コロナデータ3(曜日ごとの周期性)

やりたいこと

感染者数、死者数、検査数の３つについて、曜日ごとの周期性があるのかを検証。

予想は、感染者数と検査数は周期性あり（土日は検査数が少なくなる　→　感染者数も少なくなる）

死者数は周期性なし。（土日だから死なないとか報告しないとかはないのでは。）

使用データ

sum_per_weekday = data_eight_w.mean(level = 'weekday')
sum_per_weekday

コード

全8か国合計

感染者数、死者数、検査数どれもやっていることは基本的に同じなので、関数にした。

def make_bar_plot(df:pd.DataFrame, target: 'str'):
    
    sns.set()
    fig = plt.figure()
    ax0 = fig.add_subplot(111, title = target)

    sns.barplot(x = 'weekday',\
                y = target,\
                data = df.reset_index(),\
                ax = ax0)
    ax0.tick_params(axis='x', rotation=315)

    fig.savefig('output/' + target + '.png')

    return

make_bar_plot(mean_per_weekday, 'new_cases')
make_bar_plot(mean_per_weekday, 'new_deaths')
make_bar_plot(mean_per_weekday, 'new_tests')

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

よくわからん。笑

国単位

日本

def make_bar_plot(df:pd.DataFrame, target: 'str', country: 'str'):
    
    sns.set()
    fig = plt.figure()
    ax0 = fig.add_subplot(111, title = country + '_' + target)

    sns.barplot(x = 'weekday',\
                y = target,\
                data = df.reset_index(),\
                ax = ax0)
    ax0.tick_params(axis='x', rotation=315)

    fig.savefig('output/' + country + target + '.png')
    
    return

def weekday_mean(df: pd.DataFrame, target: 'str'):
    
    country_df = df.loc[(slice(None), target), :]
    country_df = country_df.reset_index(level = 'location', drop = True)
    
    country_df_w = country_df.set_index([country_df.index.day_name(), country_df.index])
    country_df_w.index.names = ['weekday', 'date']
    
    weekday_mean = country_df_w.mean(level = 'weekday')
    
    return weekday_mean

target = 'Japan'
data_jpn = weekday_mean(data, target)

make_bar_plot(data_jpn, 'new_cases', target)
make_bar_plot(data_jpn, 'new_deaths', target)
make_bar_plot(data_jpn, 'new_tests', target)

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

アメリカ

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

中国

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

フランス

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

ブラジル

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

インド

• 感染者数

• 死者数

• 検査数

ブラジルと中国の検査数は？

どっちもすべてNaNでは？

check0 = data.loc[(slice(None), 'China'), 'new_tests'].isnull().all()
check1 = data.loc[(slice(None), 'Brazil'), 'new_tests'].isnull().all()

print(check0)
print(check1)

True
True

全部NaNだった

まとめ

検査数について、曜日ごとの偏りをみると、日本やフランスなどでは特に偏りがあった。

なので、統一して7日間の移動平均を用いて感染者数などは見たほうがよいかなと。