Tout en étudiant les pandas, j'ai fait une étude gratuite sur la fin de Corona et si le verrouillage était significatif.

Corona prendra fin.

Cela fait un mois que la déclaration d'urgence pour le virus corona a été publiée. Depuis que je travaille en Europe pour la recherche, je souffre de ce virus depuis la mi-mars. Les emplois en Europe ne sont plus dans cette tourmente, et même si je cherche un emploi au Japon, il est difficile d'obtenir une réponse de tout le monde. (Merci pour le fait que c'est GW et c'est naturel.) C'est une perte de temps de passer du temps à la maison, alors j'ai fait des recherches gratuites pour voir si Corona allait s'arrêter, ainsi que pour étudier les pandas.

Quoi utiliser

Ourworld dans la base de données Data Corona (basée sur CSV)

Seulement c'était facile et je n'ai pas pu trouver un bon gars. Veuillez enseigner si vous avez une bonne base de données. https://github.com/owid/covid-19-data/blob/master/public/data/owid-covid-data.csv

Page de verrouillage de Wikipédia

https://en.wikipedia.org/wiki/Curfews_and_lockdowns_related_to_the_2019%E2%80%9320_coronavirus_pandemic#cite_note-51

Jupyter et les pandas

Puisque ce domaine est M. qiita, je vais omettre l'introduction.

Préparation des données

Commencez par cuire la page Wikipédia en csv.

C'est vraiment dur. Screen Shot 2020-05-03 at 15.46.51.png Lire csv et organiser les données par pays

df=pd.read_csv('/home/username/COVID19/owid-covid-data.csv')
df.date = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')
countries=pd.read_csv('/home/username/COVID19/countries.csv')
countries.lockdown_begins=pd.to_datetime(countries['lockdown_begins'], format='%Y-%m-%d')
countries.lockdown_ends=pd.to_datetime(countries['lockdown_ends'], format='%Y-%m-%d')
countries=countries.dropna()
countries.index=countries.iso_code

Quand j'entre dans les pandas, ça ressemble à ça (j'ai un peu foiré l'index) Pour Wiki (date de début de verrouillage, date de fin (prévue)) Screen Shot 2020-05-03 at 15.54.02.png Données brutes Screen Shot 2020-05-03 at 15.59.33.png

Prenez un sous-ensemble des données par pays et indexez la date

def country(df,country_name):
    
    newdata=df.loc[df.iso_code==country_name]
    newdata.set_index(['date'],inplace=True)
    
    return newdata

Jouons maintenant avec les données.

Tout va bien alors complotons

Alors, faisons un graphique du nombre d'infections confirmées, de la date et de l'heure du décès et du total cumulé, que nous voyons souvent. Après tout, la moyenne mobile sur 7 jours semble être bonne pour éviter les données du samedi et du dimanche. Calculons la moyenne mobile sur 7 jours et le taux positif.

def rolling_average(input):
    columns=input.columns
    
    input['new_tests2']=input['total_tests'].diff()

    for column in columns[2:13]:
        #La moyenne mobile est-elle correcte dans cette ligne?
        input[column]=input[column].rolling(7).mean()
   #Le taux positif cumulé et le taux positif quotidien sont calculés à partir de la moyenne mobile de tous les cas et du nombre de tests (nombre de personnes).
    input['positive_rate_total']=input['total_cases']/input['total_tests']
    input['positive_rate_diff']=input['new_cases']/input['new_tests2']

    return input

test_jpn.png Le nombre de personnes nouvellement infectées sur la moyenne mobile est en baisse, et le nombre de décès est susceptible de dépasser le passage. C'est exactement ce que font les nouvelles. (Au 3 mai) Comme indiqué, le taux de PCR positif quotidien semble être d'environ 10% pour l'ensemble du pays. Si les données ne concernent que Tokyo, ce sera tout à fait différent.

Sujet principal 1 Quel est l'effet du verrouillage?

Maintenant que la nouvelle a été reproduite sur jupyter, examinons sa relation avec le verrouillage. Je l'ai regardé tout le temps (j'ai vérifié tous les jours pendant les trois premières semaines de mon séjour en Europe) Article gratuit du Financial Times pour le moment Tracons en fonction du jour où la moyenne mobile des morts est devenue 3 personnes en référence à. Il s'agit de la date de référence pour la propagation du coronavirus dans cette étude gratuite. Tous les graphiques sont divisés par la valeur maximale (la valeur avec le nombre maximal d'infectés ou de morts). japan.png Le lendemain du jour où la déclaration d'urgence a été annoncée (4/6), 4/7 était le jour où il y avait trois personnes, et le Japon était sur le graphique de la mort du Financial Times, qui n'avait pas été à ce jour. Cela est apparu et c'était extrêmement douloureux. J'ai imaginé une situation dans laquelle une explosion d'infection tuerait des dizaines de milliers de personnes au Japon, et j'ai tremblé. Heureusement, cependant, je pense que c'est vers le 17 avril que j'ai été un peu soulagé après avoir dépassé le pic des personnes nouvellement infectées en moins de deux semaines. C'était comme ça, non? Je ne peux rien dire sur le pic des décès, mais le même graphique dans d'autres pays a environ deux semaines de retard, alors ayons une observation optimiste que c'est la semaine dernière. (Le nombre de décès semble varier en fonction de la situation médicale du pays.) Et nous serons les 5/4 du 25ème jour. L'annulation de la déclaration d'urgence à la fin du mois se trouve à l'extrême droite du graphique. À première vue, le nombre de nouvelles infections confirmées semble s'installer. Bien sûr, vous pouvez faire ce chiffre à partir de différents pays. Cela dit, le contenu est le même que celui du Financial Times, alors jetons un coup d'œil à l'Angleterre et à la France, qui nous sont redevables, et à l'Australie, qui se porte bien dans les pays assez développés. gbr.png Au Royaume-Uni, huit jours après le dépassement de la moyenne mobile de trois décès, le nombre de personnes infectées et de décès a continué d'augmenter pendant les deux semaines suivantes. C'est très douloureux pour moi d'être pris en charge. À ce stade, bien sûr, il n'y a aucune chance de déverrouillage. Au fait, la ligne la plus à droite est aujourd'hui. triste. fra.png La France était en retard dans le verrouillage, mais en imposant une interdiction stricte de sortir et des amendes pour sorties inutiles, elle a imposé une restriction significative à la circulation des personnes. L'effet est remarquable quand on le regarde maintenant, et en termes de chiffres, environ 1000 personnes sont toujours confirmées comme infectées chaque jour, mais le nombre de personnes nouvellement infectées diminue à 20% dans le pire des cas, et le nombre de décès diminue. À ce moment-là, j'étais déconcerté par la rigueur de l'interdiction de sortir, mais maintenant j'obtiens un effet très élevé. La ligne la plus à droite est la date du jour. aus.png Je ne connais pas très bien la situation en Australie (n'est-ce pas verrouillé?), Mais il semble que les vols internationaux aient été stoppés très tôt. (Ce jour est utilisé comme un substitut à la date de début du verrouillage.) Comme vous pouvez le voir, l'effet est extrêmement élevé en Australie, où des mesures ont été prises avant les décès, et le nombre maximal de personnes infectées a pris fin avant que le nombre de morts n'atteigne trois. .. Cela signifie qu'au moment des trois morts, il a été éclairci. La ligne de droite est de 5/3 jours. Dans ce cas, si vous sortez prudemment et évitez les grappes (3 denses), vous pourrez retrouver votre vie d'origine d'ici la fin de cette année.

comment était-ce? C'est un graphique simple, mais je pense que vous pouvez voir l'importance du verrouillage et de la protection des frontières.

Sujet principal 2 Graphique dégoûtant

Apparemment, la rapidité des mesures de verrouillage et aux frontières était la clé des mesures corona. Appelant cela un nom cool, Lockdown Delta, j'ai essayé de tracer le nombre de décès et le nombre de personnes infectées dans les 50 premiers pays avec le plus grand nombre cumulatif de personnes infectées, et il n'y avait que deux chiffres intéressants. Le premier est ici. C'est un graphique très dégoûtant. Après tout, l'axe vertical représente les personnes que nous avons perdues. Daily_max_death_vs_lockdown_speed.png (Je dis efficacité de verrouillage, mais il y a une différence entre le jour où je viens de verrouiller et le total cumulatif de 3 morts. C'est un delta de verrouillage. Lol) Le delta de verrouillage s'est verrouillé plus rapidement en allant vers la gauche et plus lentement en allant vers la droite. Indique que. Le nombre de morts maximal moyen mobile est pris verticalement. Comme vous pouvez le voir, il existe une corrélation claire sans apprentissage automatique ni tracé de ligne. Le Japon a un delta de verrouillage de -1, donc je pense que c'est un assez bon parmi d'autres pays. Il semble que la grappe de fin février et l'effet d'éviter la densité soient sortis. Il y a un débat sur la publication d'une déclaration d'urgence une semaine plus tôt, mais cela ne peut pas être aidé.