コロナウイルスの感染具合をseabornのヒートマップで表示してみた

コロナの感染具合をseabornのヒートマップで表示してみた

目的

コロナの各都道府県での広がり具合を視覚化する
ゴールはこれです。

方法

pythonのseabornを使用する。
感染者数データ(4/5まで)はこちら。https://toyokeizai.net/sp/visual/tko/covid19/
都道府県名データはこちら。https://gist.github.com/mugifly/d6e68a516de4a008687c
いろいろまとめてこちら。https://github.com/kyasby/colona.git

ライブラリをインポート

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

%matplotlib inlineはおまじないです。
numpyはcumsum()のためにインポートします。

感染者数csvをインポート

df = pd.read_csv("COVID-19.csv")
df = df[["受診都道府県", "居住都道府県", "人数", "発症日", "確定日"]]
df = df.rename(columns={"年代":"age", "性別":"sex", "受診都道府県":"hsp", "居住都道府県":"house"})
df

必要なカラムを抜き出し、同時にリネームします。
df[]にリストを渡すことで、そのカラムだけ抜き出すことができます。

df.rename(columns={"old_columns_name":"new_name"},index={"old_index_name":"new_name"})
などと辞書を渡すことで、カラム名やインデックス名を変更できます。

＊hspはhospitalです。

日付作り

for i, row in df.iterrows():
    if type(row["発症日"])==float:
        df.at[i, "発症日"] = row["確定日"]
    else:
        pass
df = df.rename(columns = {"発症日":"Date"})

ヒートマップの横軸を日付にしたいので、日付を取得します。
しかし、以下のように「発症日」にはNaNが含まれているので、その場合は「確定日」で置き換えます。

hsp	house	人数	発症日	確定日
神奈川県	神奈川県	1	1/3/2020	1/15/2020
東京都	中華人民共和国	1	1/14/2020	1/24/2020
東京都	中華人民共和国	1	1/21/2020	1/25/2020
大阪府	大阪府	1	1/20/2020	1/29/2020
不明	中華人民共和国	1	1/29/2020	1/30/2020
千葉県	中華人民共和国	1	NaN	1/30/2020

最後に、カラム名を「Date」に変更します。

NaNの判定を
type(row["発症日"])==float
このように書きましたが、もっと良い書き方があれば是非教えてください。

都道府県のCSVをインポート

todofuken = pd.read_csv("japan.csv", header=None)[0]

hspの一部を置き換える

df["hsp"].value_counts()

で、「hsp」の中身を確認すると、「羽田空港」や「不明」があることがわかります。

df["hsp"]= df["hsp"].apply(lambda x : "その他" if x not in list(todofuken) else x)

applyとラムダ関数を使い、df["hsp"]の中身を一部書き換えます。
都道府県名リストにない場合は、「その他」、ある場合はそのままの都道府県を入れます
applyとラムダ関数を使うときは、おそらくelseがないと構文エラーになります。（未確認）注意してください。

ここまででdfはこのようになっています。

hsp	house	人数	Date	確定日
神奈川県	神奈川県	1	1/3/2020	1/15/2020
東京都	中華人民共和国	1	1/14/2020	1/24/2020
東京都	中華人民共和国	1	1/21/2020	1/25/2020
愛知県	中華人民共和国	1	1/23/2020	1/26/2020
愛知県	中華人民共和国	1	1/22/2020	1/28/2020
奈良県	奈良県	1	1/14/2020	1/28/2020
北海道	中華人民共和国	1	1/26/2020	1/28/2020
大阪府	大阪府	1	1/20/2020	1/29/2020

ピボットにする

pvt = df.pivot_table(index="hsp", columns="Date", values="人数").fillna(0)
pvt = pvt.rename(index = dict(zip(jpn[0], jpn[2]))).rename(index={"その他":"others"})

pandasにはpivot_tableというメソッドが用意されており、文字通りピボットテーブルを作成することができます。（エクセルいらずですね。）また、NaNを0で埋めておきます。

そして、北海道→hokkaidoなどとリネームします。僕の環境では、インデックス名やカラム名に日本語が含まれていると、文字が表示されません。何かインストールすると解決されるらしいですが、リネームで対応します。（より良い方法があれば是非、教えてください。）

jpn[0]の中身は、北海道、青森、など漢字の都道府県名です。
jpn[2]の中身は、hokkaido、aomoriなどローマ字の都道府県名です。

これらをzip関数でペアにし、dict関数で辞書にし、rename関数に渡します。
また、「その他」を「others」に変更します。

ここまでで、このようなデータフレームになっています。

累積人数にする

for i in range(len(pvt)):
    pvt.iloc[i]=pvt.iloc[i].cumsum()

pvtから１行ずつ取り出し、numpyのcumsum()関数で累積の人数にします。

このように、累積人数に更新されました。

表示して、保存する

plt.figure(figsize=(20,10))
sns.heatmap(pvt.iloc[:,-60:] , linewidths=0, cmap='Spectral', cbar=True, xticklabels=5)
plt.savefig("colona.png")

若い日付の日は、感染者が（幸い）ほとんどおらず表示しれても意味がないので６０日前から表示することにしました。
:(スライス)を使うことができます。例えば10:20であれば１０以上２０未満を示します。

こんな感じで、ヒートマップを表示させることができました。