在全球范围内，截至2021 年 11 月 15 日欧洲中部时间下午 4:30，各国已向世卫组织报告了253,163,330（2.5亿）例COVID-19确诊病例，包括5,098,174（5百万）例死亡。截至2021 年 11 月 14 日，共接种了7,307,892,664（73亿）剂疫苗。
下图是不同时间的确诊病例和死亡人数
通过不同颜色可视化，我们可以明显发现新冠病毒感染主要发生在美洲和欧洲。
使用所有这些分类变量，将生成变量中每个标签的组合，因此总共创建了 316800 个组合。
这些数据将有助于根据一些预先定义的标准症状确定是否有人患有冠状病毒疾病。这些症状基于世界卫生组织 (WHO)http://who.int 和印度卫生与家庭福利部提供的指导方针。
免责声明：这些数据的结果或分析应视为医疗建议。
该数据集包含七个主要变量，这些变量将影响某人是否患有冠状病毒疾病，每个变量的描述如下：国家：访问过的国家列表。年龄：根据世卫组织年龄组标准症状对每个人进行年龄组分类：根据世卫组织，5 项是 COVID-19、发烧、疲倦、呼吸困难、干咳和喉咙痛的主要症状。其他症状包括：疼痛、鼻塞、流鼻涕、腹泻等。新冠感染患者表现不同，按照严重程度来划分分为：严重程度，轻度、中度、重度。一般年龄较大的感染者病情较重。
《python新冠病毒数据分析和可视化》课程案例中用python深度挖掘新冠病毒COVID-19数据和并呈现高级可视化。欢迎各位同学了解
课程目录如下：
章节1课程概述
课时1python机器学习生物信息学系列课
课时2python新冠病毒数据分析和可视化概述
章节2python编程环境搭建
课时3python官网
课时4Anaconda快速入门指南
课时5Anaconda下载安装
课时6python第三方包安装(pip和conda install)
章节3全球COVID-19新冠状病毒数据分析
课时7霍普金斯大学高级新冠病毒数据可视化
课时831万数据汇总COVID-19新冠病毒患者症状
课时9新冠病毒实时更新数据库和下载网址
课时10WHO新冠病毒COVID-19数据可视化面板
课时11新冠病毒管控措施
课时12WHO世界卫生组织新冠病毒周报介绍
课时13hist函数绘制新冠感染和死亡人数变量频率分布直方图
课时14Top20新冠病毒感染国家可视化绘图
课时15每10万人感染新冠病毒Top20国家可视化统计
课时16过去24小时和近7天新冠感染死亡人数Top20可视化绘图
课时17新冠感染人数和死亡人数相关性分析报告
课时18autoviz自动生成新冠病毒可视化图表
课时19D-tale实现GUI可视化窗口数据分析，人人都是数据分析师！
章节4python绘制新冠病毒动态折线图
课时20全球COVID-19感染人数动态折线图-基础语法讲解
课时21python脚本-全球新冠状病毒感染人数动态图
章节5python绘制新冠病毒感染世界地图和中国地图
课时22python解析json数据
课时23绘制中国新冠病毒感染各省分布图
课时24中国新冠病毒今日感染人数各省可视化绘图
课时25中国新冠病毒累计死亡人数和死亡率各省分布图
课时26绘制世界各国新冠感染死亡率分布图
章节6biopython基因编程
课时27中心法则central dogma-DNA，RNA，核糖体
课时28蛋白质合成步骤详解
课时29biopython安装和人类基因组计划
课时30读取Fasta文件的新冠病毒数据
课时31python读取genbank的gbk文件数据
课时32Seq序列基本操作
课时33DNA到mRNA的转录函数transcribe（）
课时34python实现蛋白质序列翻译和密码表应用
课时35基因调控-Gene Regulation
课时36python建立操作子operon预测模型
《python新冠病毒数据分析和可视化》新冠案例中讲述了如何用霍普金斯大学的工具免费分析和实时监控每日新冠病毒数据。
下图是《呆瓜半小时入门python数据分析》用python绘制中国新冠病毒感染人数的各省分布图。
《python新冠病毒数据分析和可视化》讲述如何用python绘制世界各国新冠病毒感染死亡率分布图。
《python新冠病毒数据分析和可视化》讲述如何用D-tale库，GUI可视化分析新冠病毒感染数据，下图是生成词云图。其中美国感染者人数最多，相应字体最大。
《呆瓜半小时入门python数据分析》述如何用D-tale库实现描述性统计，变量的平均数，中位数，众数，箱型图，最大值，最小值，四分位数，一目了然。
《python新冠病毒数据分析和可视化》述如何用D-tale库测试时间序列time series可视化
《呆瓜半小时入门python数据分析》课程述如何用autoviz库的一行代码实现所有新冠病毒数据可视化，大大节省自己写代码可视化时间。
包括新冠病毒数据变量相关性矩阵图片生成
包括变量的pairplot配对图
还有小可爱的小提琴图，它结合了箱型图和密度图特点，非常好用。
《python新冠病毒数据分析和可视化》还讲解biopython基因编程基础知识，包括基因自动化转录，翻译，读取fasta和genbank文件的新冠病毒基因序列，建立机器学习操作子预测模型等等。
python新冠病毒COVID-19数据分析和可视化就介绍到这里，欢迎各位了解
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公众号：Python生物信息学
