简介这是一份面向计算机、电子信息工程、数学等专业学生的新冠肺炎疫情数据分析与可视化Python课程设计/大作业完整项目可作为毕业设计参考。项目由导师指导并获98分完整覆盖数据采集、清洗、时序预测、NLP情感分析与可视化展示全流程。压缩包共57个文件约3.94MB主要包含17个Python脚本爬虫、Logistic预测、地图绘制、微博情感分析等、5个CSV数据集涵盖全球及中国各省疫情数据、5个HTML可视化页面及配套JS、2个Jupyter Notebook分析笔记另附设计报告文档docx与说明文档目录结构清晰。具体实现包括疫情时序数据预测算法设计、微博评论爬取与情感分析、中国及世界地图可视化等代码可直接运行或扩展。已有424人学习适合需要完整参考项目或在此基础上改进提升的开发者。1. “新冠肺炎疫情数据分析与可视化”这套python完整课设源码到底能帮你省多少时间很多做毕业设计或期末大作业的同学选“新冠肺炎疫情数据分析与可视化”这个题目时最怕的不是不会写代码而是拿到一堆csv和脚本却不知道从哪一步开始跑。这套python完整课设源码和报告恰好覆盖了从微博爬虫抓取评论、疫情数据清洗合并、中国与世界地图可视化、时序预测到NLP情感分析的完整链路并且自带了可以直接运行的Jupyter notebook和设计文档。对计算机、电子信息工程、数学等专业的学生来说它是一份能照着走一遍的“参考答案”让你把大作业里的每一个环节都落到可复现的代码和图表上而不是憋两周交出一张截图。下面我按实际拆解的顺序讲清楚每个脚本在干什么、参数怎么调、以及最容易翻车的几个坑。2. 项目结构盘点先从压缩包里拆出五条业务线2.1 目录角色划分采集、清洗、分析、可视化、Web展示拿到压缩包先不要急着点开notebook我习惯先把文件按职责分组。这套资源的文件不算少散落在根目录、scripts、templates、dataSets、img等位置直接一口气全看容易懵。建议用一张表先定住框架模块关键文件职责数据采集weibo_战疫情爬虫_spider.py、spider-yqkx.py、spider-社会组织.py抓微博正文、疫情快讯数据、社会组织相关信息数据清洗weiboProcess.py、mergeweibos.py去重、合并多批次CSV、抽取有效字段分析与预测疫情分析和预测部分.ipynb、logistic.py、NLP.ipynb时序预测、微博文本情感分析与关键词提取可视化mapchina.py、mapworld.py、lineCountry.py、hierarchy.py、wordData.py中国地图、世界地图、折线趋势、层次图、词云数据Web服务server.py、templates/index.html、NLP.html、analyse.html把图表和预测结果集成成浏览器页面这个包里没有一个叫“总入口”的脚本实际运行顺序是“先采集、再清洗、后分析、再可视化、最后启动server”。如果你只是想快速交作业可以跳过采集脚本直接用dataSets里的现成CSV跑后面的步骤但如果你想把报告里的“数据来源”写扎实那爬虫部分是你需要重点读的代码。2.2 微博爬虫与疫情快讯爬虫参数、头信息和频率控制微博评论爬虫是整个采集部分的难点。常见做法是请求移动端的搜索接口用requests带上User-Agent和Referer再解析返回的JSON里的mblog节点。这里给出典型的爬虫骨架你会发现它比普通静态页面爬虫更依赖请求头伪装import requests import time def fetch_weibo_comments(keyword战疫情, pages5): results [] for page in range(1, pages 1): url https://m.weibo.cn/api/container/getIndex params { containerid: 100103type1q keyword, page_type: searchall, page: page } headers { User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_2_3 like Mac OS X), Referer: https://m.weibo.cn/ } try: resp requests.get(url, paramsparams, headersheaders, timeout10) data resp.json() cards data.get(data, {}).get(cards, []) for card in cards: if mblog in card: text card[mblog][text] results.append(text) except Exception as e: print(f第 {page} 页抓取失败: {e}) time.sleep(1) # 控制频率避免被限流 return results comments fetch_weibo_comments(战疫情, pages3) print(f共抓取 {len(comments)} 条微博正文)delay这个sleep时间很关键。如果你把间隔设成0.1秒跑十几页后极大概率遇到验证码间隔设成1秒以上基本能平稳跑完。这块的逻辑和“spider-社会组织.py”“spider-yqkx.py”是同一套路子区别只在于接口返回的字段不同。疫情快讯接口拿到的通常是类似{日期: {省份: {新增确诊, 累计确诊, 治愈, 死亡}}}的嵌套结构脚本里会把这些字段拍平后转成DataFrame再落成dataSets/countrydata.csv和china_provincedata.csv。2.3 清洗与合并用weiboProcess.py和mergeweibos.py把脏数据变成可用数据爬虫直接输出的文本没法直接给NLP用因为里面混了HTML标签、用户、转发标记和多余空白。weiboProcess.py承担的就是这件事先抽时间字段再去除转发的多余前缀最后去掉空样本。合并脚本mergeweibos.py则解决“多天多次采集”产生的碎片文件问题它会把多个weiboComments-*.csv按行拼接并做去重。实际跑的时候你只需要确认一件事最终生成的weiboComments-5_21.csv里每一行是不是一条完整且唯一的评论。下面这段清洗逻辑是典型的DataFrame操作import pandas as pd import re def clean_weibo(raw_df): df raw_df.copy() # 去除HTML标签 df[content] df[content].apply(lambda x: re.sub(r[^], , str(x))) # 去除用户和话题标记 df[content] df[content].apply(lambda x: re.sub(r[\u4e00-\u9fa5\w], , x)) df[content] df[content].apply(lambda x: re.sub(r#.*?#, , x)) # 去掉空内容与重复行 df df[df[content].str.strip() ! ] df df.drop_duplicates(subset[content]) return df df pd.read_csv(dataSets/weiboComments-5_21.csv, encodingutf-8) clean_df clean_weibo(df) print(f清洗前 {len(df)} 行清洗后 {len(clean_df)} 行)这里要特别注意“编码”和“重复定义”。清洗前统计一下行数能帮你直观判断这次采集的有效率。如果清洗后行数只剩原来的三分之一别慌这是微博正文里大量转发内容被去重后的正常结果。后续情感分析和TF-IDF都基于这份清洗后的数据数据质量直接影响最后报告里的“舆情指数”是否可信。3. 可视化图表实现地图、折线、词云与层级图的前后端配合3.1 用mapchina.py和mapworld.py生成中国与世界疫情地图地图可视化是这类课设里最抓眼球的部分。老版本pyecharts的写法比较直接核心是把“省份名-数值”的二元组列表传给Map组件再指定地图类型。我这里给一个兼容性较高的示意代码实际运行时要按你本机pyecharts版本微调from pyecharts import Map province_data [ (地区A, 1200), (地区B, 800), (地区C, 450), # 由 dataSets/china_provincedata.csv 按省份聚合得到 ] map_chart Map(全国累计确诊分布, width1200, height600) map_chart.add( 累计确诊, province_data, maptypechina, is_visualmapTrue, # 打开视觉映射 visual_text_color#000, # 数字文字颜色 is_label_showTrue, # 显示省份标签 ) map_chart.render(templates/mapchina.html)is_visualmap是颜色渐变的总开关打开后图表右侧会出现一个色带数值从低到高对应颜色由浅到深。做世界地图时把maptypechina改成world即可但前提是你本机的pyecharts资源文件里包含world地图数据。这一点很容易踩坑后面避坑章节细说。3.2 lineCountry.py多国家时序折线图的绘制逻辑lineCountry.py负责把countrydata.csv里的日期和确诊数画成折线。画序列图最关键的一点是先把日期字符串转成datetime类型否则横轴会按字符串排序导致“2月10日”排在“2月9日”前面这种反直觉问题。常见做法是这样import pandas as pd from pyecharts import Line df pd.read_csv(dataSets/countrydata.csv) df[date] pd.to_datetime(df[date]) country 某个重点国家 subset df[df[country] country].sort_values(date) line Line(累计确诊趋势, width1200, height500) line.add(累计确诊, subset[date].dt.strftime(%m-%d), subset[confirmed], is_smoothTrue, is_datazoom_showTrue) line.render(templates/line_country.html)is_datazoom_showTrue会在图表下方生成一个滑动缩放条数据量大时看细节很方便。这里要留意line.add的x轴数据我用strftime把日期格式化成了“月-日”要不然横轴标注会带时间显示很拥挤。如果你是拿这份代码去交作业我强烈建议保留这个datazoom组件答辩时拖动一下缩放条比静态图有说服力得多。3.3 词云与层次图前端ECharts如何消费分词结果词云不是直接在Python里画出来的而是先用wordData.py统计词频再把结果导出成前端可以读的JSON。wordData.py内部依赖jiebafenci.py做分词并调用tfidf.py做关键词过滤最终输出的数据结构是[{name: 疫情, value: 123}, ...]。前端wordcloud.js是本地库templates里的index.html通过Ajax读取这个JSON然后用ECharts的wordCloud系列渲染。fetch(/api/wordcloud) .then(res res.json()) .then(data { const chart echarts.init(document.getElementById(wordcloud)); chart.setOption({ series: [{ type: wordCloud, shape: circle, gridSize: 10, sizeRange: [12, 60], data: data }] }); });gridSize控制词与词之间的间距sizeRange是字号最小到最大的范围。实际调参时如果词云糊成一团把gridSize调大到15如果词太小看不清把sizeRange上限调高到80。hierarchy.py走的也是同样路线只是它生成的是{name, children}嵌套结构前端用ECharts的tree系列渲染成层级关系图用来展示地区-时间-事件之类的树状数据。这个文件没有直接对应按钮但index.html里有tab页切换你可以通过修改server.py的路由返回值来切换数据源。4. 预测与舆情分析Logistic模型拟合曲线NLP挖掘微博评论4.1 Logistic增长模型用curve_fit拟合累计确诊外推未来14天时序预测部分是这份课设报告里“算法设计”章节的核心。logistic.py实现的是经典的Logistic增长模型公式是dN/dt rN(1 - N/K)其中K是环境容量r是增长率。用scipy的curve_fit把累计确诊序列拟合到这个函数上然后代入未来的时间点得到预测值import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def logistic(t, N0, r, K): y K / (1 ((K - N0) / N0) * np.exp(-r * t)) return y confirmed np.array([累计确诊每日数据]) # 按日期先后排列 t np.arange(len(confirmed)) params, _ curve_fit(logistic, t, confirmed, p0[confirmed[0], 0.3, confirmed[-1] * 2], maxfev5000) future_t np.arange(len(confirmed), len(confirmed) 14) predicted logistic(future_t, *params)这里p0是初始猜测值。我一般会把K设成当前最大值的两倍因为Logistic曲线在饱和前需要足够的“上界空间”才能拟合出合适的斜率。maxfev5000是重点默认迭代次数在数据噪声大时经常不够不加上会直接报“Optimal parameters not found”的运行时错误。跑出来后记得画一张“真实值预测值”的对比图放进报告比只贴一堆数字好看得多。4.2 NLP.ipynb微博评论情感分析与TF-IDF关键词提取NLP.ipynb做的事情分两步先做情感极性判断再做关键词抽取。情感分析这里用的常见方案是snownlp它基于简单贝叶斯模型对短文本效果好也够应付课设答辩。下面这段是notebook里核心代码的简化版本from snownlp import SnowNLP def sentiment_score(text): s SnowNLP(str(text)) return s.sentiments # 0~1值越大越积极 df[sentiment] df[content].apply(sentiment_score) positive_ratio (df[sentiment] 0.6).mean() print(f积极评论占比: {positive_ratio:.2%})阈值0.6是一个经验值你可以把它调整到0.7再跑一遍看看总体验情结论是不是变了。如果变了说明数据本身偏向中性报告里就要把结论写得更谨慎。TF-IDF关键词提取部分则调用sklearn的TfidfVectorizer对切词后的评论计算权重最后输出top20热词。这里有一个容易被忽略的点要先加载自己准备的停用词表否则“我们”“你们”“这个”这些词会霸榜看不出和疫情相关的实质内容。4.3 server.py如何把预测和NLP结果串成页面server.py是一个Flask应用它把上面所有脚本的产物汇总成JSON接口。典型路由设计是/api/map返回地图数据/api/wordcloud返回词云列表/api/predict返回预测曲线/api/sentiment返回情感统计。前端analyse.html、NLP.html和index.html共用这套接口。所以你在跑server之前必须先确保前面所有分析脚本都已经执行过并生成了对应JSON或CSV否则接口全是空列表页面只能看到标题没有图。这一点在最开始的README里有说明但很多人习惯直接python server.py然后对着空页面怀疑人生。5. 避坑与排查环境依赖、路径编码、白屏地图和爬虫失效的五个现场5.1 ModuleNotFoundErrorNo module named pyecharts现象运行mapchina.py时直接报错找不到pyecharts或者找到了但版本不对。 原因项目开发时用的pyecharts版本和你本机装的版本不一致。老版本地图组件的导入路径是from pyecharts import Map新版则是from pyecharts.charts import Map。 解决先看报错里是导入阶段还是调用阶段失败。如果是导入阶段用pip install pyecharts1.0.0固定成资源里README提到的版本如果是调用阶段把maptype参数换成新版本的series_name布局。我一般建议直接用旧版本跑通流程避免在参数改动上浪费答辩准备时间。5.2 Flask模板和静态资源404现象python server.py后首页能打开但所有CSS和JS全部404页面完全没样式。 原因templates目录下的HTML里引用静态文件时路径写成了/static/xxx但Flask默认只在项目根目录下找名为static的文件夹。如果这套资源把静态文件放在templates或assets里就会找不到。 解决显式指定static_folderfrom flask import Flask app Flask(__name__, static_folderassets, template_foldertemplates)然后再把HTML里所有/static/前缀改成/assets/。注意全局替换时要避开引用的CDN地址只替换本地资源路径。5.3 CSV中文乱码读出来全是“锟斤拷”现象pandas读CSV后打印DataFrame中文列全是乱码或错位。 原因数据源CSV是用GBK或GB18030编码保存的而pandas默认按utf-8读取。 解决读取时显式声明编码并指定enginedf pd.read_csv(dataSets/china_provincedata.csv, encodinggbk, enginepython)如果还乱就试试encodinggb18030这个编码能兼容更多生僻字。这条处理逻辑建议直接写进你自己的公共函数库后续所有脚本读取同一份CSV时统一调用。5.4 pyecharts生成的地图网页白屏现象HTML打开了标题也在就是地图区域空白。 原因pyecharts渲染地图时依赖js地图文件这个文件不在HTML里而是运行时从本地pyecharts资源目录或者CDN加载。离线状态下如果资源没被正确复制就白屏。 解决第一种是联网状态下正常跑会加载默认资源第二种是离线环境手动把pyecharts/datasets/map_data_registry.json和对应地图js放到项目静态目录。最稳妥的办法是跑一次python -m pyecharts看看能否正常加载地图资源或者直接把地图图表用snapshot-selenium保存成图片放进报告省去在线风险。5.5 微博爬虫今天能用明天就抓不到现象爬虫运行不报错但返回结果为空或者直接跳到登录验证页。 原因微博移动端接口的反爬策略经常调整当天可用不代表隔周可用另外cookie过期也会导致返回空数据。 解决临时方案是换一个最新的UA字符串并把Referer改成具体搜索页地址。长期方案是别把爬虫当作数据唯一来源dataSets目录里已有现成的weiboComments-5_21.csv跑后续流程时优先读本地文件。爬虫只是给你的报告加一个“数据获取过程”的素材不是必需品。6. 进阶玩法把课设流程变成一条命令的自动化数据看板6.1 一键脚本从清洗到预测全部串起来当你把每个脚本单独跑通后下一步就是写一个总调度脚本让它按顺序执行先清洗微博数据然后生成地图和折线图再跑Logistic预测最后启动Flask。下面这个bat脚本适合Windows环境mac或Linux换成bash等价命令即可python weiboProcess.py python mergeweibos.py python mapchina.py python mapworld.py python lineCountry.py python hierarchy.py python wordData.py python logistic.py python server.py这里唯一的坑是脚本内部依赖相对路径。如果某个脚本是从其他目录被调用的它读取dataSets/xxx.csv时会报FileNotFoundError。所以我执行时一律先cd到项目根目录再运行或者在每个脚本前面加一行os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))强制把工作目录切到脚本所在文件夹。6.2 验证预测结果别把曲线拟合当“神预言”Logistic模型得出的预测值只是一个数学外推我在报告中会给它加两个验证指标R²和平均绝对百分比误差。代码片段如下计算方式很直接from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_percentage_error r2 r2_score(real_values, predicted_values) mape mean_absolute_percentage_error(real_values, predicted_values) print(fR²: {r2:.3f}, MAPE: {mape:.2%})R²接近1说明拟合良好MAPE在10%以内算可接受。但要注意一旦真实数据进入平台期增长模型的预测会显著偏高这时报告结论里要写“该模型适用于快速增长阶段”而不是“预测完全准确”。这是我的血泪经验。6.3 把资源改造成通用分析模板实际做课设时你不需要把每个图表都留在最终文档里。我更推荐的做法是把server.py的接口保留替换数据源其他主题的小型数据分析也能套这套框架。比如换个关键词重新爬评论或者换一份城市数据画地图整体代码结构不用大改。每次拿到新数据前我都会强制走一遍“采集-清洗-单图-预测-上线”这条流水线先确认每个环节的输出能被下一步消费再谈图表配色和交互美化。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取