Datafram求助

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1. from requests import get
   
2. from json import loads
   
3. import numpy as np
   
4. url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
   
5. ujson = get(url)
   
6. content = loads((ujson).json()["data"])
   
7. content = content["areaTree"][0]["children"]
   
8. province_len = len(content)
   
9. for i in range(0,province_len):
   
10.     a = np.array(content[i]["name"])
    
11.     b = np.array(content[i]["today"]["confirm"])
    
12.     c = np.array(content[i]["total"]["confirm"])
    
13.     d = np.array(content[i]["total"]["dead"])
    
14.     print(a,b,c,d)

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以上是学着写的一个提取肺炎人数的代码，执行结果为：
湖北 366 63454 2250
广东 6 1339 5
河南 3 1270 19
浙江 2 1205 1
......
现在在如何将上述结果转换为Datafram格式，并且绘制柱状图发愁，学了好久都没弄成。希望各位大神帮忙看看，如何转换为Datafram格式，然后根据Datafram绘制图形。

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自顶一个

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想了一个星期了，太打击积极性了

＿摆架_回宫、

1. 
   
2. from pyecharts.charts import Map
   
3. c = (
   
4. 
   
5.         Map()
   
6.         .add("平均销量",[list(z) for z in zip(location_sales_dict.keys(),location_sales_dict.values())], "china")
   
7.         .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国平均销量分布"),
   
8.                         visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200)
   
9.                         )
   
10.     )
    
11. c.render_notebook()

复制代码

可以根据这个改改
pyecharts果然开发专业绘图

＿摆架_回宫、

1. from requests import get
   
2. from json import loads
   
3. import numpy as np
   
4. import pandas as pd
   
5. from  pyecharts.charts import Bar
   
6. from pyecharts.globals import SymbolType
   
7. url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
   
8. ujson = get(url)
   
9. content = loads((ujson).json()["data"])
   
10. content = content["areaTree"][0]["children"]
    
11. province_len = len(content)
    
12. ata = {'name':[],'today':[],'total':[],'dead':[]}
    
13. for i in content:
    
14.     data['name'].append(i['name'])
    
15.     data['today'].append(i["today"]["confirm"])
    
16.     data['total'].append(i["total"]["confirm"])
    
17.     data['dead'].append( i["total"]["dead"])
    
18. data = pd.DataFrame(data)
    
19. c = (
    
20.     Bar()
    
21.     .add_xaxis(list(data.name))
    
22.     .add_yaxis('',list(data.today))
    
23.     .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(max_=100),
    
24.                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90))
    
25.                     )
    
26. )
    
27. c.render_notebook()

复制代码

累死我了整了几个小时，给个好评