swsoyee / 2019-ncov-japan Goto Github PK
View Code? Open in Web Editor NEW🦠 Interactive dashboard for real-time recording of COVID-19 outbreak in Japan
Home Page: https://covid-2019.live/
License: MIT License
🦠 Interactive dashboard for real-time recording of COVID-19 outbreak in Japan
Home Page: https://covid-2019.live/
License: MIT License
下記のCSV以外にもありますが、”東京” → “東京都” “大阪” => ”大阪府” のように都道府県の単位を揃えて頂けませんか?
Hello and congrats for your work!
I followed your presentation at the CovidR contest, where I presented the COVID-19 Data Hub.
Our project misses the data for Japan and I would love if you could join us and improve our project with your data: https://github.com/covid19datahub/COVID19/
Of course, feel free to close the issue if not interesting for you.
All the best,
-- Emanuele
根据《新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について(令和2年2月17日版)》
国内合计检查阳性人数59人,其中无症状12人(但是我没有找到无症状患者的具体地点等数据)
剩余47人中,9例为チャーター便,38例为国内发生
我对这47人进行了基于入院地点的统计。其中チャーター便7例入院地点不明。
(详情请看表格的《各地统计》)
我对《国内发生状况》的编号进行了修正和备注
现在由于船的数据问题大量挤压其他地区的数据导致条形图较为难看,因此追加该功能。
@penneyy 以及我在试图跟上今天即将出炉的进度,不过目前不清楚 @swsoyee 的信息整理到达哪一个阶段,为了避免重复劳动,特此询问。
以及出现NHK等大型媒体的报道比厚生省更加速度快,且信息更丰富的情况,是否采用媒体信息?
テーブルの一番左の数字に情報量を持たせたい。都道府県番号からランキングにする。
厚生省在2月17日公开了当前收治患者的症状表现,比较详细,相信今后会有类似数据继续出炉。
建议按照丁香园对**新冠肺炎患者数据的统计,以A 黄色作为疑似(隔离人数?)人数,
B棕色为确诊人数,
C绿色为痊愈人数,
D红色为需要借助人工插管或者进入ICU监护的重症or危重(重篤状態)的人数,
E黑色为死亡人数,
大致分为五类,方便用户迅速了解疫情。
例如2月17日数据 (クルーズ船を除く)(见 https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09571.html )可以分为:
PCR陽性:59
完治退院:19
重症:3
死亡:1
鉴于信息不充分,尚且难以掌握疑似病例人数。可否以正在健康观察中人数代替?
#33 (comment) とも関連。
開発環境としてのDockerイメージは何か使われているのがあるのでしょうか。
できますか?
根据2月18日最新报告
新型コロナウイルスに関連した患者の発生について(54~59例目)
中提到
今回の公表で国内感染者は73名(患者59例、無症状病原体保有者14名)となります。
项目统计为60+13=73,但是是计算了上述报告中缺少的一例神奈川的数据才相等的,因此与官方数据存在少1人的误差,希望能帮忙调查一下 @dalaoshi-huster
新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について(令和2年XX月XX日版)
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09571.html
から、PCR検査実施人数
の変動状況を追跡する
参考は:https://github.com/swsoyee/2019-ncov-japan/blob/master/Data/recovered.csv
RStudioでは開発は便利だが、ファイルの切り替えやJump to、リファクタリングなどちょっと不便と思うので、VSCodeで色々やれるのかを試します。
.lintr
がVSCodeにも使えるようにDid you stop updating 50_Data/domesticDailyReport.csv and 50_Data/positiveDetail.csv?
今のLayoutでは、モバイルデバイスで見ると、画像の方がみにくいになっています。
もしどなたが整理していただければ嬉しい🙇🏻♂️
20200218 厚生省公布的第59号爱知县60代男性病例
是否为已统计的20200217第53号病例
从爱知县自己公布的病例中核对不到,或者因为均为60代男性(**地方编号有差别我没找准)
核心争议到底是17日确诊入院还是18日确诊入院(链接3与前两个有出入)
链接1:厚生省数据
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09609.html
链接2:厚生省网站附件的爱知县数据报告
https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000597568.pdf
链接3:根据报告来源(爱知县政府健康政策课公告)
https://www.pref.aichi.jp/soshiki/kenkotaisaku/pressrelease-ncov200217.html
translation.json
file.translation.json
file.master
branch.dataFetchTest
に対してPRを出す(差分があればPRを出す、なければスキップ)。12時からよるの0時までは15分ごとにスクレイピングしてPRを出す。CreateTable.R
を走らせて、作成されたファイルを自動コミットする。まずは、dataFetchTest
で1と2のテストをして、piplineが問題なければ、そのpiplelineをdev
ブランチでテストする(3のテストをするため)。
@Bob-FU @emc-kk @uribo お邪魔してすみません、この部分に関しては自分は知見ゼロですので、多分みなさんの協力が必要と思います。よろしくお願いします。
lang.csv
にまとめる。Hello,Your dataset was added to CoronaWhy (https://www.coronawhy.org/) Data Lake on Dataverse as a piece of common COVID-19 dataframe https://datasets.coronawhy.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.5072/FK2/A20BEO?
Would you be willing to help with maintenance of your dataset in Dataverse, e.g. adding the relevant metadata and keeping the dataset up-to-date? That will help to make the dataset findable and accessible for medical science community.
サイドバーの自治体状況には北海道青森岩手宮城茨城神奈川しかないですが。
日本分离并且组装了5条全基因组序列,打算将现有全基因组做进化树分析,分析日本分离的这几条序列的变异和来源情况。
NCBI页面:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/sars-cov-2-seqs/
主要是出张图和做点简单说明就可以了,不发表论文其实还好不用做十分深度的分析。
如果出的树状图是用交互绘图系统(Plotly等)绘制的最好,实在有困难可以先ggtree的也OK,先出图再说
根据厚劳省数据(2020·2·17)
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09571.html
第2部分【国内の発生状況について】之记录,PCR阳性人数合计59人,与目前已掌握的数据(54人)存在差距。其**内事例46例,包机归国13例。
该日报告中,除去撤侨患者后国内事例有38 例(见【国内事例(チャーター便帰国者を除く】),添加厚生省检疫官员1名后,合计为39人;
另外在【水際対策で確認された事例:武漢市からのチャーター便帰国者に係る発生状況】的(*2)注明另外有4名无症状患者,**应当纳入总数(此处与包机归国例13人之数据吻合)。
以上共计52人。
国内事例尚且有7人不明。目前正在通过浏览houdou.csv逐一排查。
————————————
根据对houdou.csv的报道逐一阅览,现发现
1,厚劳省关于国内感染第37例的记录并未刊载在 2·17的汇总中,望注意。(见 https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09541.html ) 该名男子系搬运“钻石公主”号邮轮的职员。当归纳于神奈川县案例。
2,2·13日东京都通报7名阳性患者,似亦未刊载在2·17的汇总中。
3,2·12日通报“钻石公主号”1名登船检疫官员感染,似亦未刊载在2·17的汇总中。
(1,3,已经纳入统计,但不见2月13日东京都的情况)故此合计59人。与总体阳性人数吻合。
当前网站统计的54人可能存在漏记或者某案例重复统计之可能。
——————————————
关于重复统计,你可能将houdou.csv中的告示视作感染通报处理了,例如id42并非病例通报却标记有pre以及resident。
上記の分類を破棄
八地方区分を採用する
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%9C%B0%E5%9F%9F
クルーズ船
・とチャーター便
が文字数が長いので、表に入れないにする。
Echarts4r
がよりきれいな図を作成できるっぽいので、そちらに切り替える予定
Thanks for your work to help the people in need! Your site has been added! I currently maintain the OpenSourceWuhan page, which collects all open source projects related to COVID-19, including maps, data, news, api, analysis, medical and supply information, etc. Please share to anyone who might need the information in the list, or will possibly contribute to some of those projects. You are also welcome to recommend more projects.
https://weileizeng.github.io/OpenSourceWuhan/world
Cheers!
最後のまとめ表に厚労省の旧番号が重複しています。データの読み取りに支障があります。
まとめ表に千葉県のデータと厚労省が2020・2・17 に更新したデータと不一致があります。新番号の5号ケースは**武漢市在住のはずです。
ご参考までに
初期化
でコミットメッセージを検索すると毎日 Data/result.map.csv
を更新されているようですね。
https://github.com/swsoyee/2019-ncov-japan/search?q=初期化&type=Commits
GitHub Actions等を使った自動化が検討できないでしょうか。
作業負担の軽減になると思います。
(他にも自動化できそうな場所があれば)
参考
在2.4日您添加了3例新闻,分别为《2020-02-04 与新型冠状病毒有关的肺炎暴发(第17例)》《2020-02-04 新发冠状病毒伴发的肺炎患者暴发(第18例)》《2020-02-04 新型冠状病毒伴发的肺炎患者暴发
(第19例)》,可是您的感染人数变化表2.4日新增为2人。是不是出现错误了呢?
やれやれだぜ、また書き直しかよ😭
毎日発表される新規数は前日の0時〜24時の数字なんですか?もしくは当時の0時〜発表する時点の数字なんですか?
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