COVID-19 番外編3

COVID-19 の番外編。

東京都のCOVID-19患者の年齢・性別（0=女，1=男）・発病日・確定日・死亡日を遠藤高帆さんがGoogle Spreadsheetに tokyo_pref_onset_confirmed_death_date としてまとめてくださっているのでグラフを描いてみた。ただし発病日がわかっているのは4人だけなのでここでは使用していない。

まずは死亡日と確定日の差の度数分布：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np

def myparser(x):
    if str(x) == 'nan':
        return pd.NaT
    return pd.to_datetime('2020' + x)

df = pd.read_csv("tokyo_pref_onset_confirmed_death_date - death_confirmed.csv",
                 parse_dates=['onset', 'confirmed', 'death'],
                 date_parser=myparser)

dt = (df['death'] - df['confirmed']).dt.days

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(dt, bins=np.arange(min(dt), max(dt)+2), color="lightgray", edgecolor="black")
ax.set_xlabel('death - confirmed (median: ' + str(np.median(dt.dropna())) + ' days)')
fig.savefig('200531a.svg', bbox_inches="tight")

横軸を確定日，縦軸を死亡日と確定日の差とする散布図：

ax.clear()
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d'))
ax.scatter(df['confirmed'], dt)
ax.set_xlabel('confirmed')
ax.set_ylabel('death - confirmed')
fig.savefig('200531b.svg', bbox_inches="tight")

横軸を死亡日，縦軸を死亡日と確定日の差とする散布図：

ax.clear()
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d'))
ax.scatter(df['death'], dt)
ax.set_xlabel('death')
ax.set_ylabel('death - confirmed')
fig.savefig('200531c.svg', bbox_inches="tight")

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