Yama's Memorandum

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()

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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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東京都のサイト「都内コロナウィルス感染動向」で公開している陽性感染者数データをダウンロードし、1月24日～今日（5月1日）の感染者数推移、そしてその7日移動平均を算出し、棒グラフとして出力してみた。

出力結果は以下：

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