東京都が公表した新型コロナウィルス新規感染者数について、昨年３月15日から今日（４月２８日）までの日変化と７日移動平均（後方）をプロットした。
今日、４月２８日の新規感染者数は９２５人となっている。上掲の図の７日移動平均（後方）から、今後、新規感染者数が急増することが予想される。１月の初めに記録した2,500人の新規感染者数を超えることも考えられる。
４月２５日から５月１１日まで緊急事態宣言が発令されている。これに先立ち、東京都では、４月１２日から「まん延防止等重点措置」が適用されている。
７日移動平均をみると、「まん延防止重点措置」が適用されてから２週間経過しているにもかかわらず新規感染者数の増加率に変化は見られない。政府の「掛け声」はほとんど効果がないようだ。
７月にオリンピックを開催するなど無理だな。
東京都公表のデータにより、４月１日から昨日（11月12日）までの新規感染者数とその7日間移動平均（後方）をプロットしておいた。
上図から、11月に入り、7日間移動平均（後方）が明らかに増加に転じていることがわかる。9,10月の2か月間は比較的(高止まりで）安定したのとは対照的になっている。
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昨日（６月5日）までの東京都の公開データから新規感染者数の日変化と７日移動平均を上掲した。
上掲図では、3月1日から昨日までの日変化をプロットしている。図の作成は、東京都の公開データ(CSVデータ）からPythonを用いて作成している。Pythonスクリプトのソースを以下に添付している。
なお、図上部に、累積感染者数（Cumulative Number of Infected)として 5,3472人としているが、これは1月24日以降の累積。
Python Script source:
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import datetime df = pd.read_csv('https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv') tokyo_df = df[['公表_年月日', '患者_年代', '患者_性別','退院済フラグ']] tokyo_df.columns = ['date', 'age', 'sex','recv'] tokyo_df_count = tokyo_df['date'].value_counts().sort_index(ascending=True) df_t = pd.DataFrame(tokyo_df_count) df_t.columns = ['infected'] dates = pd.date_range('20200124', 'today', freq='D') df = pd.DataFrame(pd.Series(range(len(dates)), index=dates)) df.columns = ['infected'] for dates in df.index: str_date = dates.strftime("%Y-%m-%d") try: df.infected[str_date] = df_t.infected[str_date] except: df.infected[str_date] = 0 #str_date='2020-05-28' #df.infected[str_date] = 15 list_infected = df.infected.to_list() date_index = [df.index[0].strftime('%Y-%m-%d')] for i in range(1, len(list_infected)): date_index.append(df.index[i].strftime('%Y-%m-%d')) x = pd.date_range(date_index[0], periods=len(date_index),freq='d') y = np.array(list_infected) y_cum = np.cumsum(y) print('Cumulative Number of Infected= ' + str(y_cum[len(y_cum)-1])) start_date = '2020-03-01' i_start = df.index.get_loc(start_date) num = 7 b = np.ones(num)/num y2 = np.convolve(y, b, mode='same') fig = plt.figure(figsize=(10,10)) x_d = x[i_start:] y_o = y[i_start:] y2_o= y2[i_start:] ax = fig.add_subplot(2,1,1) #ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.bar(x_d, y_o,label='raw data') #ax.bar(x, y_cum,label='raw data') ax.legend() ax.grid() ax = fig.add_subplot(2,1,2) #ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.bar(x_d, y2_o, label='convolved') ax.legend() ax.grid() plt.ylim(0, 205) plt.show()
上図は、昨日(5/13)までの東京都の新規感染者数の推移とその7日移動平均。
この図は、東京都が一般公開しているCSVデータを集計したもので、3日前に明らかになった報告漏れの修正、そして昨日の新規感染者確認数10も取り込まれている。
図には示されていないが、昨日までに東京都の累計感染者数は4,997となっている。東京都の4月1日現在の人口は約1,400万人ということなので、10万人あたりの累計感染者数は35.7人だ。同じ大都市であるニューヨーク市の人口あたりの感染者数を比較すると50分の１以下になっていることをみると、かなり善戦しているといえるように思う。
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昨晩の日経電子版(2020/5/11 23:18)に、「感染者の報告漏れ111人 東京都、保健所から」という記事がでていた。
リード文を以下転載：
東京都は11日夜、保健所から新型コロナウイルスの感染者111人分の申告漏れがあったと発表した。35人の情報は重複して報告されていた。累計感染者数は76人増えて4959人になる。
なんとも、お粗末な話と思ったところだ。
いらぬお節介ではあるが、東京都が公表しているデータの更新状況を確かめてみた。まだ、更新されていないようだ。
13日早朝にはCSVデータが修正されているのを確認。ただ、「退院済フラグ」項目の中身がすっかり変わってる。変だな。
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