Python实战：用快马5分钟搭建疫情数据可视化

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个疫情数据可视化应用，使用Python的requests库获取公开疫情API数据，用pandas进行数据处理，最后用matplotlib生成各省份确诊人数的柱状图和趋势折线图。要求实现完整的数据获取-处理-可视化流程，包含日期选择功能，并支持将可视化结果导出为图片。应用界面需要包含数据筛选控件和图表展示区域。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在学Python数据分析，想找个实战项目练手，正好看到公开的疫情数据API，就决定用Python做个数据可视化应用。整个过程在InsCode(快马)平台上完成，从数据获取到可视化展示只用了不到半小时，特别适合新手快速上手。分享下我的实现思路和踩坑经验：

1. 数据获取环节
   选用了国家卫健委的公开API接口，用requests库发送GET请求。这里要注意设置请求头模拟浏览器访问，否则可能被服务器拒绝。返回的是JSON格式数据，包含日期、省份、确诊人数等字段。第一次请求时没加超时参数，遇到网络波动直接卡死了，后来补上timeout=10才稳定。

2. 数据处理阶段
   用pandas把JSON数据转成DataFrame，这里有几个关键操作：

3. 把嵌套的省份数据展开成平面表结构
4. 将日期字符串转为datetime类型方便后续分析

5. 处理缺失值（有些省份某天没有数据上报） 最初直接用原始数据画图时，发现坐标轴日期显示错乱，检查才发现需要先用pd.to_datetime转换格式。

6. 可视化实现
   matplotlib画图时遇到两个典型问题：

7. 柱状图省份名称重叠：通过调整figure大小和xticks旋转角度解决

8. 趋势图线条太密集：用resample方法按周聚合数据 最终输出包含两个子图：左侧是全国各省当日数据的横向柱状图，右侧是选定省份的时间趋势折线图。

9. 交互功能
   用ipywidgets库加了几个实用控件：

10. 日期选择器（限制只能选有数据的日期范围）
11. 省份多选下拉框
12. 图表类型切换按钮 调试时发现控件回调函数里直接操作全局变量会报错，改成类封装后就正常了。

1. 部署上线
   在InsCode上完成开发后，直接用平台的一键部署功能生成在线可访问的页面。不需要配置服务器环境，系统自动处理了依赖安装和端口映射。特别方便的是，部署后的应用保留了所有交互功能，同事打开链接就能筛选日期查看不同维度的数据。

几点实用建议： - 处理公开API数据时一定要先打印原始数据结构 - matplotlib画图前建议先df.info()检查数据类型 - 交互控件最好加个加载状态提示，避免长时间运算时用户重复点击

这个项目让我体会到Python生态的强大——用不到200行代码就完成了从数据获取到可视化展示的全流程。在InsCode(快马)平台上开发更是省去了配环境的麻烦，写完代码点个按钮就能分享成果，对学习者特别友好。下一步准备尝试加入地图可视化，让数据呈现更直观。

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开发一个疫情数据可视化应用，使用Python的requests库获取公开疫情API数据，用pandas进行数据处理，最后用matplotlib生成各省份确诊人数的柱状图和趋势折线图。要求实现完整的数据获取-处理-可视化流程，包含日期选择功能，并支持将可视化结果导出为图片。应用界面需要包含数据筛选控件和图表展示区域。

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