Wind开放疫情数据！快用万矿来分析
旗下高端量化云平台
2020年，“新型冠状病毒肺炎”疫情牵动着数亿华夏儿女的心！万得作为中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，迅速组织相关人员日夜奋战，第一时间在Wind金融终端移动端和电脑端同步上线了「疫情信息地图」。且我们为用户提供了一手的疫情数据，其主要来自国家卫健委、各省市区卫健委等官方渠道，以确保疫情数据：权威、准确、及时。
同时，通过地图、图表、走势等展示全球各地区疫情数字统计和明细列表，实时播报和政府通告24小时播报全球疫情信息。
具体查看地址：http://wx.wind.com.cn/unitedweb/cmsapp/Sites/sariInfo/message.html?from=timeline&isappinstalled=0在万得提供的疫情数据中，包括国际地区、全国、各省市、地级市以及直辖市的区县的确诊病例、重症病例、危重病例、死亡病例、治愈病例和医学观察病例等全面丰富的数据汇总。
现在，我们决定把疫情数据免费开放给大家使用！
三行代码、轻松搞定
下面，就让 
教大家如何提取疫情数据和做可视化分析吧！
01
第一步
登录 >> www.windquant.com >> 进入研究页面：
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第二步
点击左上角+新建 >> 创建notebook：
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第三步
点击API >> 选择EDB经济数据 :
点击行业经济数据 >> 医药生物 >> 2019新冠肺炎：
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导入WindPy库，并将代码复制至notebook单元格中后，点击运行，即可输出疫情数据：
04
插入案例模板
同时， 还为大家精心提供了多种疫情数据处理、可视化模板，自定义获取疫情数据的函数 , 方便重复调用，轻松数据可视化！
2、然后会出现如下页面，选择你需要的案例，点击插入即可：
▍疫情数据获取模板
▍静态疫情图模板
▍动态疫情图模板
方式二通过Web API获取落地疫情数据除了在万矿云平台获取疫情数据外，如果您想通过其他编程语言，将疫情数据下载至本地，我们提供的Web API可以满足您的需求！
01
查看接口
接口地址：https://www.windquant.com/qntcloud/data/edb
请求示例：
https://www.windquant.com/qntcloud/data/edb?userid=xxx&indicators=S6274770,S6290834&startdate=2020-02-06&enddate=2020-02-08
支持协议：HTTP/HTTPS
请求方式：GET
返回格式：UTF8 JSON
02
参数说明
用户ID在个人主页，点击复制用户ID即可：
03
数据返回示例
{"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"]}04
具体操作案例
为了更好的展示如何通过Web API在本地调取疫情数据，我们以Python、R语言为例，为大家展示操作示例。Python示例：
import requestsimport jsonimport pandas as pdimport timeurl = "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("服务异常")
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
看了这么多介绍，快来万矿使用吧！
长按识别下方二维码查看更多疫情数据可视化方法↓↓↓
如需在电脑端查看，请点击文末“阅读原文”
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万矿是Wind唯一一个面向互联网的量化平台，全网用户可登录网页版（www.windquant.com）免费使用 。万矿内嵌Wind Python API数据接口。为全网用户提供全市场股票、债券、基金、商品、指数、外汇、期权等7个品种的历史日线、Tick、分钟和实时行情数据，以及中国市场所有品种的专题统计报表和中国及海外股票板块数据、宏观数据等。
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