# COVID-19 Data Visualization

## 說明

從美國John Hopkins 大學的公開新冠肺炎每日資訊來取得新冠肺炎資料，並載入Pandas DataFrame後座資料處理並以Matplotlib將資料視覺化輸出。

> 資料來源：https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports

### 規格

#### 實現步驟

1. 從遠端載入資料到DataFrame。
2. 去除不需要的欄位資料。
3. 修改欄位名稱。
4. 合併相同國家的資料。
5. 取出前20名國家資料。
6. 建立視覺化圖表。

#### 會用到的模組

| 模組名稱 | 說明 | 安裝 |
| ---------- | ---------------------------------- | --------------------------- |
| pandas | Pandas資料處理和分析模組。 | `$ pip3 install pandas` |
| matplotlib | matplotlib模組，用來將資料視覺化。 | `$ pip3 install matplotlib` |

## 完整程式碼

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 下載新冠廢園資料並載入DataFrame
path = 'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/01-13-2021.csv'
df = pd.read_csv(path)
print(df.head())

# 過濾掉不需要的欄位
df.drop(['FIPS', 'Admin2','Last_Update','Province_State', 'Combined_Key'], axis=1, inplace=True)

# 修改欄位名稱
df.rename(columns={'Country_Region': "Country"}, inplace=True)
print(df.head())

# 合併相同國家的資料
world = df.groupby("Country")['Confirmed','Active','Recovered','Deaths'].sum().reset_index()

# 取出前20名確診人數國家
top_20 = world.sort_values(by=['Confirmed'], ascending=False).head(20)
print(top_20.head(20))

# 建立確診人數長條圖
plt.figure(figsize=(15,10))
plots = plt.barh(top_20['Country'], top_20['Confirmed'],
                    height=0.5, 
                    left=None, 
                    align='center', 
                    color=['lightsteelblue', 
                        'cornflowerblue', 
                        'royalblue', 
                        'midnightblue', 
                        'navy', 
                        'darkblue', 
                        'mediumblue'])
# 幫長條圖每個bar加上確診數字
for rect in plots:
    width = rect.get_width()
    plt.text(width, rect.get_y() + rect.get_height() / 2.0, '%d' % int(width), ha='left', va='center')

# 建立復原人數長條圖
plt.barh(top_20['Country'], top_20['Recovered'],
        height=0.5, 
        left=None, 
        align='center', 
        color=['bisque', 'darkorange', 'burlywood', 'antiquewhite', 'tan', 'navajowhite', 'wheat'])

# 設定X軸的標籤
plt.xlabel('Confirmed')

# 設定圖表的大標題
plt.title('CODID-19 Top 20 confirmed country')

# 反轉Y軸的顯示順序為由大到小
plt.gca().invert_yaxis()

# 顯示圖表
plt.show()

執行結果：


### Matplotlib支援的顏色