CDA數據分析師 出品

近日，新冠肺炎防控成果的好消息不斷。

今天我們聊聊，驚艷的疫情直觀圖。

據國家衛健委數據統計， 截止至3月10日24時，31省區市累計治愈出院病歷超6萬，達到61475例。

3月10日，隨著江夏方艙醫院和武昌方艙醫院“休艙大吉”，武漢14家方艙醫院全部休艙。

截止到3月12日24時，全國13地連續16天及以上無新增新冠肺炎確診病例。

看來春天真的是來了，疫情好轉的勢頭已經愈發明顯。想必許多小伙伴也一樣，越來越期待摘下口罩的那天，出門玩耍，出游踏青，吃起火鍋唱起歌。

不過C君在這里也要提醒大家，多地病歷0新增不代表零風險，一定要繃住，不要過早的松懈！繼續戴好口罩，做好個人防護，避免人群聚集，相信摘下口罩的那天也就不遠啦！

01
這道彩虹真贊！疫情玫瑰圖火了

與此同時，最近刷遍微博的這個疫情直觀圖火了！來自央視新聞官微的這個圖一經發出就令人驚艷，彩虹的配色，直觀的展現出目前全國多地病例0新增的數據。

一時間#這道彩虹真贊#的話題在微博上閱讀達到2.6億，討論3.4萬。大家在欣喜疫情好轉的同時，都在問這個圖叫什么呀？真太驚艷了。

微博上也出現了各種解答，有的說是餅圖，扇形圖，甚至還有的說是蝸牛圖，漩渦圖的…其實準確的來說，這個圖叫做南丁格爾玫瑰圖。

02
享譽全球的白衣天使佛羅倫斯?南丁格爾

南丁格爾玫瑰圖（Nightingale rose diagram）又名雞冠花圖、極坐標區域圖。統計學家和醫學改革家佛羅倫斯?南丁格爾 (Florence Nightingale) 曾在克里米亞戰爭期間使用這種圖表傳達士兵身亡情況，故得名。

說起南丁格爾玫瑰圖，就不得不聊一聊它的發明者，世界上第一個真正的女護士——弗羅倫斯·南丁格爾。

弗羅倫斯·南丁格爾是著名的英國護士和統計學家，于1820年5月12日出生于意大利一個來自英國上流社會的家庭。南丁格爾在德國學習護理后，曾往倫敦的醫院工作。于1853年成為倫敦慈善醫院的護士長。

19世紀50年代，英國、法國、土耳其和俄國進行了克里米亞戰爭，當時英國戰士的死亡率高達42%。南丁格爾主動申請，她和38名女性志愿者護士的工作人員，前往戰地醫院服務。

到達戰地醫院后，南丁格爾克服種種困難，改善醫院后勤服務和環境衛生，建立醫院管理制度，提高護理質量，使傷病員死亡率從42%，急劇下降到2%。同時南丁格爾不僅表現出非凡的組織才能，而且對傷病員的關懷愛護感人至深。因此她也被稱為被稱為“克里米亞的天使”；南丁格爾經常在黑夜中提燈巡視病房，又被譽為“提燈女士”(The Lady with the Lamp)。

由于南丁格爾的貢獻，讓昔日地位低微的護士，社會地位與形象都大為提高，成為崇高的象征?！澳隙「駹枴币渤蔀樽o士精神的代名詞。

03
數據可視化先驅南丁格爾玫瑰圖

除了出色的醫護才能，南丁格爾也有很強的數學天分，這也讓她在之后成為視覺表現和統計圖形的先驅。

在克里米亞的戰地醫院工作時，她分析過堆積如山的軍事檔案，發現在克里米亞戰役中，英軍死亡的原因是在戰場外感染疾病，及在戰場上受傷后缺乏適當護理而傷重致死，真正死在戰場上的人反而不多。

由于當時資料統計的結果往往不受人重視，她發展出一種色彩繽紛的圖表形式——南丁格爾玫瑰圖，讓數據能夠更加讓人印象深刻。她用這個圖標來表達軍醫院季節性的死亡率，向不會閱讀統計報告的國會議員，報告克里米亞戰爭的醫療條件。

左下說明簡譯

• 各色塊圓餅區均由圓心往外的面積來表現數字
• 藍色區域：死于原本可避免的感染的士兵數
• 紅色區域：因受傷過重而死亡的士兵數
• 黑色區域：死于其它原因的士兵數
• 1854年10月、1855年4月的紅黑區域恰好相等
• 1856年1月與2月的藍、黑區域恰好相等
• 1854年11月紅色區域中的黑線指出該月的黑色區域大小

正是這種清晰易懂的數據展現形式，改變了當時包括維多利亞女王在內的高層人士的認知，導致他們做出醫事改革的決策。

普通柱形圖的坐標系是直角坐標系，而南丁格爾玫瑰圖的坐標系是極坐標系，使用圓弧的半徑長短表示數據的大小。比起一般的柱狀圖，它要更有沖擊性，是非常一目了然的統計圖。

用例

那南丁格爾玫瑰圖都有哪些用例呢？

除了對比不同分類的大小，如各國制造指數的對比：

Facebook 和 Twitter的用戶對比：

還可以用于表示披頭士歌曲的音調。

還有最近火了的全國各地0新增彩虹圖。

04
教你用Python畫出南丁格爾玫瑰圖

那么你想知道，怎么才能做出如此驚艷的南丁格爾玫瑰圖嗎？

常見的方法有用Excel，然而做起來過程繁瑣還還原度低。

要知道，萬物皆可Python。

除了用Excel，今天C君就來教教你，怎么用Python做南丁格爾玫瑰圖，保證高還原度：

左圖是原圖，右圖是用pyechart做的。

具體步驟如下：

我們使用pyecharts包進行南丁格爾玫瑰圖的繪制，如果你沒有安裝pyecharts，可以使用以下代碼進行pip安裝。

pip install pyecharts

南丁格爾玫瑰圖和餅圖類似，算是餅圖的一種變形，用法也一樣，主要用在需要查看占比的場景中。

首先需要導入我們需要使用的包，其中pandas用于數據整理，pyecharts用于繪圖。

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

然后準備需要的數據，所用信息來自于國家衛健委官方網站，整理之后的數據使用列表的形式進行存儲，其中provinces存儲省份名稱，num存儲確診病例連續多日零新增的數字，color_series列表存儲顏色用于后續的繪圖使用。

provinces = ['北京','上海','黑龍江','吉林','遼寧','內蒙古','新疆','西藏','青海','四川','云南','陜西','重慶',
'貴州','廣西','海南','澳門','湖南','江西','福建','安徽','浙江','江蘇','寧夏','山西','河北','天津']
num = [1,1,1,17,9,22,23,42,35,7,20,21,16,24,16,21,37,12,13,14,13,7,22,8,16,13,13]
color_series = ['#FAE927','#E9E416','#C9DA36','#9ECB3C','#6DBC49',
'#37B44E','#3DBA78','#14ADCF','#209AC9','#1E91CA',
'#2C6BA0','#2B55A1','#2D3D8E','#44388E','#6A368B'
'#7D3990','#A63F98','#C31C88','#D52178','#D5225B',
'#D02C2A','#D44C2D','#F57A34','#FA8F2F','#D99D21',
'#CF7B25','#CF7B25','#CF7B25']

接下來使用pandas對數據進行降序排列以方便后續的繪圖，并提取數據。

# 創建數據框
df = pd.DataFrame({'provinces': provinces, 'num': num})

# 降序排序
df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True)

# 提取數據
v = df['provinces'].values.tolist
d = df['num'].values.tolist

最后使用Pyecharts庫中的Pie類進行圖形的繪制，代碼說明如下，其中的配置項可以在pyecharts官網 https://pyecharts.org

進行查看。圖形生成在本地的html網頁中。

# 實例化Pie類
pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

# 設置顏色
pie1.set_colors(color_series)

# 添加數據，設置餅圖的半徑，是否展示成南丁格爾圖
pie1.add("", [list(z) for z in zip(v, d)],
radius=["30%", "135%"],
center=["50%", "65%"],
rosetype="area"
)

# 設置全局配置項
pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='玫瑰圖示例'),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts)

# 設置系列配置項
pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside", font_size=12,
formatter=":{c}天", font_,
font_weight="bold", font_family="Microsoft YaHei"
),
)

# 生成html文檔
pie1.render('南丁格爾玫瑰圖.html')

生成的圖如下：

最后，再自己加一下中間的字就大功告成，對比一下原圖，是不是還原度很高呢？

結語：

怎么樣，用Python作出如此絢爛的彩虹玫瑰圖，你學會了嗎？絢爛玫瑰，意味著我們終將完全戰勝疫情，大家又可以開始豐富多彩的社會生活。

不過C君還是要提醒大家一下，雖然目前疫情大有轉好，但大家一定不能掉以輕心！堅持做好防護哦，直到疫情完全解除的那一天。奧利給！