Python近年来在数据处理和分析领域备受好评，而在疫情爆发后，Python被广泛应用于疫情数据处理，为疫情防控提供了关键的支持。

以新冠疫情举例，疫情数据分为全球数据和国内数据两种，其中，国内数据又可细分为各省份疫情数据。Python处理疫情数据的方法如下：

import pandas as pd
import requests
# 获取全球疫情数据
url = 'https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv'
response = requests.get(url)
covid_data = pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
# 获取中国各省份疫情数据
url2 = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
response2 = requests.get(url2)
covid_data2 = pd.read_json(response2.json()['data'])
# 数据处理
total_cases = covid_data['total_cases'].sum()
total_deaths = covid_data['total_deaths'].sum()
china_data = covid_data2['areaTree'][0]['children']
china_data_processed = pd.json_normalize(china_data)

以上代码中，我们使用了Pandas和Requests库，从数据源中获取数据后进行处理。在处理全球疫情数据时，我们直接从Our World in Data官网下载数据，并通过Pandas库的read_csv()方法将CSV格式数据转化为DataFrame格式；在处理中国各省份疫情数据时，我们使用了腾讯新闻的疫情数据API，通过Requests库获取JSON格式数据，并通过Pandas库的json_normalize()方法将JSON格式数据转化为DataFrame格式。

处理数据的方法因数据不同而异，但总的来说，Python可以通过各种库和方法灵活处理不同格式的数据，支持数据转换、数据清理、数据分析等各种操作，为疫情防控和其他领域的数据处理提供强有力的支持。