Анализ данных по заражению коронавирусом в различных странах

Введение

Кажется, сюрреалистичным представить, как вирус начал распространяться от одного человека, который является нулевым пациентом, до четырех миллионов сегодня. Это стало возможным благодаря транспортной системе. Раньше, в те дни, у нас не было и малой части транспортной системы, которая есть сегодня.

Сначала 2020 года по настоящее время из-за продолжающейся пандемии COVID 19 люди со всего мира испытывают высокий уровень стресса и беспокойства. Некоторыми из факторов, способствующих росту напряженности, являются безработица, приводящая к потере дохода, болезнь, социальная изоляция, смерть члена семьи из-за вируса, неуверенность в будущем, беспомощность и отсутствие индивидуального контроля над ситуацией, с которой мы столкнулись.

Что ж, на данный момент вы можете следовать рекомендациям по дезинфекции продуктов и сохранить серединку на день или два. Пока мы не найдем вакцину, которая может находиться на расстоянии многих лет от нас, соблюдение социальной дистанции в общественных местах - единственный способ сократить число случаев. Убедитесь, что вы принимаете витамин С в виде дополнительных таблеток или в виде пищи. Ну, это не помешает вам заразиться коронавирусом, но, по крайней мере, если вы заразитесь, ваш иммунитет будет сильнее, чем у человека, который не принимал его для борьбы с вирусом. Последняя практика - заменить рукопожатия приветствием Намасте или Ваканда.

В данной работе предоставлены статистические данные по распространению коронавирусной инфекции в странах по всему миру.

Датасет содержит в себе данные по странам и количеству зараженных, выздоровевших и умерших от этой болезни.

Содержательная часть

Импортируем необходимые пакеты

[pic 1]

Далее, в DataFrame загружаем необходимые данные, с которыми будет производиться дальнейшая работа

[pic 2]

[pic 3]

Теперь обработаем существующие данные, для начала удалим те столбцы, поля значения которых нас не интересуют, а затем переименуем один из столбцов

[pic 4]

Затем посчитаем количество человек в каждой стране по группам: заболевшие, погибшие, выздоровевшие, подтвержденные

[pic 5]

Найдем топ – 20 стран по количеству подтвержденных заболеваний в мире

[pic 6]

[pic 7]

Сейчас выведем топ-5 стран количеству заболевших/выздоровевших

[pic 8]

[pic 9]

Теперь выведем общую статистику по количеству зараженных, погибших и выздоровевших в России

[pic 10]

        График зависимости % заболевших в каждой стране

[pic 11]

Количество активно больных людей и тенденция их заражаемости по странам всего мира

[pic 12]Сейчас же выведем ежедневную статистику по заражениям в Индии

data = pd.read_csv('/content/case_time_series.csv')

Y = data.iloc[61:,1].values

R = data.iloc[61:,3].values

D = data.iloc[61:,5].values

X = data.iloc[61:,0]

plt.figure(figsize=(25,8))

ax = plt.axes()

ax.grid(linewidth=0.4, color='#8f8f8f')

ax.set_facecolor("black")

ax.set_xlabel('\nDate',size=25,color='#4bb4f2')

ax.set_ylabel('Number of Confirmed Cases\n',

              size=25,color='#4bb4f2')

plt.xticks(rotation='vertical',size='20',color='white')