.plot(df['死亡人数'], label='死亡人数')

plt.xlabel('时间')

plt.ylabel('数量')

plt.title('疫情数据变化')

plt.legend()

plt.show()

```

这样，我们就完成了用Python进行疫情数据分析和可视化的基本步骤。当然，实际的疫情数据分析会更加复杂，需要根据具体的需求和数据来源进行调整。