以下文章來源于萬礦 ，作者WindQuant
旗下高端量化雲平台萬礦出品
2020年，“新型冠狀病毒肺炎”疫情牽動着數億華夏兒女的心！萬得作為中國大陸領先的金融資料、資訊和軟體服務企業，迅速組織相關人員日夜奮戰，第一時間在Wind金融終端移動端和電腦端同步上線了「疫情資訊地圖」。且我們為使用者提供了一手的疫情資料，其主要來自國家衛健委、各省市區衛健委等官方管道，以確定疫情資料：權威、準确、及時。
同時，通過地圖、圖表、走勢等展示全球各地區疫情數字統計和明細清單，實時播報和政府通告24小時播報全球疫情資訊。
具體檢視位址：
http://wx.wind.com.cn/unitedweb/cmsapp/Sites/sariInfo/message.html?from=timeline&isappinstalled=0
在萬得提供的疫情資料中，包括國際地區、全國、各省市、地級市以及直轄市的區縣的确診病例、重症病例、危重病例、死亡病例、治愈病例和醫學觀察病例等全面豐富的資料彙總。
現在，我們決定把疫情資料免費開放給大家使用！
三行代碼、輕松搞定
下面，就讓
教大家如何提取疫情資料和做可視化分析吧！
方式一
通過萬礦雲平台分析疫情資料
01
第一步
登入 >> www.windquant.com >> 進入研究頁面：
02
第二步
點選左上角+建立 >> 建立notebook：
03
第三步
點選API >> 選擇EDB經濟資料 :
點選行業經濟資料 >> 醫藥生物 >> 2019新冠肺炎：
▼
▼
導入WindPy庫，并将代碼複制至notebook單元格中後，點選運作，即可輸出疫情資料：
04
插入案例模闆
同時，
還為大家精心提供了多種疫情資料處理、可視化模闆，自定義擷取疫情資料的函數 , 友善重複調用，輕松資料可視化！
1、将滑鼠移到每個單元格的上方\下方空白處，出現下圖樣式，點選+模闆：
2、然後會出現如下頁面，選擇你需要的案例，點選插入即可：
▍疫情資料擷取模闆
▍靜态疫情圖模闆
▍動态疫情圖模闆
方式二
通過Web API擷取落地疫情資料
除了在萬礦雲平台擷取疫情資料外，如果您想通過其他程式設計語言，将疫情資料下載下傳至本地，我們提供的Web API可以滿足您的需求！
01
檢視接口
-
接口位址：
https://www.windquant.com/qntcloud/data/edb
-
請求示例：
https://www.windquant.com/qntcloud/data/edb?userid=xxx&indicators=S6274770,S6290834&startdate=2020-02-06&enddate=2020-02-08
- 支援協定：HTTP/HTTPS
- 請求方式：GET
- 傳回格式：UTF8 JSON
02
參數說明
使用者ID在個人首頁，點選複制使用者ID即可：
名額清單詳見萬礦《幫助》>> 新冠肺炎資料Web API使用說明。
03
資料傳回示例
{
"codes":["S6274770","S6290834"],
"times":[1580918400000,1581004800000,1581091200000,1581177600000,1581264000000,1581350400000,1581436800000,1581523200000,1581609600000],
"data":[[31147.0,34542.0,37109.0,40158.0,42638.0,44653.0,58761.0,63851.0,66491.0],[28985.0,31774.0,33738.0,35982.0,37626.0,38800.0,52526.0,55748.0,56873.0]],
"errCode":0,
"errMsg":"success",
"fields":["CLOSE"]
} 複制
04
具體操作案例
為了更好的展示如何通過Web API在本地調取疫情資料，我們以Python、R語言為例，為大家展示操作示例。
Python示例：
import requests
import json
import pandas as pd
import time
url = "https://www.windquant.com/qntcloud/data/edb?userid=e4418d2e-5b54-4b9f-9a98-0ef4d6736b2e&indicators=S6274770,S6290834&startdate=2020-02-06&enddate=2020-02-08"
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.content.decode("utf-8"))
try:
code_list = data["codes"]
time_list = data["times"]
value_list = data["data"]
for i in range(len(time_list)):
time_list[i] = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(time_list[i]/1000))
result = pd.DataFrame(columns=code_list, index = time_list)
for i in range(len(code_list)):
result[code_list[i]] = value_list[i]
print(result)
except Exception as e:
print("服務異常") 複制
R示例：
library(httr)
library(jsonlite)
indicators<-'indicators=S6274770,S629083'
startdate<-'startdate=2020-02-10'
enddate<-'enddate=2020-02-17'
https<-'https://www.windquant.com/qntcloud/data/edb?userid=35eef7ab-8df4-4184-b8be-da8cd24e621f'
url<-paste(https,indicators,startdate,enddate, sep = "&")
response <-GET(url)
toJSON(fromJSON(content(response, as="text")), pretty = TRUE)
result <- fromJSON(content(response, as="text"))
result
複制
看了這麼多介紹，快來萬礦使用最全最快的疫情大資料吧！