Python 疫情資料的視覺化與分析（二）

python 疫情資料的視覺化與分析第二彈來襲。

上次通過資料的預處理已經將疫情的資料清洗到excel中，詳情見

這次將通過處理得到詞云。

import openpyxl

from wordcloud import wordcloud
# 讀取資料
wb = openpyxl.load_workbook(
'data.xlsx'
)# 獲取工作表
ws = wb[
'國內疫情'
]frequency =
for row in ws.values:
if row[0]
=='省份'
:pass
else
:        frequency[row[0]
]=float
(row[1]
)wordcloud = wordcloud(font_path=
"c:/windows/fonts/simli.ttf"
,                      background_color=
"white"
,                      width=
1920
, height=
1080
)# 根據確診病例生成詞云
wordcloud.generate_from_frequencies(frequency)
# 儲存詞云
wordcloud.to_file(
'wordcloude.png'
)

同理生成全球的詞云

wb = openpyxl.load_workbook(

'data1.xlsx'
)frequency_out =
sheet_name = wb.sheetnames
for each in sheet_name:
if"洲"
in each:
ws = wb[each]
for row in ws.values:
if row[0]
=='國家'
:pass
else
:                frequency[row[0]
]=float
(row[1]
)        wordcloud = wordcloud(font_path=
"c:/windows/fonts/simli.ttf"
,                              background_color=
"white"
,                              width=
1920
, height=
1080
)wordcloud.generate_from_frequencies(frequency)
# 儲存詞云
這就是全球疫情詞云了。
好了詞云製作就到這裡了。
				
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