1小时搞定数据分析报告：GroupBy快速原型设计

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：

   请快速生成一个数据分析原型，处理COVID-19数据集（日期,国家,新增病例,死亡数等）：1) 按周和国家分组分析趋势 2) 计算各国死亡率 3) 找出爆发速度最快的地区 4) 生成交互式热力图 5) 输出可分享的HTML报告。要求使用最少代码实现最大效果，侧重快速验证假设而非完美优化。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个疫情数据分析的小项目，需要快速验证几个关键假设。这种敏捷开发场景下，用pandas的groupby功能做快速原型设计简直太合适了。分享一下我的实战过程，从原始数据到可视化报告的全流程只用了不到1小时。

1. 数据准备与清洗

拿到一个包含日期、国家、新增病例和死亡数的COVID-19数据集后，第一步是简单清洗数据。我主要做了三件事：

1. 将日期列转换为datetime格式，方便后续按周分组
2. 处理缺失值，用前后值填充或直接删除
3. 添加周数计算列，为后续按周分析做准备

2. 核心分析：分组与聚合

这里groupby大显身手了，几个关键分析用groupby一行代码就能搞定：

1. 按周和国家分组，计算新增病例和死亡的7日移动平均，分析趋势变化
2. 用死亡数除以确诊病例数计算各国死亡率，并按高低排序
3. 计算每周增长率，找出病例增速最快的国家和地区

3. 可视化展示

数据分析结果要直观展示，我选择了交互式可视化：

1. 用热力图展示不同国家随时间的疫情变化
2. 折线图对比不同国家的增长曲线
3. 地图展示全球疫情分布情况

4. 报告生成

最后一步是生成可分享的报告：

1. 将所有分析结果和图表整合到一个notebook中
2. 添加必要的文字说明和分析结论
3. 导出为HTML格式，方便团队其他成员查看

经验总结

通过这次快速原型开发，我总结了几点经验：

1. groupby是数据分析的瑞士军刀，聚合计算效率极高
2. 原型阶段不必追求完美，关键是快速验证核心假设
3. 交互式可视化能让分析结果一目了然
4. 完整的工作流比单一的技术点更重要

整个过程中，InsCode(快马)平台帮了大忙。它内置的Jupyter环境让我不用配置本地开发环境，写完代码直接就能运行看结果。最方便的是，这个分析项目可以直接一键部署成在线服务，团队成员点击链接就能查看完整的分析报告。 这种快速从原型到产出的体验，对数据分析工作来说真的太实用了。

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：

   请快速生成一个数据分析原型，处理COVID-19数据集（日期,国家,新增病例,死亡数等）：1) 按周和国家分组分析趋势 2) 计算各国死亡率 3) 找出爆发速度最快的地区 4) 生成交互式热力图 5) 输出可分享的HTML报告。要求使用最少代码实现最大效果，侧重快速验证假设而非完美优化。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果