疫情数据分析与可视化：从Kaggle实战到疫情地图制作完全指南

引言

在过去几年中，全球疫情的蔓延给各国社会带来了深远的影响。疫情不仅改变了人们的生活方式，也促使了各行业在数据分析、决策支持和预测模型的建设方面发生了巨大的变化。对于疫情数据的有效分析和可视化，成为了当下热点话题之一。

本文将通过Kaggle平台的一个经典项目，向你展示如何利用Python进行疫情数据分析，并基于分析结果制作疫情传播的动态可视化地图。文章将从数据获取、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、建模，到最后的可视化呈现，带你走完疫情数据分析的完整流程。

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1️⃣ 项目背景与数据概览

🏥 1.1 项目背景

疫情数据分析涉及到大量的复杂数据集，包括病例数、死亡率、恢复情况、地理信息等。通过对这些数据的深入分析，我们不仅可以了解疫情的当前状态，还可以预测未来可能的趋势。Kaggle上有很多数据集，涵盖了不同国家、地区的疫情数据。在这篇文章中，我们将聚焦于COVID-19数据集，分析全球范围内的疫情发展，并通过数据可视化展示相关结果。

📊 1.2 数据集介绍

本项目使用的数据集来源于Kaggle的COVID-19 Data Repository平台。该数据集包含了多国和多地区的疫情情况，字段包括：

• date: 日期
• location: 地区名称
• new_cases: 新增病例数
• new_deaths: 新增死亡数
• total_cases: 累计病例数
• total_deaths: 累计死亡数
• population: 人口数

该数据集是每日更新的，可以用来追踪疫情的演变过程。

📥 1.3 获取数据集

在Kaggle平台获取COVID-19数据集的步骤如下：

1. 访问Kaggle数据集页面，COVID-19 Data Repository。
2. 注册并登录Kaggle账户。
3. 选择你感兴趣的COVID-19数据集。
4. 点击Download按钮下载数据，或者使用Kaggle API下载。

   pip install kaggle
   kaggle competitions download -c covid19-global-forecasting-week-5
   

下载完成后，数据集将被保存在本地。

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2️⃣ 数据探索与可视化

在进行数据分析之前，首先需要对数据进行探索性分析（EDA）。EDA帮助我们识别数据中的潜在规律和异常值，为后续的模型构建和可视化提供参考。

📥 2.1 加载数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
covid_data = pd.read_csv('covid_data.csv')
print(covid_data.info())

🛠️ 2.2 处理缺失值

# 检查缺失值
print(covid_data.isnull().sum())

# 填充缺失值
covid_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

📈 2.3 数据可视化

通过直方图和折线图，我们可以直观地了解疫情的分布情况：

# 绘制新增病例的分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(covid_data['new_cases'], bins=50, color='skyblue')
plt.title('新增病例分布')
plt.xlabel('新增病例')
plt.ylabel('频次')
plt.show()

🌍 2.4 按地区分析疫情发展

# 绘制各地区累计病例的趋势图
top_locations = covid_data['location'].value_counts().head(10).index
filtered_data = covid_data[covid_data['location'].isin(top_locations)]

plt.figure(figsize=(12, 8))
for location in top_locations:
    location_data =