访问Rami Krispin新数据集的有用工具
pycovid的Python项目详细描述
PyCOVID包
PyCOVID包提供了2019年新型冠状病毒COVID-19（2019 nCoV）流行的熊猫数据框架，基于Rami Krispin在R的“冠状病毒”包。原始数据来自约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心（JHU CCSE）冠状病毒
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快速安装
pipinstallpycovid
导入
^{pr2}$增值
“coronavirus”R包可以访问数据，但“pyCOVID”包在它上面构建了一些附加功能。在
- 宽格式，便于快速分析（按病例类型分类-确认/死亡/恢复）
- 筛选选项-按国家/地区、时间轴、案例类型
- 累积聚集选项-cumsum参数，用于查看冠状病毒随时间增长的累积总数
- 时间重采样：将数据帧转换为时间索引，并在所需的时间级别（每周、每月等）重新采样
- 使用Plotly快速可视化：使用plotCountries（）函数
使用
getCovidCasesWide（）：获取冠状病毒数据集的宽版本 参数：
- 国家：国家列表（默认：所有国家）
- 开始日期和结束日期：使用这些设置要访问的时间窗口
- casetype:Python案例类型列表（“confirmed”、“death”、“recovered”，默认为all）
- cumsum：获取列表中每个国家的累计案例总数（默认值：False）
getCovidCases（）：获取原始格式的Rami-Krispin冠状病毒数据集 参数：
- 国家：国家列表（默认：所有国家）
- 省：省和州的列表（默认值：全部）
- 开始日期和结束日期：使用这些设置要访问的时间窗口
- casetype:Python案例类型列表（“confirmed”、“death”、“recovered”，默认为all）
- 累计：获取每个国家或省的累加和
- plotProvincides：默认值为false，如果为True，则累加省而不是国家
plotCountries（）：使用Plotly在世界地图上绘制国家总量 参数：
- df：向函数传递一个宽数据帧，其中包含已确认、死亡和恢复病例的国家汇总
- 分组日期：布尔值，用于指示数据集是否已在国家级别聚合
- 度量：可以是“已确认”或“死亡”或“已恢复”
plot_countries\u trend（）：绘制各国随时间变化的累计趋势图。目前不适用于任何有省/州的国家（美国、加拿大、澳大利亚、法国）。在
- 国家-国家名称列表
- 开始日期
- 结束日期
- 如上所述
- plottype-线性或对数
frompycovidimportpycovidpycovid.plot_countries_trend(countries=['Iran','Italy','Spain','Portugal','Japan','Germany','Mexico'],casetype=['confirmed'],start_date="2020-01-01",plottype="linear")
plotProvincidents（）：绘制一个国家（针对澳大利亚、美国、加拿大进行测试）内各省的值
- 国家-只包括一个
- 省-可选，包括任何州或省的名称，否则绘制所有
- 开始日期和结束日期：同上
- 案例类型：同上
- 比例：默认值：False，如果希望数据除以总体，则为布尔值
- 累计：默认值：True，如果您希望在天内汇总数据
- 绘图类型：“log”或“linear”
frompycovidimportpycovidpycovid.plot_provinces(contries=['Canada'],provinces=['Alberta','Ontario','Quebec','Manitoba','British Columbia','New Brunswick','Saskatchewan'],casetype=['confirmed'],start_date="2020-02-20",plottype="linear")
getIntervalData（）：根据日期获取冠状病毒的重采样数据集（默认为每月一次）
- df：向函数传递一个宽数据帧
- 间隔：希望对数据集重新采样的时间间隔：1D=每日，1W：每周，1M：每月
安装
pipinstallpycovid^{pr2}$
或者虚拟环境
# Configure a virtual environment in project directory python3 -m venv venv # Activate the environment (assign paths)source venv/bin/activate # Upgrade Pip and install requirements pip install --upgrade pip pip install pycovid
要求
熊猫、纽姆和情节ly公司
作者
《皮科维德》是苏达尔尚·阿肖克写的sudharshan93@gmail.com
许可证
麻省理工学院执照
- 项目
标签：
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