自新冠病毒爆發(fā)以來，全球各地都開始采取措施來抗擊這一病毒的傳播。在這個時候，數(shù)據(jù)的重要性變得尤為重要，因為只有通過數(shù)據(jù)才能掌握病情的發(fā)展趨勢。Python是一門非常有用的編程語言，可以用來處理和分析數(shù)據(jù)。本文將介紹Python如何用于制作疫情表格，以幫助人們更好地了解疫情的發(fā)展和趨勢。

# 導(dǎo)入必要的模塊和庫
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取病例數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('covid_cases.csv')
# 篩選出中國的病例數(shù)據(jù)
china_data = data[data['Country/Region'] == 'China']
# 將病例數(shù)據(jù)按日期升序排列
china_data = china_data.sort_values(by='Date')
# 畫出中國病例數(shù)的折線圖
plt.plot(china_data['Date'], china_data['Confirmed'], label='Confirmed')
plt.plot(china_data['Date'], china_data['Deaths'], label='Deaths')
plt.plot(china_data['Date'], china_data['Recovered'], label='Recovered')
# 添加圖例和標(biāo)簽
plt.legend()
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of cases')
plt.title('COVID-19 Cases in China')
# 顯示圖表
plt.show()

在上述代碼中，我們首先導(dǎo)入了兩個常用的Python庫，分別是pandas和matplotlib。這兩個庫分別用于數(shù)據(jù)處理和畫圖。我們先用pandas庫讀取了病例數(shù)據(jù)，然后篩選出了中國的病例數(shù)據(jù)，通過將日期升序排列，得到了中國病例的時間序列。接著，我們用matplotlib庫畫出了中國病例數(shù)的折線圖，有了這個圖表，我們可以更好地了解中國病情的發(fā)展趨勢。

總之，Python是一門非常有用的編程語言，可以用于處理和分析數(shù)據(jù)。通過用Python制作疫情表格，我們可以更好地掌握疫情的發(fā)展趨勢，以幫助我們更好地應(yīng)對疫情的挑戰(zhàn)。