[PYTHON] Zeichnen Sie die Ausbreitung des neuen Koronavirus

Ich habe Pythons Plotly-Bibliothek verwendet. Mit Geojson ist es attraktiv, einfach als Animation aus einem Datenrahmen auf einer Karte zeichnen zu können. Andererseits ist das Problem, dass es überwiegend schwerer als Javascript ist.

Github Link

japan_animation_small.gif

Anzahl der Infizierten nach Präfektur

a.PNG Anzahl der Infizierten nach Ländern

aa.PNG

Anzahl der infizierten Personen in China

Codekommentar

###Datenrahmen lesen
dfs = []
for l in os.listdir("./csv_ja/"):
    if ".csv" in l:
        dfs.append(pd.read_csv("./csv_ja/" +l))
    print(l)

###json las
with open("./geo_data/jp_prefs.geojson") as f:
    geojson_japan = json.load(f)

###Animationsobjekt erstellen
fig = px.choropleth(df_japan,
                    geojson = geojson_japan,
                    featureidkey="properties.NAME_JP",
                    locations="Province/State",
                    color="Confirmed",
                    hover_name="Province/State",
                    color_continuous_scale="PuRd",
                    projection="mercator",
                    animation_frame="Datum",
                    range_color=(0,df_japan[key].max()),
                    width=600, height=800)
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(
    title="Anzahl der mit dem neuen Koronavirus infizierten Personen(Präfekturen)")

Sekundärquelle

Johns Hopkins University Dashboard Johns Hopkins University Spreadsheet

Hauptquelle

MIT (Prefectural Geojson-Daten) WHO NHC CDC Dingxiangyuan Ministerium für Gesundheit, Arbeit und Soziales

Der Tag, an dem das Positive bestätigt wird, wird als Bestätigt definiert. Die Präfektur bezeichnet die Präfektur, in der Sie leben (im Falle der ausländischen Staatsangehörigkeit die Präfektur der medizinischen Einrichtung, die Sie besucht haben). Asymptomatische Pathogenträger sind bei infizierten Personen nicht enthalten.

Recommended Posts

Zeichnen Sie die Ausbreitung des neuen Koronavirus
Schätzen Sie die maximale Infektiosität des neuen Coronavirus ab
GUI-Simulation des neuen Koronavirus (SEIR-Modell)
Lassen Sie uns die medizinische Kollapshypothese des neuen Koronavirus testen
Analysieren Sie den altersspezifischen Schweregrad des Coronavirus
Quantifizieren Sie den Grad der Selbstbeherrschung, der erforderlich ist, um das neue Koronavirus einzudämmen
(Jetzt) Ich habe versucht, das neue Koronavirus (COVID-19) zu analysieren.
Ich habe versucht, PDF-Daten der medizinischen Online-Versorgung zu verwenden, die auf der Ausbreitung einer neuen Coronavirus-Infektion basieren
Hat die Anzahl der Ladenschließungen aufgrund des Einflusses des neuen Koronavirus zugenommen?
Die Geschichte des Studenten, der die neue Website für Gegenmaßnahmen gegen Koronaviren entwickelt hat (Ishikawa-Version)
Berechnen wir den Übergang der Grundreproduktionszahl des neuen Koronavirus nach Präfektur
Ich habe versucht, das Verhalten des neuen Koronavirus mit dem SEIR-Modell vorherzusagen.
Folding @ Home unter Linux Mint soll zur Analyse des neuen Corona-Virus beitragen
Ich habe einige der neuen Funktionen von Python 3.8 touched angesprochen
Die epidemische Vorhersage des neuen Koronavirus wurde mit explosiver Geschwindigkeit im Internet veröffentlicht
Ich habe versucht, die Literatur des neuen Corona-Virus mit Python automatisch an LINE zu senden
Der Beginn von cif2cell
Lassen Sie uns die Konvergenzzeit anhand des globalen Trends der effektiven Reproduktionszahl des neuen Koronavirus untersuchen
Die Bedeutung des Selbst
[Statistik] Verstehen Sie den Mechanismus von Q-Q-Plots mit Animation.
Überprüfen Sie die Wirkung des Urlaubs als Gegenmaßnahme gegen das neue Koronavirus mit dem SEIR-Modell
der Zen von Python
Zeichnen auf Jupyter mit der Plot-Funktion von Pandas
Die Geschichte von sys.path.append ()
Die Theorie, dass der Schlüssel zur Kontrolle der Infektion des neuen Coronavirus die Hyperdispersion der Anfälligkeit ist.
Ich habe versucht, die Eigenschaften der neuen Informationen über mit dem Corona-Virus infizierte Personen mit Wordcloud zu visualisieren
Lassen Sie uns eine Rangfolge der Anzahl der wirksamen Reproduktionen des neuen Koronavirus nach Präfektur erstellen
Aufgaben zu Beginn eines neuen Python-Projekts
Vergrößern Sie die Plotanzeige.
Rache der Typen: Rache der Typen
Verwenden Sie Hash, um das Kollisionsurteil von etwa 1000 Bällen in Python zu erleichtern (im Zusammenhang mit dem neuen Corona-Virus).
Ich habe versucht, die Anzahl der Todesfälle pro Kopf von COVID-19 (neues Koronavirus) nach Ländern zu tabellieren
Simulieren wir den Effekt der Einführung einer Kontaktverfolgungs-App als Gegenmaßnahme gegen den neuen Koronavirus
Bedeutung der Eingrenzung des Testziels des PCR-Tests auf neues Koronavirus nach dem Bayes-Theorem
Ich habe die Tweets über den neuen Corona-Virus analysiert, die auf Twitter veröffentlicht wurden
Töte die Analyse des beliebten Spiels PUPG. Verwenden Sie ein Grundstück für Seegeborenenpaare.
Formatieren Sie die Zeitachse des Pandas-Zeitreihendiagramms mit matplotlib neu
Stellen wir uns die Anzahl der mit Matplotlib mit dem Coronavirus infizierten Personen vor
Richten Sie die Version von chromedriver_binary aus
Scraping das Ergebnis von "Schedule-Kun"
10. Zählen der Anzahl der Zeilen
Die Geschichte des Baus von Zabbix 4.4
Auf dem Weg zum Ruhestand von Python2
Vergleichen Sie die Schriftarten von Jupyter-Themen
Holen Sie sich die Anzahl der Ziffern
Erläutern Sie den Code von Tensorflow_in_ROS
Hypothese, warum das neue Koronavirus in städtischen Gebieten wie Tokio nicht so häufig vorkommt
Verwenden Sie die Clustering-Ergebnisse erneut
GoPiGo3 des alten Mannes
Berechnen Sie die Anzahl der Änderungen
Ändern Sie das Thema von Jupyter
Die Popularität von Programmiersprachen
Ändern Sie den Stil von matplotlib
Visualisieren Sie die Flugbahn von Hayabusa 2
Über die Komponenten von Luigi
Verknüpfte Komponenten des Diagramms