这个项目有关有关 武汉肺炎 2019-ncov的相关病例数据的分享。从gitlab迁移过来~。发布页这里
该数据是从丁香园·丁香医生通过爬虫获取的全国2019-ncov病毒的感染病例。
- 时间的分辨率：每一小时抓取一次
- 空间分辨率：城市、省份、国家
- 起止时间：对于城市和省粒度的数据从2020-1-25 15时到疫情结束。对于国家粒度的数据从2020-1-27 10时到疫情结束
- 数据缺失 2020-1-28 00到2020-1-28 12(由于程序中断，数据缺失这部分数据缺失)
- 数据缺失 对于2020-1-27 10到2020-1-29 19缺少部分省份的数据
可以直接通过链接访问(对于构建应用的需求的可以使用这个方式)，返回数据形式为json，虽然url显示为csv。获取方法：
-
比如要获取
2020年1月25日15时的各个城市粒度的病例数据，可以访问：http://69.171.70.18:5000/data/city_level_2020-01-25T15.csv -
同理相同日期的省份或其他国家的数据可以访问：
http://69.171.70.18:5000/data/province_level_2020-01-25T15.csv或http://69.171.70.18:5000/data/country_level_2020-01-27T10.csv
访问历史数据可以通过组装URL获得，比如city_level_2020-01-25T15.csv表示城市尺度的2010年1月15日15时的数据。按照从00到23小时（注意是两个零）。
使用python requests模块
import requests
import json
import pandas as pd
url = "http://69.171.70.18:5000/data/city_level_2020-01-25T15.csv"
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)
dataset = pd.DataFrame(data)该数据是由病例数据经过百度地理编码得到，是地理编码后得到的坐标点的数据。获取地理数据的方式通过请求相应的URL得到，比如要访问2020-01-25日16时的点数据，可以通过下面的链接访问：
- 城市粒度：
http://69.171.70.18:5000/data/point/city_level_2020-01-25T16.geojson - 省粒度：
http://69.171.70.18:5000/data/point/province_level_2020-01-25T16.geojson - 国家粒度：
http://69.171.70.18:5000/data/point/country_level_2020-01-25T16.geojson
注意：
- 对于部分城市由于地名存在歧义，因此需要手工修改，因此地理数据有时可能不能得到实时的更新~
- 虽然可以获得面装数据（如访问
http://69.171.70.18:5000/data/polygon/city_level_2020-01-25T16.geojson），但是由于数据比较大，而且由于政治地理边界原因这里不推荐使用。
这种方法可以直接下载csv数据（确实是csv数据），该数据为utf无bom编码，对于Windows的excel来说，需要转换成utf含bom的编码方式。转换方法可以使用 notepad++完成（现在不需要了:）。比如要获取2020年1月25日15时的各个城市粒度的病例数据：
- 城市粒度：
http://69.171.70.18:5000/download/city_level_2020-01-25T15.csv下载得到 - 省粒度：
http://69.171.70.18:5000/download/province_level_2020-01-25T15.csv
方式为：
- 城市粒度：
http://69.171.70.18:5000/download/point/city_level_2020-01-25T15.geojson - 省粒度：
http://69.171.70.18:5000/download/point/province_level_2020-01-25T15.geojson - 国家粒度：
http://69.171.70.18:5000/download/point/country_level_2020-01-25T15.geojson
分析案例参考：这里
make_map.py
make_video.py
由于自己电脑内存太小，无法制作成视频分享给大家
- 构建github pages页面，发布可以下载数据的页面
Xiaokang Fu, open-2019-ncov, Wuhan University, https://gitlab.com/wybert/open-2019-ncov
- 本项目病例数据来源为：丁香园·丁香医生
- 本项目地理编码使用百度地理编码API完成
- 本项目地理面数据和行政边界来自于github:china-geojson
- 对于政治敏感的行政边界地图可以使用高德提供的数据。
本人只负责整理数据，不承担任何法律责任。如有侵权请在微博私信@Mayday大象