# default_exp china
# 上面一行用于nbdev中声明本模块的名称。必须是notebook的第一个Cell的第一行。

china_balance

• 描述：抗击新冠病毒（7）- 全国治愈与新增病例平衡分析。
• 功能：载入data/china.csv文件,进行绘图输出和分析。
• 模块：使用JupyterLab、Python、nbdev等完成。用到的Python模块包括：
  • re，正则表达式解析。
  • json，JSON格式解析。
  • pandas，数据表格分析。
• 数据来源：http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/list_gzbd.shtml
• 源码-https://github.com/openthings/anti2020ncov
• 参考：
  • JupyterLab-数据实验室
  • 文学式编程-nbdev入门教程
  • Pandas快速入门
    • 更多参考: https://my.oschina.net/u/2306127?q=pandas
  • 抗击新冠病毒（1）-开源软件与数据项目
  • 抗击新冠病毒（2）-基于Jupyter+nbdev的数据分析
  • 抗击新冠病毒（3）-探索在线数据资源
  • 抗击新冠病毒（4）-获取并保存在线数据
  • 抗击新冠病毒（5）-使用pandas进行数据分析
  • 抗击新冠病毒（6）-全国总体情况分析

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import *  

china = pd.read_csv("./data/china.csv")
china = china.sort_values(by='日期')

china_t = china
china_t['平衡']=china['新增确诊']-(china['新增治愈']+china['新增死亡'])

趋势图绘制

# 绘制增加量趋势图 
def drawb(dfx):
    myfont = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc',size=24)  
    fig=plt.figure(figsize=(48,12), dpi=250)
    p1=fig.add_subplot(1,1,1)
    p1.set_xticklabels(dfx['日期'], rotation=15, fontsize='small',fontproperties=myfont)

    #显示数据。
    p1.plot(dfx['日期'],dfx['平衡'],color='blue',linewidth=3,label='平衡【新增确诊-(新增治愈+新增死亡)】')
    p1.plot(dfx['日期'],dfx['新增确诊'],color='#BB0000',linewidth=1,label='新增确诊')
    p1.plot(dfx['日期'],dfx['现有确诊'],color='red',linewidth=1,label='现有确诊')
    p1.plot(dfx['日期'],dfx['新增治愈'],color='green',linewidth=1,label='新增治愈')

    p1.bar(dfx['日期'],dfx['新增死亡'],color='black',label='新增死亡')

    plt.title(u'全国病例(COVID-2019)增减数量平衡-2020年01-02月,数据来源：http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/list_gzbd.shtml',fontproperties=myfont) 
    plt.legend(loc=0,ncol=1,prop=myfont)
    plt.grid(True)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.show()
    
def drawb1(dfx):
    myfont = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc',size=24)  
    fig=plt.figure(figsize=(48,12), dpi=250)
    p1=fig.add_subplot(1,1,1)
    p1.set_xticklabels(dfx['日期'], rotation=15, fontsize='small',fontproperties=myfont)

    #显示数据。
    p1.plot(dfx['日期'],dfx['平衡'],color='blue',linewidth=3,label='平衡【新增确诊-(新增治愈+新增死亡)】')

    plt.title(u'全国病例(COVID-2019)增减数量平衡-2020年01-02月,数据来源：http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/list_gzbd.shtml',fontproperties=myfont) 
    plt.legend(loc=0,ncol=1,prop=myfont)
    plt.grid(True)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.show()

全国病例(COVID-2019)数量平衡-2020年01-02月

drawb(china)

drawb1(china)