Python疫苗研发情况可视化的简单示例

这篇文章主要为大家详细介绍了Python疫苗研发情况可视化的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的雯雯来看看吧！

一、安装plotly库

因为这部分内容主要是用plotly库进行数据动态展示，所以要先安装plotly库

代码如下：

pip install plotly

Python实战之疫苗研发情况可视化

除此之外，我们对数据的处理还用了numpy和pandas库，如果你没有安装的话，可以用以下命令一行安装

代码如下：

pip install plotly numpy pandas

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代码如下：

#导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

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二、疫苗研发情况

各国采用的疫苗品牌概览

通过对各国卫生部门确认备案的疫苗品牌，展示各厂商的疫苗在全球的分布

代码如下：

#读取数据
locations=pd.read_csv(r'data/locations.csv')

Python实战之疫苗研发情况可视化

代码如下：

locations

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这里我们的loacation中可以看到各个地方的疫苗和数据的来源与数据来源的网页

三、数据处理

代码如下：

#发现数据中vaccines列中包含了多个品牌的情况，将这类数拆为多条
vaccines_by_country=pd.DataFrame()
for i in locations.iterrows():
    df=pd.DataFrame({'Country':i[1].location,'vaccines':i[1].vaccines.split(',')})
    vaccines_by_country=pd.concat([vaccines_by_country,df])
vaccines_by_country['vaccines']=vaccines_by_country.vaccines.str.strip()# 去掉空格

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代码如下：

vaccines_by_country.vaccines.unique() # 查看疫苗的种类

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四、可视化疫苗的分布情况

代码如下：

#绘图
fig=px.choropleth(vaccines_by_country,
                locations='Country',
                locationmode='country names',
                color='vaccines',
                facet_col='vaccines',
                facet_col_wrap=3)
fig.update_layout(width=1200, height=1000)
fig.show()

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各品牌分布：

• Pfizer/BioNTech 主要分布于北美，南美的智利、厄瓜多尔，欧洲、沙特
• Sputnik V 主要分布于俄罗斯、伊朗、巴基斯坦、非洲的阿尔及利亚以及南美的玻利维亚、阿根廷
• Oxford/AstraZeneca 主要分布于欧洲、南亚、巴西
• Moderna 主要分布在北美和欧洲
• Sinopharm/Beijing 主要分布在中国、北非部分国家和南美的秘鲁
• Sinovac 主要分布在中国、南亚、土耳其和南美
• Sinopharm/Wuhan 主要仅分布于中国
• Covaxin 主要分布于印度

综上可以发现，全球采用最广的仍是Pfizer/BioNTech，国产疫苗中Sinovac(北京科兴疫苗)输出到了较多国家

五、各品牌疫苗上市情况（仅部分国家）

根据数据集中提供的部分国家20年12月以来各品牌疫苗接种情况，分析各品牌上市时间及市场占有情况

代码如下：

#读取数据
vacc_by_manu=pd.read_csv(r'data/vaccinations-by-manufacturer.csv')

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代码如下：

#定义函数，用于从原始数据中组织宽表
def query(df,country,date,vaccine):
    try:
        result=df.loc[(df.location==country)&(df.date==date)&(df.vaccine==vaccine)].total_vaccinations.iloc[0]
    except:
        result=np.nan
    return result

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代码如下：

vacc_by_manu

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六、组织宽表

代码如下：

#组织宽表
vacc_combined=pd.DataFrame(columns=['location','date','Pfizer/BioNTech', 'Sinovac', 'Moderna', 'Oxford/AstraZeneca'])
for i in vacc_by_manu.location.unique():
    for j in vacc_by_manu.date.unique():
        for z in vacc_by_manu.vaccine.unique():
            result=query(vacc_by_manu,i,j,z)
            if vacc_combined.loc[(vacc_combined.location==i)&(vacc_combined.date==j)].empty:
                result_df=pd.DataFrame({'location':i,'date':j,z:result},index=['new'])
                vacc_combined=pd.concat([vacc_combined,result_df])
            else:
                vacc_combined.loc[(vacc_combined.location==i)&(vacc_combined.date==j),z]=result

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代码如下：

vacc_combined

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七、补全缺失数据

代码如下：

#补全缺失数据
temp=pd.DataFrame()
for i in vacc_combined.location.unique():#按国家进行不全
    r=vacc_combined.loc[vacc_combined.location==i]
    r=r.fillna(method='ffill',axis=0)#先按最近一次的数据进行补全
    temp=pd.concat([temp,r])#若没有最近的数据，认为该项为0
temp=temp.fillna(0).reset_index(drop=True)
temp

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八、绘制堆叠柱状图

代码如下：

#绘制堆叠柱状图
fig=px.bar(temp,
        x='location',
        y=vacc_by_manu.vaccine.unique(),
        animation_frame='date',
        color_discrete_sequence=['#636efa','#19d3f3','#ab63fa','#00cc96']#为了查看方便，品牌颜色与前一部分对应
        )
fig.show()

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数据中主要涉及Pfizer/BioNTech、Sinovac、Moderna、Oxford/AstraZeneca 4个品牌，其中：

• Pfizer/BioNTech 上市时间最早，20年12月24日时即已经开始在智利接种了，之后在12月底开始在欧洲接种，21年1月12日开始在美国接种
• Sinovac 21年2月2日开始在智利接种Moderna 21年1月8日先在意大利开始接种，随后12日即开始在美国大量接种，最终在欧洲及美国均大量接种
• Oxford/AstraZeneca 21年2月2日先在意大利开始接种，随后即在欧洲开始接种
• 整体上看，Pfizer/BioNTech上市最早，且在全球占有份额最大，Moderna 随后上市，主要占据美国和欧洲市场，Sinovac、Oxford/AstraZeneca上市均较晚，其中Sinovac占据了智利的大部分市场份额，而Oxford/AstraZeneca主要分布于欧洲，且占份额很小

到此这篇关于Python实战之疫苗研发情况可视化的文章就介绍到这了,更多相关Python疫苗研发情况可视化内容请搜索四海网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持四海网！

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