2020年初，新型冠状病毒爆发，全球各地深受其害。人们开始关注疫情数据，并使用数据分析技术来帮助预测疫情趋势、评估政策措施和优化医疗资源供给。Python成为疫情数据分析的首选编程语言，以下介绍一下Python在疫情数据分析中的应用。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('COVID-19.csv')
# 数据清洗
df = df.drop(columns=['SNo','Last Update'])
# 按国家/地区分组统计确诊、治愈、死亡人数
df_grouped = df.groupby(['Country/Region']).agg({'Confirmed':'sum', 'Recovered':'sum', 'Deaths':'sum'})
# 绘制柱状图
df_grouped.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('COVID-19 Worldwide Cases')
plt.xlabel('Country/Region')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

上述代码通过pandas库读取CSV格式的COVID-19疫情数据，并对数据进行清洗，只保留有用的列。利用groupby和agg函数对每个国家/地区的确诊、治愈、死亡人数进行统计。然后使用matplotlib库绘制柱状图，展示COVID-19的全球疫情情况。

除此之外，Python还可以用于绘制地图、进行数据挖掘和人工智能等方面，为疫情数据分析提供了更多的工具和技术支持。