🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

💬 博主粉丝群介绍：① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里，也有数不清的万粉大佬，可以交流写作技巧，上榜经验，涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英，大厂大佬，可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份，助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本，送真活跃粉丝，助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式，备注自己的CSDN昵称，拉你进群，互相学习共同进步。

---

一、引言

  在公共卫生领域，疫情数据的分析和可视化是理解疫情趋势、制定应对策略的关键工具。本文将利用Python和pyecharts库对基孔肯雅热病例数据进行深入分析和可视化，旨在为相关部门和公众提供数据支持和洞察。

二、数据概览

  我们的数据集包含了以下关键信息：

1. 广东佛山顺德区2025-7-21至2025-8-11日的每日新增病例和累积病理。
2. 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数。
3. 全国各省风险等级划分数据。

三、数据可视化

  为了更好地理解数据，我们将绘制以下几种图表：

1. 广东佛山顺德区每日新增折线图
2. 累积病理面积图
3. 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数饼图
4. 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数玫瑰图
5. 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例地图
6. 全国各省风险等级划分地图

3.1 广东佛山顺德区每日新增折线图

# 1. 广东佛山顺德区每日新增折线图
line_chart = (Line().add_xaxis(df_shunde['日期'].tolist()).add_yaxis("新增病例", df_shunde['新增病例'].tolist()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="广东佛山顺德区每日新增病例折线图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="新增病例数"),)
)

3.2 累积病理面积图

area_chart = (Line().add_xaxis(df_shunde['日期'].tolist()).add_yaxis("累积病例", df_shunde['累计病例'].tolist(), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
)

3.3 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数饼图

pie_chart = (Pie().add(series_name="新增病例",data_pair=[list(z) for z in zip(df_foshan['区域'].tolist(), df_foshan['病例'].tolist())],radius=["30%", "75%"],center=["50%", "50%"])
)

3.4 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例数玫瑰图

polar_chart = (Polar().add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=df_foshan['区域'].tolist(), type_="category")).add("新增病例数",df_foshan['病例'].tolist(),type_="bar")
)

3.5 广东佛山各个区2025-8-11日各区新增病例地图

map_chart = (Map().add("新增病例", [list(z) for z in zip(df_foshan['区域'].tolist(), df_foshan['病例'].tolist())], "佛山").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="广东佛山各个区新增病例地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=70),)
)

3.6 全国各省风险等级划分地图

national_map = (Map().add("风险等级", [list(z) for z in zip(df_national['省份1'].tolist(), df_national['风险等级'].tolist())], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省风险等级划分地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=4),)
)

四、创建可视化大屏

page = Page(page_title="基孔肯雅热病例数据分析大屏",layout=Page.DraggablePageLayout
)page.add(line_chart, area_chart, pie_chart, polar_chart, map_chart, national_map)
page.render("bikunyeh_disease_analysis_dashboard.html")

五、结论

  通过上述分析，我们可以得出以下结论：

1. 广东佛山顺德区的疫情波动较大，需要持续关注和防控。
2. 累积病例数的增长趋势需要进一步分析，以预测疫情的未来发展。
3. 不同区域的疫情严重程度存在差异，需要针对性的防控措施。

---