用 Python 动态曲线图来对全球疫情进行演示

作者：Lemon

出品：Python数据之道

用 Python 动态曲线图来对全球疫情进行演示

各位同学好，我是 Lemon 。

最近一段时间，我写了几篇用 Python 的交互式可视化工具 Plotly 来演示全球疫情情况的文章，如下：

• 用 Plotly 动态柱状图来演示全球疫情变化趋势

• 用 Python可视化神器 Plotly 动态演示全球疫情变化趋势

• 超火动态排序疫情变化图，这次我们用 Plotly来绘制

如今（截至3月28日），全球确诊数量超过60万人，美国确诊数量已超过10万人，成为目前人数最多的国家，而且，疫情扩散的趋势还在快速发展过程中，多个国家首脑或高官也确诊，总体情况令人担忧，多国经济陷入困境，金融市场动荡不安。

今天，Lemon 继续来分享用 Plotly 对疫情情况进行可视化，本次我们用动态曲线图来进行演示。先来看最终的效果：

数据来源

本次我们主要使用动态曲线来可视化分析疫情的发展情况，疫情的数据来源于开源项目 Akshare 。为了代码和演示情况能够复现，这里我提供了保存好的数据供大家练习使用，本文的完整代码及数据文件在文末提供了获取方式。

准备工作

照例，还是先介绍下我运行的环境。

• Mac 系统

• Anaconda（Python 3.7）

• Jupyter Notebook

我是在 Jupyter Notebook 中运行代码的，本次使用到的 Python 库包括 akshare, pandas, plotly 等，首先我们需要将这些工具进行导入。

接着，我们读取已获得的数据（已保存的数据是截至3月28日）。

# 从 akshare 获取数据
# df_all_history = ak.epidemic_history()
# 从csv文件获取数据，这个数据文件的数据截止到3月28日
df_all_history = pd.r