隨著新冠疫情的全球暴發(fā)，各國的疫情數(shù)據(jù)成為人們關(guān)注的焦點。Python是一種流行的編程語言，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。下面我們就使用Python分析一下疫情數(shù)據(jù)。

#導(dǎo)入需要的庫
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取數(shù)據(jù)
data=pd.read_csv('data.csv')
#獲取全球累計確診人數(shù)
confirmed_case=data['confirmed'].sum()
#獲取全球累計死亡人數(shù)
death_case=data['deaths'].sum()
#獲取全球累計治愈人數(shù)
recovered_case=data['recovered'].sum()
#輸出結(jié)果
print('全球累計確診病例數(shù)為：'+str(confirmed_case))
print('全球累計死亡病例數(shù)為：'+str(death_case))
print('全球累計治愈病例數(shù)為：'+str(recovered_case))
#繪制餅圖
labels=['Confirmed','Recovered','Deaths']
sizes=[confirmed_case,recovered_case,death_case]
colors=['yellowgreen','lightskyblue','lightcoral']
plt.pie(sizes,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Global COVID-19 Cases')
plt.show()

上述Python代碼可以計算得出全球累計確診病例數(shù)、累計死亡病例數(shù)和累計治愈病例數(shù)，并且繪制出餅圖來展示這些數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)，我們可以更加直觀地了解全球疫情的發(fā)展情況。

此外，我們還可以通過Python分析各國的疫情數(shù)據(jù)，并繪制相應(yīng)的圖表來展示各國疫情的發(fā)展趨勢。使用Python對疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助我們更好地了解疫情的發(fā)展情況，進(jìn)而采取更加有針對性的措施來應(yīng)對疫情。