新冠疫情的全球爆發，讓數據挖掘在疫情防控中扮演了重要的角色。而Python作為一門流行的編程語言，其靈活性和強大的工具庫成為了數據挖掘過程中的重要工具。下面我們來看一下如何使用Python進行疫情數據挖掘。

首先，我們需要獲取疫情數據。可以從世界衛生組織、各國民政部門等權威機構獲取最新數據，也可以從開源數據網站上下載疫情數據集。這里我們以Github上的新冠疫情數據集為例：

import pandas as pd
url ='https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv'
data = pd.read_csv(url)
print(data.head())

以上代碼使用pandas庫讀取Github上的csv格式數據，并打印前5行數據。這里我們只展示全球感染人數，如果需要獲取更多信息，可以將'confirmed'替換為'recovered'（痊愈人數）、'deaths'（死亡人數）等。

接下來，我們可以使用matplotlib庫進行可視化分析：

import matplotlib.pyplot as plt
china_data = data[data['Country/Region'] == 'China']
plt.plot(china_data.iloc[:, 4:].sum(axis=0))
plt.title('China confirmed cases trend')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

以上代碼使用matplotlib庫繪制中國全國疫情感染人數趨勢圖。可以看出，疫情爆發后全國感染人數呈現出明顯的上升趨勢，而在2月底達到峰值之后開始逐漸下降。

除了可視化分析，我們還可以使用numpy、scipy等庫對數據進行更深入的分析，比如通過對疫情傳播趨勢進行預測等。Python提供的強大工具庫和靈活性，為疫情數據挖掘提供了便利和可能性。