疫情地圖顯示是目前疫情監測和分析的一個重要手段，而Python作為一門強大的編程語言，在疫情地圖顯示方面也有其獨特的優勢。

# 導入需要的庫
import pandas as pd
import numpy as np
import folium
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
# 將數據按照地區分組并統計確診人數
grouped = data.groupby(['地區'])['確診人數'].sum().reset_index()
# 將地區名稱轉換為中文
grouped['地區'] = grouped['地區'].map({'USA': '美國', 'China': '中國', 'Brazil': '巴西', 'India': '印度', 'Russia': '俄羅斯'})
# 以中國地圖為底圖
map = folium.Map(location=[30.9756, 112.2707], zoom_start=3)
# 將數據添加到地圖上
for i in range(len(grouped)):
folium.Circle(
location=[data.loc[i,'緯度'], data.loc[i,'經度']],
tooltip=grouped.loc[i,'地區']+':'+str(grouped.loc[i,'確診人數']),
radius=grouped.loc[i,'確診人數']*300,
fill=True,
fill_opacity=0.7,
color='red',
opacity=0.4,
fill_color='crimson'
).add_to(map)
# 保存地圖
map.save('map.html')

以上是一個簡單的Python代碼示例，利用pandas、numpy和folium等庫，實現了疫情地圖的繪制。其中，通過讀取數據并按區域分組、統計確診人數，將地區名稱轉換為中文等操作，使得繪制出的疫情地圖更加直觀、清晰。此外，通過調整填充顏色、圓圈半徑等參數，實現了在地圖上直觀展示各地區疫情確診人數的效果。