新冠肺炎现在情况怎么样了？推荐一份Jupyter notebook代码进行了分析，把数据可视化，并对感染人数进行了预测。

来源：https://www.kaggle.com/corochann/covid-19-eda-with-recent-update-on-april?scriptVersionId=32149572

本文的可视化通过ployly实现。

本文数据更新到4月14日，最新数据下载：

https://www.kaggle.com/corochann/covid-19-eda-with-recent-update-on-april/data?scriptVersionId=32149572

（下载train.csv、test.csv、usa_states2.csv） 到input的convid19目录即可，数据更新到2020-4-14。

原始数据是这里下载修改的：

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19

完整代码放在github下载：

https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/covid19

代码内容

这份分析代码主要分为以下几个部分：

• 全球趋势

• 国家（地区）增长

• 省份情况

• 放大美国：现在美国正在发生什么？

• 欧洲

• 亚洲

• 现在哪个国家正在复苏？

• 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

全球趋势

fig = px.line(ww_melt_df, x="date", y="value", color='variable', title="Worldwide Confirmed/Death Cases Over Time")
fig.show()

世界确诊和死亡数

fig = px.line(ww_melt_df, x="date", y="value", color='variable',title="Worldwide Confirmed/Death Cases Over Time (Log scale)",log_y=True)
fig.show()

世界确诊和死亡数（取对数）

国家（地区）增长

fig = px.bar(top_country_melt_df.iloc[::-1],x='value',y='country',color='variable',barmode='group',title=f'Confirmed Cases/Deaths on {target_date}',text='value',height=1500,orientation='h')
fig.show()

确诊数和死亡数

top30_countries = top_country_df.sort_values('confirmed', ascending=False).iloc[:30]['country'].unique()
top30_countries_df = country_df[country_df['country'].isin(top30_countries)]
fig = px.line(top30_countries_df,x='date',y='confirmed',color='country',title=f'Confirmed Cases for top 30 country as of {target_date}')
fig.show()

死亡最多的国家

fig = px.bar(top_country_df[:30].iloc[::-1],x='mortality_rate',y='country',title=f'Mortality rate HIGH: top 30 countries on {target_date}',text='mortality_rate',height=800,orientation='h')
fig.show()

死亡率最高的国家

省份情况

出现新冠肺炎的主要国家的各省（州）的清单

放大美国：现在美国正在发生什么？

fig = px.choropleth(train_us_latest,locations='province_code',locationmode="USA-states",color='confirmed',scope="usa",hover_data=['province', 'fatalities', 'mortality_rate'],title=f'Confirmed cases in US on {target_date}')
fig.show()

美国的死亡率情况

train_us_march = train_us.query('date > "2020-03-01"')
fig = px.line(train_us_march,x='date', y='confirmed', color='province',title=f'Confirmed cases by state in US, as of {target_date}')
fig.show()

美国各州的确诊数

欧洲

fig = px.choropleth(train_europe_latest,locations="country",locationmode='country names',color="confirmed",hover_name="country",range_color=[1, train_europe_latest['confirmed'].max()],color_continuous_scale='portland',title=f'European Countries with Confirmed Cases as of {target_date}',scope='europe',height=800)
fig.show()

欧洲确诊数

亚洲

country_latest = country_df.query('date == @target_date')fig = px.choropleth(country_latest,locations="country",locationmode='country names',color="confirmed",hover_name="country",range_color=[1, 50000],color_continuous_scale='portland',title=f'Asian Countries with Confirmed Cases as of {target_date}',scope='asia',height=800)
fig.show()

亚洲确诊数

top_asian_country_df = country_df[country_df['country'].isin(['China', 'Indonesia', 'Iran', 'Japan', 'Korea, South', 'Malaysia','Philippines'
])]fig = px.line(top_asian_country_df,x='date',y='new_case',color='country',title=f'DAILY NEW Confirmed cases world wide')
fig.show()

亚洲每日确诊数量

现在哪个国家正在复苏？

fig = px.choropleth(country_latest,locations="country",locationmode='country names',color="new_case_peak_to_now_ratio",hover_name="country",range_color=[0, 1],# color_continuous_scale="peach",hover_data=['confirmed', 'fatalities', 'new_case', 'max_new_case'],title='Countries with new_case_peak_to_now_ratio')
fig.show()

可以看到中国是最安全的国家了

什么时候会收敛？通过Sigmoid拟合进行预测

plot_sigmoid_fitting(target_country_df_list,pred_df_list,title='Sigmoid fitting with all latest data')

确诊数预测，美国将会达到70万以上确诊

总结

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本文推荐一份Jupyter notebook代码进行了分析，把数据可视化，并对感染人数进行了预测。

完整代码放在github下载：

https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/covid19

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