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東京都新規感染者日変化と7日移動平均(2021-04-28公表)

Wednesday, April 28th, 2021

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。



東京都新規感染者日変化と7日移動平均(2020-10-06公表分)

Tuesday, October 6th, 2020

東京都の公表しているデータを用いて、4月1日から今日(10月6日)までの新規感染者確認数とその7日間移動平均(後方)をプロットしておいた。
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東京都新規感染者日変化と7日移動平均 -コロナウィルスとの闘い

Saturday, June 6th, 2020

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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