世界动态疫情地图Python轻松画

今天我们来看看如何绘制世界疫情动态地图。同样使用PyEcharts进行绘制，还没看过前几期使用PyEcharts绘制疫情地图文章的，可以通过以下链接查看
8行Python代码轻松绘制新冠疫情地图
动态新冠疫情地图Python轻松画
湖北动态新冠疫情地图Python轻松画
地图效果如下：

绘制世界疫情动态地图有个地方需要注意，就是要把国家标签隐藏起来，否则全部显示的话，那效果惨不忍睹，你们可以自己试试。
另外国家名要用英文名，为止，我还特意去找了一张国家名称对应表进行匹配处理。
数据是这样的，指标是新增确诊人数

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有了前面绘图经验，我们就直接上代码了

import pandasfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Timelinedata = pandas.read_excel(\'C:/Python/xgyq.xlsx\',sheet_name=\'6\', index_col=\'time\')#取出国家列表attr = data.columns.tolist()#统计数据条数n = len(data.index)#定义每日地图绘制函数def map_visualmap(sequence, date) -> Map:c = (Map().add(date, sequence, maptype=\"world\").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=\"世界疫情动态地图\"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20,range_color=[\"#FFFFFF\",\"#FFCC00\",\"#CC0000\"]# 这里修改颜色，低、中、高),))return c#创建时间轴对象timeline = Timeline()for i in range(n):#取每日数据row = data.iloc[i,].tolist()#将数据转换为二元的列表sequence_temp = list(zip(attr,row))#对日期格式化以便显示time = format(data.index[i], \"%Y-%m-%d\")#创建地图map_temp = map_visualmap(sequence_temp,time)#将地图加入时间轴对象timeline.add(map_temp,time).add_schema(play_interval=360)# 地图创建完成后，通过render()方法可以将地图渲染为htmltimeline.render(\'世界疫情动态地图.html\')