【PythonでCIVID-19分析】日本版(1) CIVID-19状況 2020/07/12時点
日本日付別の累計感染者数2020/07/12時点 日本月別の累計感染者数2020/07/12時点 日本都道府県別の累計感染者数2020/07/12時点 日本都道府県別の累計感染者(緊急事態宣言解除後)2020/07/12… 続きを読む »
日本日付別の累計感染者数2020/07/12時点 日本月別の累計感染者数2020/07/12時点 日本都道府県別の累計感染者数2020/07/12時点 日本都道府県別の累計感染者(緊急事態宣言解除後)2020/07/12… 続きを読む »
前回、ようやく可視化に必要なデータセットが完成しました。 しかし、作成に使用した元データは2020/01/22〜2020/06/26迄とやや古いデータです。 その為、最新のデータをダウンロードし直し、そのデータで問題なく… 続きを読む »
前回に引き続き世界版のデータの前処理を続けます。 前回は188カ国分の157日分(2020/01/22〜2020/06/26)のRecovered(回復者)データセットを完成させました。 今回は同じ要領でConfirme… 続きを読む »
前回に引き続き世界版のデータの前処理を続けます。 前回は日付の整形までを行いました。 今回は現在バラバラの188国分のデータセットを1つに結合し、先程作成した日付を新たな行として追加、カラムの並び替え・リネームを行えばR… 続きを読む »
前回に引き続き世界版のデータの前処理を続けます。 まずは前回までの作業で出来上がったデータの内容を確認します。 カラムに国名・インデックスに日付。 各行にはそれぞれの国の累計の数字が入っています。 これは日本版(1)の元… 続きを読む »
前回に引き続き世界版のデータの前処理を続けます。 前回は列Country/Regionに同じ国名が複数行存在する国をそれぞれ合計し、データセットを作成、さらにデータセットc19w_dfからそれら六カ国を削除するところまで… 続きを読む »
前回に引き続き世界版のデータの前処理を続けます。 前回は本番前のテストとして作成したデータセットChina_dfをデータセットc19w_dfに結合するところまでを行いました。 理論的には他の列Country/Region… 続きを読む »
2020/02/05から2020/07/05時点のデータを使って日本のCIVID-19の感染状況を分析してみようと思います。 先に分析を行った日本版(1)で、6/22〜6/28に対し6/29〜7/5は、感染者数・感染地域… 続きを読む »
日本日付別の累計感染者数・回復者数 死亡者数 PCR検査数2020/07/05時点 日付別の累計感染者数・回復者数2020/07/05時点 日付別の累計死亡者数2020/07/05時点 日付別の累計PCR検査数2020/… 続きを読む »
日本日付別の累計感染者数2020/07/05時点 日本月別の累計感染者数2020/07/05時点 日本都道府県別の累計感染者数2020/07/05時点 日本都道府県別の累計感染者(緊急事態宣言解除後)2020/07/05… 続きを読む »