帮我列一个基于pyechatrs的数据可视化的工程大纲
- 概述
本工程旨在使用pyecharts库实现数据可视化。本工程将使用一个开放数据集进行实验，该数据集包含有关全球COVID-19疫情的数据。在本工程中，我们将使用pyecharts制作交互式图表，以探索COVID-19数据的特征，例如地理分布、感染率、死亡率等。
- 数据收集
在本工程中，我们将使用COVID-19数据集，该数据集可以从以下网址获取：https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19。
我们将使用该数据集中的全球COVID-19数据。该数据集包含每个国家/地区的感染、死亡和恢复情况。我们将使用该数据集中的以下文件：
- time_series_covid19_confirmed_global.csv
- time_series_covid19_deaths_global.csv
- time_series_covid19_recovered_global.csv
- 数据处理
在本节中，我们将使用pandas库读取数据集，并将其转换为可用于pyecharts的格式。我们还将进行一些数据清洗和转换，例如：
- 从日期数据中提取月份和年份
- 计算每个国家/地区的感染率、死亡率和康复率
- 将数据转换为适合pyecharts使用的格式
- 数据可视化
在本节中，我们将使用pyecharts库制作交互式图表。我们将使用以下类型的图表：
- 地图：显示每个国家/地区的COVID-19数据
- 折线图：显示每个国家/地区的COVID-19趋势
- 柱状图：显示每个国家/地区的COVID-19比较
- 饼图：显示每个国家/地区的COVID-19构成
我们还将为每个图表添加互动功能，例如：
- 鼠标悬停显示数据
- 点击图例筛选数据
- 拖动缩放图表
- 结论
在本节中，我们将总结COVID-19数据的特征，并说明使用pyecharts进行数据可视化的好处。我们还将讨论如何使用pyecharts扩展此工程，例如：
- 添加更多图表类型
- 使用不同的数据集
- 使用不同的主题和样式
- 结语
本工程旨在介绍如何使用pyecharts进行数据可视化，并探索COVID-19数据的特征。通过本工程，您将了解如何：
- 使用pandas库读取数据集
- 使用pyecharts制作交互式图表
- 添加互动功能
- 总结数据特征
希望这个大纲能够对您有所帮助
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