之前说到过，和同事们做了一个免费开源的新冠数据访问接口项目：COVID-19-Data-API。今天开始我们用 Python 、jupyter notebook、pandas等来进行数据分析的一个教程。

疫情过后，有人说剩下来的都是数字化的企业了，数据分析能力也已经是一项必备技能了，有太多的工具可以进行数据分析，前几年可能excel 还是很多人认为最有效的数据分析工具，现在可以选择面太广了，免费工具里面，Python+pandas 肯定还是最佳选择之一。准备一套完整的 Python 的入门教材+Python数据分析教程，并且用现在时髦的视频方式录制。所以先准备好教材。

下面的代码从接口处获得数据，经过简单的整理，输出。
具体来说，是获得意大利在2020年3月24日的疫情感染数据。

1 设置API的地址，调用token
2 设置headers、payload等需要调用的参数
3 通过 requests 的 get 方法来访问数据
4 通过 pandas 来简单处理数据
5 显示数据

# demo for infection/region
# input region, start_date, get data
# 接口：感染/国家地区

import requests
import pandas as pd

# API url
url = 'https://covid-19.adapay.tech/api/v1/'
# token, can call register function get the API token
token = '497115d0c2ff9586bf0fe03088cfdbe2'

# region or country
region='Italy'

# headers, need the API token
headers = {
    'token': token
}

# the params
payload = {
    'region': region,
    'start_date':'2020-03-24'
}

# call requets to load 
r = requests.get(url+'infection/region', params=payload, headers=headers)

data = r.json()

# use pandas to get the data
df = pd.DataFrame.from_dict(data['data']['region'][region])
print(df)
print('---')

通过requests 获得数据，然后pandas 整理。输出结果如下：

               2020-03-24
confirmed           69176
confirmed_add        5249
deaths               6820
deaths_add            743
recovered            8326
recovered_add         894

即便你对Python不太懂，或者一知半解，相信看到上面的代码也能够猜的七七八八，Python的可读性非常好。

要运行上面代码，最简单的方式是通过 jupyter-notebook，然后推荐下载安装 anaconda，最强的 Python 扩展程序，下载安装 anaconda 之后，直接运行 jupyter-notebook，就可以在notebook 里面的 cell 单元格中输入上面的代码。 已经有很多教程关于怎么使用 Python 下的 jupyter-notebook，可以先网上搜索一下，这里就不赘述了。

下面的例子读取一段时间范围内的数据，并对行列进行交换，便于分析和制图。基础代码延续之前的例子，所以要在上面运行的基础上继续。

# demo for infection/region
# input region, start_date, end_date, get data

# the params
payload = {
'region': region,
'start_date': '2020-03-24',
'end_date': '2020-03-31'
}

# call requets to load
r = requests.get(url+'infection/region', params=payload, headers=headers)

data = r.json()

# use pandas to get the data
df = pd.DataFrame.from_dict(data['data']['region'][region])
print(df)
print('---')

我们可以得到下面的结果：

               2020-03-24  2020-03-25  2020-03-26  2020-03-27  2020-03-28  \
confirmed_add        5249        5210        6203        5909        5974   
deaths_add            743         683         712         919         889   
recovered_add         894        1036         999         589        1434   
confirmed           69176       74386       80589       86498       92472   
deaths               6820        7503        8215        9134       10023   
recovered            8326        9362       10361       10950       12384   

               2020-03-29  2020-03-30  2020-03-31  
confirmed_add        5217        4050        4053  
deaths_add            756         812         837  
recovered_add         646        1590        1109  
confirmed           97689      101739      105792  
deaths              10779       11591       12428  
recovered           13030       14620       15729  

我们把日期和确证等交换一下行列，便于制图

# demo for infection/region
# input region, start_date, end_date, get data
# exchange the row and column by Pandas, the row index is date
# 交换数据的行和列

df = df.T
print(df)
print('---')

可以得到下面的结果：

            confirmed_add  deaths_add  recovered_add  confirmed  deaths  \
2020-03-24           5249         743            894      69176    6820   
2020-03-25           5210         683           1036      74386    7503   
2020-03-26           6203         712            999      80589    8215   
2020-03-27           5909         919            589      86498    9134   
2020-03-28           5974         889           1434      92472   10023   
2020-03-29           5217         756            646      97689   10779   
2020-03-30           4050         812           1590     101739   11591   
2020-03-31           4053         837           1109     105792   12428   

            recovered  
2020-03-24       8326  
2020-03-25       9362  
2020-03-26      10361  
2020-03-27      10950  
2020-03-28      12384  
2020-03-29      13030  
2020-03-30      14620  
2020-03-31      15729