[PYTHON] [SIR-Modellanalyse] Peak out der Infektionszahlen in verschiedenen Teilen Japans ♬

Ich suchte nach Rohdaten, fand aber schließlich die Seite des Ministeriums für Gesundheit, Arbeit und Soziales und analysierte sie sofort. Auch diesmal basiert die Berechnung auf dem SIR-Modell und wird von einem Amateur berechnet ・ Interpretation. Bitte treffen Sie Ihr eigenes Urteil auf eigenes Risiko. Da die Daten im PDF-Format bereitgestellt werden, musste ich sie lesen, sodass ich ein wenig Probleme hatte. Ich werde mich auf das Material von gestern beziehen. Ich habe das von hier verlinkte PDF von Reference ② verwendet. 【Referenz】 ① Aktueller Status der neuen Coronavirus-Infektion (19. April, 2. Jahr von Reiwa) @ Ministerium für Gesundheit, Arbeit und Soziales (2) Anzahl der Patientenberichte nach Präfektur in häuslichen Fällen (veröffentlicht am 19. April 2020)

Was ich getan habe

·Datenverarbeitung ・ Codeerklärung ・ Situation in Japan und Tokio ・ Andere Problembereiche

·Datenverarbeitung

Das Verfahren ist wie folgt ・ Kopieren Sie das obige PDF und fügen Sie es in den Editor ein

Das Format wurde von "" Trennzeichen auf "," geändert.
Die Erweiterung wurde von txt auf csv geändert ・ Sortieren Sie nach Stadt in aufsteigender Reihenfolge und überprüfen Sie die fehlenden Spannfutter. Je nach Datum kann der Name der Präfektur enthalten sein oder nicht. Richten Sie sie daher aus. ・ Formen und erstellen Sie 1 Daten (1 Tag) ・ Die oben genannten täglichen Daten werden vom folgenden Programm gemeinsam gelesen und an 3 csv ausgegeben. Die drei Dateien werden bestätigt, wiederhergestellt und getötet, wobei die vertikale Achse der Name der Stadt und die horizontale Achse das Datum ist. ・ Die folgenden 3 Dateien wurden abgelegt. COVID-19_Japan/data/

・ Codeerklärung

Das Programm, das einen Tag nach dem anderen liest, es zu den drei Dateien hinzufügt und es ausgibt, wird unten platziert. COVID-19_Japan/test_pd.py Die Ausgabe einer Datei wird unten erläutert. Es ist fast wie ein Pandas-Anwendungsproblem.

import pandas as pd

test0 = pd.read_csv('COVID-19/csse_covid_19_data/japan/test_confirmed.csv') #,encoding="cp932")
day_list={326,327,328,329,331,401,402,403,404,405,406,407,408,409,410,411,412,413,414,415,416,417,418}

Lesen Sie zuerst die Originaldatei test0 und fügen Sie sie dieser Datei hinzu. Es ist zunächst erforderlich, ob beim Lesen encoding = "cp932" hinzugefügt werden soll oder nicht, aber es scheint, dass dies nach dem Erstellen der Datei nicht erforderlich ist (ein Fehler tritt auf). Hier wird die von day_list zu lesende Datei angezeigt, und 401.csv usw. werden unten gelesen.

for day in day_list:
    #original data input
    data = pd.read_csv('COVID-19/csse_covid_19_data/japan/{}.csv'.format(day),encoding="cp932")
    data.to_csv('COVID-19/csse_covid_19_data/japan/tokyo_confirmed.csv',  columns=['Region','cases'], index=False)

Dieser Code liest die Dateien einzeln und speichert nur die relevanten Spalten = ['Region', 'Fälle'] in tokyo_confirmed.csv.

    test0_ = pd.read_csv('COVID-19/csse_covid_19_data/japan/tokyo_confirmed.csv')

Benennen Sie dann die Daten um und laden Sie sie in test0_. Jetzt werden nur die relevanten Daten aus den Daten in test0_ gelesen.

Es scheint, dass Sie es ohne solche lästigen Dinge tun können. .. .. Fügen Sie unten eine neue Spalte wie "401" zur Originaldatei test0 hinzu und schreiben Sie die Daten test0_ ['Fälle']. Zum Schluss schreiben Sie dies in test_confirmed.csv und beenden. Der verknüpfte Code ist derjenige, der diesen Prozess für Fälle, Wiederherstellungen und Todesfälle durchgeführt hat.

    #Spalte hinzufügen
    s=str(day)

    test0['{}'.format(s)] = test0_['cases']

    test0.to_csv('COVID-19/csse_covid_19_data/japan/test_confirmed.csv',index=False)

・ Situation in Japan und Tokio

Diesmal ist auch die Analyse-App wie ein Link leicht verändert. Das heißt, das Balkendiagramm zeigt jetzt täglich neue infizierte Personen an. ・ COVID-19_Japan /itting_japan.py

・ Situation in Japan

Dies ist das gleiche, wie wir es in der Welt gesehen haben, aber wir werden es uns auch dieses Mal ansehen. Immerhin dürfte es in den nächsten zwei Wochen rund 20.000 erreichen. exterpolate_総計_gamma_R_2.png Die maximale Anzahl von Infektionen wird voraussichtlich in etwa einer Woche auftreten, aber die Infektionsrate sinkt jeden Samstag und Sonntag, und es ist unvorhersehbar, ob sie bei 0 bleiben wird. removed_総計_gammaR_2_II.png Wenn Sie sich die Grafik unten ansehen, ist das blaue Diagramm die sogenannte effektive Reproduktionszahl, und diese nimmt um 10 überhaupt nicht ab. Ursprünglich wird dieser Wert 1 und geht bis zum Ende. Aus irgendeinem Grund hat die Anzahl der Heilungen in Japan nicht zugenommen. Es scheint, dass dies dazu geführt hat, dass $ \ gamma $ gefallen ist und die oben genannten Infektionsraten gesunken sind. Schließlich denke ich nicht, dass es enden wird, wenn die Anzahl der Heilungen in Zukunft nicht zunimmt. Andernfalls gibt es nicht unendlich viele Betten, was irgendwo zu einem medizinischen Zusammenbruch führen kann. In diesem Sinne ist I / (R + D) in der obigen Abbildung hoch und gefährlich. removed_総計_gamma_R_2.png

・ Situation in Tokio

Ich denke, dies ist das erste Bild in Japan. Der Trend in Tokio ist fast der gleiche wie in Japan. exterpolate_東京_gamma_R_2.png Wie im ganzen Land scheint es schließlich bald den Höhepunkt zu erreichen, aber da die Ursache $ \ gamma $ ist, wird es nicht möglich sein, auf 0 zu gehen. removed_東京_gammaR_2_II.png Tokio ist schlechter als das ganze Land und die Anzahl der effektiven Reproduktionen liegt nahe bei 100. Ich frage mich, warum die Anzahl der Heilungen (ca. 5%) überhaupt nicht zunimmt. Wenn es keine Heilung gibt, wird die medizinische Versorgung definitiv zusammenbrechen. Die Anzahl der Infektionen ist tendenziell etwas gesättigt, aber in der obigen Grafik scheinen sich in zwei Wochen 10.000 Menschen zu nähern.

Vielleicht ist die Anzahl der Infektionen nicht so, wenn man den aktuellen Abwärtstrend bei der Anzahl der Menschen betrachtet, aber die Anzahl der Heilungen ist eine andere Geschichte. In diesem Sinne steigt I / (R + D) in der obigen Abbildung und es ist gefährlich. Und wenn Sie sich die Anzahl der Neuinfektionen (Balkendiagramm) jeden Tag ansehen, können Sie feststellen, dass sie wirklich flach sind. (Die Anpassungslinie hat leicht zugenommen)

・ Andere Problembereiche

· Osaka

Die Zahl der Infizierten in Osaka hat 1000 überschritten und nimmt immer noch zu. Und es scheint, dass es in zwei Wochen ungefähr 2000 Menschen geben wird. exterpolate_大阪_gamma_R_2.png Die höchste Anzahl von Infektionen wird jedoch voraussichtlich in etwa einer Woche auftreten, sodass sie kurz vor der Sättigung steht. removed_大阪_gammaR_2_II.png Im Gegensatz zu Tokio hat die Anzahl der Heilungen etwas zugenommen, und I / (R + D) wird wahrscheinlich abnehmen. Die Anzahl der effektiven Reproduktionen dürfte jedoch bei etwa 7 liegen. Daher kann gesagt werden, dass die Situation unvorhersehbar ist. removed_大阪_gamma_R_2.png

・ Kanagawa

Die Steigerungsrate ist gesunken. 1000 Menschen sind jedoch gleich um die Ecke. Die Anzahl der Heilungen dürfte jedoch zunehmen. I / (R + D) wird wahrscheinlich ebenfalls abnehmen. exterpolate_神奈川_gamma_R_2.png Es scheint, dass der Höhepunkt kommen wird, aber die Situation ist unvorhersehbar. removed_神奈川_gammaR_2_II.png Die Anzahl der effektiven Reproduktionen liegt immer noch über 10, und der Grund, warum die Infektionsrate abnimmt, liegt darin, dass $ \ gamma $ abnimmt und es unvorhersehbar ist, ob sie gestoppt werden kann. removed_神奈川_gamma_R_2.png

・ Chiba

Es ist schlampig und es ist kein Infektionspeak sichtbar. Es scheint eine sehr gefährliche Situation mit ungefähr 1000 Menschen pro Woche zu sein. Es gibt Anzeichen dafür, dass die Anzahl der Heilungen zunimmt, und es ist wahrscheinlich, dass sie sich verbessern, wenn sie echt werden. exterpolate_千葉_gamma_R_2.png removed_千葉_gammaR_2_II.png removed_千葉_gamma_R_2.png

・ Saitama

Obwohl die Steigerungsrate gesunken ist, ist sie eher geneigt als Chiba und wird wahrscheinlich in einer Woche 1.000 erreichen. Die Zahl der Neuinfektionen nimmt täglich zu, so dass die Situation nicht vorhersehbar ist. exterpolate_埼玉_gamma_R_2.png removed_埼玉_gammaR_2_II.png removed_埼玉_gamma_R_2.png

· Okinawa

Dies ist eine gefährliche Situation, da die Anzahl der Infektionen vor zwei Wochen rapide zugenommen hat und die Steigung groß ist. exterpolate_沖縄_gamma_R_2.png removed_沖縄_gammaR_2_II.png removed_沖縄_gamma_R_2.png

· Hokkaido

In Hokkaido scheint die Zahl der Infektionen vor zwei Wochen stark zugenommen zu haben. Natürlich wird es seinen Höhepunkt noch nicht erreichen. Es ist notwendig, ein Auge darauf zu haben, wie in Okinawa. exterpolate_北海道_gamma_R_2.png removed_北海道_gammaR_2_II.png removed_北海道_gamma_R_2.png

Zusammenfassung

・ Japan trat Ende März plötzlich in die zweite Phase ein, und ungefähr drei Wochen sind vergangen, so dass es noch nicht das Ende ist. ・ In Tokio gibt es eine Situation, in der die höchste Anzahl von Infektionen wahrscheinlich ist. Die Anzahl der Heilungen ist jedoch äußerst gering, und es ist besorgniserregend, dass ein medizinischer Kollaps so wie er ist wahrscheinlich auftritt. ・ Es scheint, dass sich die Infektion in Hokkaido und Okinawa ausbreiten wird, und die Situation ist unvorhersehbar. ・ In anderen Gebieten wurde die höchste Anzahl an Infektionen noch nicht festgestellt.

・ Schließlich möchte ich die Differentialgleichung noch einmal lösen, um die Gesamtübertragung der Infektion zu sehen.