Python近年來在數據處理和分析領域備受好評，而在疫情爆發后，Python被廣泛應用于疫情數據處理，為疫情防控提供了關鍵的支持。

以新冠疫情舉例，疫情數據分為全球數據和國內數據兩種，其中，國內數據又可細分為各省份疫情數據。Python處理疫情數據的方法如下：

import pandas as pd
import requests
# 獲取全球疫情數據
url = 'https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv'
response = requests.get(url)
covid_data = pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
# 獲取中國各省份疫情數據
url2 = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
response2 = requests.get(url2)
covid_data2 = pd.read_json(response2.json()['data'])
# 數據處理
total_cases = covid_data['total_cases'].sum()
total_deaths = covid_data['total_deaths'].sum()
china_data = covid_data2['areaTree'][0]['children']
china_data_processed = pd.json_normalize(china_data)

以上代碼中，我們使用了Pandas和Requests庫，從數據源中獲取數據后進行處理。在處理全球疫情數據時，我們直接從Our World in Data官網下載數據，并通過Pandas庫的read_csv()方法將CSV格式數據轉化為DataFrame格式；在處理中國各省份疫情數據時，我們使用了騰訊新聞的疫情數據API，通過Requests庫獲取JSON格式數據，并通過Pandas庫的json_normalize()方法將JSON格式數據轉化為DataFrame格式。

處理數據的方法因數據不同而異，但總的來說，Python可以通過各種庫和方法靈活處理不同格式的數據，支持數據轉換、數據清理、數據分析等各種操作，為疫情防控和其他領域的數據處理提供強有力的支持。