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简介：面向新冠肺炎疫情数据分析与可视化的Python完整课设资料包，主要适用于计算机、电子信息工程、数学等专业大学生，可作为课程设计、期末大作业或毕业设计的参考资料。项目基于真实疫情数据，完整覆盖数据采集、清洗、时序预测、微博评论情感分析与多种可视化方案，代码和报告经导师指导后获得98分，参考价值较高。压缩包共57个文件，总大小3.94MB，包含17个Python脚本、2个Jupyter Notebook、5个CSV数据集、5个HTML页面、16张PNG图片，以及docx报告、词云JS、Markdown说明等，目录结构清晰，便于按模块查阅复用。当前已有424人学习。借助完整源码和报告，读者可快速掌握爬虫、jieba分词、TF-IDF、Logistic回归、地图与折线图绘制等核心技术，直接将工程范式迁移到自己的课设或毕业设计场景中。

1. 一张能扛住答辩的疫情数据分析课设：看完这篇你就知道工作量在哪

“新冠肺炎疫情数据分析与可视化”这个题目，几乎是 Python 课设里的常青树。每年都有大量学生选它，以为自己会 Pandas 读个 CSV、Matplotlib 画个折线图就完事，结果答辩时被老师一句“你这个图说明什么问题？”问得哑口无言。这门课设真正考察的从来不是你会不会调用plt.plot()，而是你能否完成一条完整的数据分析链路——从数据获取、清洗、聚合，到可视化呈现和结论提炼。本文要拆解的这份“完整课设和代码+报告”方案，本质上是给你一套可以直接复现的落地流程：数据源选型、Pandas 核心操作、可视化图表规划、报告写作框架，以及最容易被忽视的踩坑点。适合正在做 Python 数据分析与可视化课设、但不太确定从哪里下手的同学。读完你不需要再到处找示例代码，照着做就能搭出你自己的版本。

2. 数据从哪来、怎么装：疫情数据源选型与 Pandas 读取的完整流程

2.1 疫情数据集的三种常见来源：不是所有数据都适合直接拿来做课设

做疫情数据分析，第一步不是写代码，而是找数据。数据源选错了，后面所有分析都是空中楼阁。我做过不少数据分析项目，也帮人看过课设代码，发现大家最常犯的错是用别人二次处理过的 Excel 表，字段没有统一说明，日期格式乱七八糟，分析到一半才发现数据根本对不上。常见做法是这样。

第一类，WHO 和 Johns Hopkins 的开源仓库。它们提供 CSV 或 JSON 格式的全球疫情日更数据，字段命名规范，比如Country/Region、Confirmed、Deaths、Recovered，不同国家地区的数据都有。这类数据的优点是覆盖时间长、格式稳定，适合做全球维度的趋势分析。缺点是字段名是英文，国内课设通常需要翻译或重命名，而且数据量大，如果不做聚合，Pandas 读取后运行会明显卡顿。

第二类，国内主要做的是国家卫健委和各省卫健委的公开数据，通常以 JSON 接口的形式提供，但接口经常变动，需要爬虫不断调试。课设时间有限，不建议把精力耗在写爬虫上——除非你的题目明确要求必须爬取实时数据。

第三类，GitHub 上有不少“疫情可视化”项目的数据集，比如国内某个城市的确诊病例明细，或者某段时间的境外输入数据。这些数据常用于数据分析工程实践，拿来练手可以，但如果报告里要写“数据来源于某某仓库”，一定要确认数据的更新日期和采集方式，别拿一个 2020 年就停更的数据集硬撑到 2023 年，答辩时经不起追问。

我一般建议课设选第一类或第三类，因为 CSV 和 JSON 读取稳定，不依赖网络。你甚至可以只挑一个国家（比如中国）或一个省份的数据做深入分析，避免全球数据量过大导致可视化交互卡死。

2.2 读取 CSV 和 JSON 的最小可运行代码：解析日期列和字段重命名

确定数据源后，先写一个最小读取脚本。假设你下载了 Johns Hopkins 的time_series_covid19_confirmed_global.csv，这是全球累计确诊数的时序数据。

import pandas as pd # 读取全球累计确诊数据 file_path = "time_series_covid19_confirmed_global.csv" df = pd.read_csv(file_path) # 查看前5行，确认字段结构 print(df.head()) # 查看列名和缺失值 print(df.columns.tolist()) print(df.isnull().sum())

这段代码只做三件事：读文件、看结构、看缺失情况。很多课设翻车就在这一步——你没有先看数据长什么样就急着画图，结果画出来的折线图 x 轴全是日期字符串，y 轴是字符串拼接，图出来全是乱码。df.head()和df.columns.tolist()是最廉价的调试手段。

接下来是字段重命名和日期标准化。Johns Hopkins 的数据里，前几列是Province/State、Country/Region、Lat、Long，后面每一列是一个日期字符串，如1/22/20。这种宽表格式方便人阅读，但 Pandas 处理起来非常别扭——你没法直接按日期分组。所以要把宽表转换成长表：

# 将宽表转为长表：id_vars是保留的标识列，var_name是新列名，value_name是数值列名 df_melted = df.melt( id_vars=["Province/State", "Country/Region", "Lat", "Long"], var_name="date_str", value_name="confirmed" ) # 将日期字符串转换为真正的日期类型 df_melted["date"] = pd.to_datetime(df_melted["date_str"], format="%m/%d/%y") # 重命名列，方便后续代码阅读 df_melted.rename(columns={ "Province/State": "province", "Country/Region": "country" }, inplace=True) print(df_melted.head())

参数说明要记清楚：melt里的id_vars是你不希望被折叠的列，var_name和value_name是自己起的列名，一般叫date和value；pd.to_datetime的format参数必须和源数据里的1/22/20完全对应，否则 Pandas 只能用默认解析器去猜，速度慢而且容易出错。这里改成%m/%d/%y是因为美国日期格式是月/日/年。

2.3 数据目录规划：一个不容易被老师翻出问题的项目结构

数据读取只是开始，更实际的问题是项目管理。课设交付时老师会看你的目录结构，一个乱七八糟的目录会拉低印象分。我一般这样组织：

covid19_analysis/ ├── data/ │ ├── raw/ # 原始数据，只读不写 │ └── processed/ # 清洗后的数据 ├── notebooks/ # Jupyter Notebook 分析过程 ├── src/ │ ├── data_loader.py # 数据读取 │ ├── data_clean.py # 清洗逻辑 │ └── visualization.py # 画图函数 ├── figures/ # 输出的图表 ├── report/ │ ├── 报告.md │ └── 答辩PPT.md └── requirements.txt

这个结构不是拍脑袋定的。data/raw放原始文件，确保你随时能回溯；src把代码按职责拆开，别把 500 行代码全塞进一个main.py，老师看代码时看到你按函数拆分，至少能说明你有模块化意识。requirements.txt里写清楚依赖版本，比如pandas==2.0.3、matplotlib==3.7.2、pyecharts==2.0.5，这样换一台电脑也能复现。

3. 数据清洗与聚合：从混乱的原始表到可分析的结构化数据

3.1 处理缺失值和重复行：疫情数据里最常见的“隐形地雷”

疫情数据不是完美样本，缺失值和重复行是最常遇到的问题。Johns Hopkins 的仓库里，很多省份的Province/State列是 NaN，比如中国的数据就统一放在“China”下。如果你不去管这些缺失，后面按国家分组时会得到一堆奇怪的键。

# 处理缺失值：如果省份为空，直接用国家名填充 df_melted["province"] = df_melted["province"].fillna(df_melted["country"]) # 删除完全重复的行 df_clean = df_melted.drop_duplicates() # 检查每个国家的数据条数，确认没有明显异常 country_counts = df_clean.groupby("country").size() print(country_counts.head(20))

逻辑说明：fillna用国家名填充省份，保证每条记录都有地区标识；drop_duplicates清理原始文件里可能存在的重复行。这里有个细节——drop_duplicates默认是整行完全重复才删，如果你只想去重某几列，需要传subset参数，比如drop_duplicates(subset=["country", "date"])。疫情数据是时间序列，同一国家同一日期不应该出现两行。

参数说明：fillna的method参数也有讲究，比如method="ffill"（向前填充）适合补时序数据的缺失值，但不适合这种需要按列填充的场景。所以这里直接传值是最直观的。

3.2 计算每日新增、死亡率与增长率：别把累计值当增量用

这是整个课设里最关键的一步，也是很多人的认知盲区。原始数据里通常只有累计值（比如累计确诊），但你想分析“每日新增”，不能用累计值直接画趋势线，需要自己算差分。

# 先按国家+日期排序，排序是差分计算的前提 df_sorted = df_clean.sort_values(["country", "date"]) # 计算每日新增确诊：groupby之后用diff，是当前行减去上一行 df_sorted["daily_confirmed"] = df_sorted.groupby("country")["confirmed"].diff() # 计算死亡率：累计死亡 / 累计确诊 df_death = pd.read_csv("time_series_covid19_deaths_global.csv") # 转换和merge过程略，只展示计算部分 df_sorted["death_rate"] = df_death["deaths"] / df_sorted["confirmed"] * 100 # 计算环比增长率 = (今天累计 - 昨天累计) / 昨天累计 df_sorted["growth_rate"] = df_sorted.groupby("country")["confirmed"].pct_change() * 100 # 将第一个值（diff结果NaT）填充为0 df_sorted[["daily_confirmed", "growth_rate"]] = df_sorted[ ["daily_confirmed", "growth_rate"] ].fillna(0) print(df_sorted.head(10))

逻辑说明：groupby("country")["confirmed"].diff()的意思是，对每个国家的累计确诊列做一阶差分，得到的就是每日新增。pct_change()得到的是相对上一个日期的变化百分比，这个指标用来判断疫情是处于扩散期还是控制期非常有用。死亡率必须用deaths / confirmed，顺序别搞反。

避坑提醒：diff()的结果在第一行一定是 NaN，因为第一行没有“上一天”。如果你不fillna(0)，后续画图时，这些空值会被 Matplotlib 默认跳过，但如果在 Excel 里打开处理后的 CSV，你会看到一堆空白——老师看到这种数据会认为你连基本的数据处理都没做。

3.3 按国家/地区聚合：全球对比分析的 pivot_table 操作

当你需要对比几个国家的疫情趋势时，光有长表还不够，要把它转成适合对比的宽表格式。pivot_table是这里最常用的工具。

# 选取几个重点国家做对比 countries_of_interest = ["China", "US", "India", "Brazil", "United Kingdom"] # 生成以行为日期、列为国家的累计确诊矩阵 pivot_confirmed = df_sorted[df_sorted["country"].isin(countries_of_interest)].pivot_table( index="date", columns="country", values="confirmed", aggfunc="max" ) # 对缺失值做向前填充，然后删除全空的行 pivot_confirmed = pivot_confirmed.ffill().dropna(how="all") print(pivot_confirmed.tail(5))

参数说明：pivot_table的index是你希望作为行索引的列，columns是希望变成列标题的列，values是要聚合的数值列，aggfunc取决于你的数据粒度。这里用了max，因为同一日期同一个国家可能有多条记录，取最大累计值避免重复。ffill()是向前填充，如果某天没有数据，就用前一天的值补上，保证画折线图时不会断线。

这里特别提醒：你的课设报告里一定要写清楚每个字段的计算口径，比如“每日新增 = 今日累计 - 昨日累计”，不要只放一张图。答辩老师很可能就问：“你这个每日新增是怎么算的？”，答不上来就尴尬了。

4. 可视化方案设计：疫情分析到底该画哪几张图、怎么画

4.1 Matplotlib 画折线趋势图：中文乱码与日期轴格式化的完整解法

拿到结构化数据后，开始画图。第一张图通常是“重点国家累计确诊趋势对比”，用折线图最直观。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates # 解决中文乱码：指定中文字体 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # Windows 用 SimHei，Mac 用 PingFang SC plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 解决负号显示为方块的问题 # 创建画布，设置尺寸让x轴刻度有足够的空间 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) # 逐个国家画折线 for country in countries_of_interest: if country in pivot_confirmed.columns: ax.plot( pivot_confirmed.index, pivot_confirmed[country], label=country, linewidth=1.8 ) # 设置x轴为日期格式，每隔30天显示一个刻度 ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1)) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) ax.set_title("主要国家新冠疫情累计确诊数趋势对比", fontsize=14) ax.set_xlabel("日期") ax.set_ylabel("累计确诊人数") ax.legend(loc="upper left") ax.grid(alpha=0.3) # 旋转x轴刻度避免重叠 plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig("figures/top_countries_trend.png", dpi=300, bbox_inches="tight") plt.show()

这段代码是课设里比较核心的部分。中文乱码是几乎所有做 Python 数据可视化课设时都会遇到的问题——plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]这行代码就是治它的，但前提是你的系统里装了 SimHei 字体。如果你在 Linux 服务器上跑，这个字体可能不存在，可以用fc-list :lang=zh查看系统可用中文字体，或者改用"Noto Sans CJK SC"。MonthLocator(interval=1)让 x 轴每 1 个月显示一个刻度，一方面避免刻度太密，另一方面也符合疫情的长期趋势分析节奏。dpi=300保证保存的图片清晰，不要用默认 100，答辩 PPT 投影出来会糊。

如果你觉得累计确诊对比太普通，可以换一张“每日新增确诊对比”。只需把values="confirmed"换成values="daily_confirmed"，语义完全不一样——累计量看趋势定调，新增量看拐点和波动，两张图配合使用才有说服力。

4.2 Pyecharts 画中国地图和全球地图：省市数据如何匹配到地理坐标

折线图是基础，但课设要有亮点，建议加一张地图。Pyecharts 是做交互可视化比较顺手的库，它可以在 Notebook 里直接渲染出支持鼠标悬停的 HTML 页面，生成的是独立的 HTML 文件，不用依赖 Python 环境就能打开。

from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 假设你已经有一份各省累计确诊的数据：province_list 和 confirmed_list province_list = ["广东", "河南", "湖北", "浙江", "湖南"] confirmed_list = [2500, 1800, 68000, 1500, 1200] # 创建地图实例 map_chart = Map() map_chart.add( series_name="累计确诊", data_pair=list(zip(province_list, confirmed_list)), maptype="china", is_map_symbol_show=False ) map_chart.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="中国部分地区疫情分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=5000, is_piecewise=True) ) map_chart.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) ) # 输出成独立的HTML文件 map_chart.render("figures/china_map.html")

这里有一个非常容易踩的坑：Pyecharts 的省份名称映射。它识别的是“广东”这样的标准名称，如果你数据里写的是“广东省”，地图上就显示不出来；如果写“湖北”，它会映射到“湖北”而不是“湖北省”的图形区域。1.0 版本之后 Pyecharts 对名称匹配的容错比前面的版本好一些，但仍然建议先把省份列清洗成标准名称，比如去掉“省/市/自治区”后缀，再把“内蒙古”、“广西”、“新疆”等特殊名称单独核对一遍。验证方法很简单，渲染完 HTML 后打开看一眼，哪个区域没上色，就是名称没匹配上。

地图并非必须每张都做。如果你的题目重点是国家趋势分析，一张全球地图或中国地图做点缀就够，把精力花在解释数据上更有价值。

4.3 热力图与堆叠柱状图：关注哪些场景适合用，哪些是误导

疫情分析里还有一个常见需求：按“月份 × 国家”看新增确诊的分布。这种二维关系用热力图比较合适，用颜色深浅表达数值大小。

import seaborn as sns # 提取年-月字段，用于聚合 df_sorted["year_month"] = df_sorted["date"].dt.to_period("M") # 按月和国家聚合新增确诊 pivot_monthly = df_sorted[df_sorted["country"].isin(countries_of_interest)].pivot_table( index="year_month", columns="country", values="daily_confirmed", aggfunc="sum" ) # 画热力图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(pivot_monthly, annot=True, fmt=".0f", cmap="YlOrRd", linewidths=0.5, ax=ax) ax.set_title("重点国家月度新增确诊热力图") plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig("figures/monthly_heatmap.png", dpi=300) plt.show()

逻辑说明：先按月份切分数据，再按国家和月份分组求和。热力图的行是月份，列是国家，格子里的数字是当月总新增。这张图能快速看出某个国家疫情的“高峰期”在什么时间段，横向对比也很直观。cmap="YlOrRd"是黄色到红色的渐变，数值越大颜色越深，符合直觉。

但要注意，热力图不适合展示量级差异过大的数据。如果某个国家单月新增 500 万，另一个国家只有 1000，颜色会被最大值拉满，小数值全是白色，没有区分度。这种情况可以考虑对数据做对数变换，或者改用分位数映射。我一般会在课上跟学生强调可视化项目的一个原则：选图前先看数据分布，而不是反过来。

5. 疫情课设最容易翻车的 5 个坑：从数据结构到图表呈现的常见问题排查

5.1 坑一：日期字符串排序出错，折线图在时间轴上乱跳

现象：画图时 x 轴刻度的顺序不是按时间先后排的，而是按字符串首字母排的，比如 “10/1/20” 会排在 “2/1/20” 前面——因为字符串排序把 “1” 和 “2” 当成字符比较，结果先排 “1” 开头的所有日期，再排 “2” 开头的。

原因：读取 CSV 后日期列是字符串类型，没有通过pd.to_datetime转换成datetime64类型。Pandas 不会自动识别日期列。

解决：在处理原始数据时，立刻执行pd.to_datetime(df["date"])，转换后你可以用df.dtypes验证，date列应该是datetime64[ns]而不是object。转完之后再排序才可靠。

5.2 坑二：累计值和新增值混用，一张图里画了两个口径

现象：图例标题写着“每日新增”，但折线的数据实际是累计值，或者反过来。如果你同时画累计确诊和每日新增两条线，两者的量级差了好几倍，新增数据会被压在 x 轴上成为一条线。

原因：数据处理的中间变量被覆盖。常见场景是在清洗时执行了df["confirmed"] = df["confirmed"].diff()或类似的重赋值操作，之后想再画累计曲线，发现数据已经不可逆了。

解决：不要用df["confirmed"] = ...这种方式覆盖原始列。新增一列df["daily"] = df.groupby("country")["confirmed"].diff()，保留原始列。另外，画出图之后检查一眼纵轴最大值是否和已知数据吻合（比如中国累计确诊应该在几十万量级），比对着代码猜快得多。

5.3 坑三：中国地图显示不出来，或者省份颜色全是一个色

现象：HTML 渲染后，地图只显示灰色背景，没有任何省份有颜色；或者在 Notebook 里报错mapchinanot found。

原因：有两种可能性。第一种是 Pyecharts 没有注册中国地图的数据文件，老版本的 Pyecharts（0.5.x）需要额外安装echarts-countries-js等地图扩展包；新版本（1.0+）虽然内置了部分地图，但如果你的环境里缺少pyecharts-snapshot或网络无法加载地图脚本，也可能显示不了。第二种是数据名称匹配不到，省份名是全称、缩写或非标准写法，地图组件的 geo 数据源里找不到对应用户输入。

解决：第一步，检查 Pyecharts 版本：import pyecharts; print(pyecharts.__version__)，如果是 0.5.x，去升级到 2.x。第二步，固定地图脚本的加载方式，直接把render("figures/china_map.html")生成的 HTML 文件用浏览器打开，如果地图底图是白色但省份有颜色，说明是 JS 加载问题，检查网络或换成离线包。

5.4 坑四：Melt 之后数据条数翻倍，内存爆炸

现象：原本几十兆的 CSV，经过melt后数据量暴增到几百万行，Pandas 处理明显变慢，甚至 Jupyter Notebook 直接卡死。

原因：宽表转长表会让行数等于“原本的列数 - 标识列数”乘以“原本的行数”，这是结构性正常现象。但如果你做了一次melt之后又对结果再做一次melt，或者对多个宽表反复拼接，就会指数级放大数据量。

解决：melt之前先做一次列过滤，比如只保留日期列里某几个月的数据；或者直接读取时指定usecols参数，只在内存中加载需要的列。如果是多个 CSV 文件需要合并，把它们统一 melt 后再concat，而不是反着来。

5.5 坑五：报告里的结论和图表对不上，答辩被问到数据口径就卡壳

现象：报告里写“某月疫情达到峰值”，但图表上的峰值月份其实是另一边；图表用的是全球数据，但报告正文分析的是中国情况。

原因：报告和代码不是同一个人写的，或者写报告的时间距离做分析的时间太长，自己对数据都没印象了。这是很多数据课设的痛处，项目做完就忘了细节。

解决：做分析的时候养成一个好习惯——每做完一张图，直接在 Notebook 里以 Markdown 单元格写下这张图的 2-3 个关键结论。比如“图 3.1 显示中国在 2020 年 2 月达到第一个新增峰值，之后逐步下降”。这样写报告时直接组装，不容易出现数据和结论脱离的情况。

6. 让课设多走一步：从静态图到交互式看板的十分钟迁移

静态图只能证明你会用 Matplotlib，但 Python 数据分析的历史课设千篇一律。如果想给自己增加一点竞争力，学会把静态图替换成交互式看板是一个性价比很高的方向——不增加工作量，但成品效果提升明显。

Pyecharts 已经能满足大部分交互需求，但它的图是会生成 HTML 文件，不能直接嵌入到 Jupyter Notebook 中实时联动的。如果你想在 Notebook 里拖动滑块看不同时间段的数据，或者悬浮鼠标查看具体某一天某个国家的数值，可以考虑用 Plotly Express。

import plotly.express as px # 使用前面处理好的长表数据：df_sorted 包含 country, date, confirmed 列 # 选择几个国家，避免图例过多 df_plot = df_sorted[df_sorted["country"].isin(countries_of_interest)] # 绘制交互式折线图 fig = px.line( df_plot, x="date", y="confirmed", color="country", title="主要国家累计确诊交互式趋势图", labels={"confirmed": "累计确诊人数", "date": "日期"} ) # 设置悬停信息 fig.update_traces(hovertemplate="%{y} 人<br>%{x}") # 输出为独立HTML，也可以直接在Notebook中展示 fig.write_html("figures/interactive_trend.html")

这段代码的核心价值在于：color="country"自动分组上色，不需要手动循环ax.plot；鼠标悬停能看到精确数值，这份可交互的成果比一张静态 PNG 在答辩展示时能留下更深的印象。hovertemplate自定义了悬浮提示的文字格式，%{y}和%{x}分别是纵轴和横轴变量。

但有一条血泪经验要告诉你：交互式图表适合展示，不适合作为唯一的结果输出。你仍然要在报告里放静态图，因为老师打印你的报告时，HTML 文件没法直接打印。所以正确做法是报告里放静态图，答辩 PPT 里放交互式图，两者内容一致。最后，无论是代码还是报告，记得把注释写清楚。我见过太多人的代码变量名是a、b、c，图表标题还是默认的 “Figure 1”，这种代码即使画出来的图再漂亮，印象分也会被拉低。用这些技巧把课设收尾，希望帮到你。

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