2020年初，新型冠狀病毒爆發(fā)，全球各地深受其害。人們開始關(guān)注疫情數(shù)據(jù)，并使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來幫助預(yù)測疫情趨勢、評(píng)估政策措施和優(yōu)化醫(yī)療資源供給。Python成為疫情數(shù)據(jù)分析的首選編程語言，以下介紹一下Python在疫情數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('COVID-19.csv')
# 數(shù)據(jù)清洗
df = df.drop(columns=['SNo','Last Update'])
# 按國家/地區(qū)分組統(tǒng)計(jì)確診、治愈、死亡人數(shù)
df_grouped = df.groupby(['Country/Region']).agg({'Confirmed':'sum', 'Recovered':'sum', 'Deaths':'sum'})
# 繪制柱狀圖
df_grouped.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('COVID-19 Worldwide Cases')
plt.xlabel('Country/Region')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

上述代碼通過pandas庫讀取CSV格式的COVID-19疫情數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，只保留有用的列。利用groupby和agg函數(shù)對每個(gè)國家/地區(qū)的確診、治愈、死亡人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。然后使用matplotlib庫繪制柱狀圖，展示COVID-19的全球疫情情況。

除此之外，Python還可以用于繪制地圖、進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等方面，為疫情數(shù)據(jù)分析提供了更多的工具和技術(shù)支持。