Choropleth Mapで日本のCOVID19感染状況を表示する（改訂版）

以前の記事がprops.confとか消せなくてごちゃっとしてきたのとSPLが間違っていたので、改めて書き直します。
（4/10 １００日以上の期間に対応するためSPLを修正しました)

• NipponMap: Japanese Map Data and Functions
• 東洋経済Online新型コロナウイルス国内感染の状況
• NHK 新型コロナウイルス 特設サイト

のデータを使用しています。
作成している方々に感謝します。

Appsの作成

とりあえずはlookupや設定を分離したいのでAppsを作成する。

covid19_japan

.
├── bin
│   └── README
├── default
│   ├── app.conf
│   └── data
│       └── ui
│           ├── nav
│           │   └── default.xml
│           └── views
│               └── README
├── local
│   └── app.conf
├── lookups
└── metadata
    ├── default.meta
    └── local.meta

lookupsは本家Splunk corona_virusで作っていたので、同様にmkdirした。
後ほど、地図データ等を格納する。

Choropleth Map

階級区分図
日本の地図はデフォルトではない。国土地理院のデータは大きすぎて扱いづらい。
いろいろ探してみるとRのパッケージのデータがいい感じでした。

解凍したNipponMapの.shpファイルを.kmlに変換する。

CLI

gdalを利用する。
macosxだとbrew install gdalでOK、windowsはAnacondaがいるみたいです。

ogr2ogr

ogr2ogr -f "KML" -mapFieldType Integer64=Real 'japansimple.kml' jpn.shp

GUI

QGISをインスートールして

解凍したNipponMapのファイルをKMLにエクスポート

ルックアップの作成

Choroplethで都道府県 市町村に対応!@takashikomatsubの資料をみながら、Splunkに取り込み
このデータだとXPATHの指定は不要

データの確認

japanSimple.kml

|inputlookup japanSimple

データの入手

東洋経済Online 新型コロナウイルス国内感染の状況　から

https://github.com/kaz-ogiwara/covid19/
にあるデータが県別にまとまっているので、こちらを使用してみる
MITライセンスなので、使いやすい

ただし、４月６日現在確認したところ３月24日で更新が止まっている。
再開を期待します。

データはindividuals.csv

ダウンロード用スクリプトの作成

header.txt

"newNo","oldNo","year","month","day","old","gender","pref","city"

dl_csv.sh

#!/bin/zsh

url='https://raw.githubusercontent.com/kaz-ogiwara/covid19/master/data/individuals.csv'
cd ../lookups
curl -fsX GET $url -o individuals.csv
{cat header.txt; tail -n +2 individuals.csv} > japan.csv

Macosxなのでzsh. etc/apps/covid19_japan/bin配下に配置

やっていることは./lookups配下にCSVをダウンロードして
新しいヘッダーをつけているだけなので、powershellでもできると思います。

lookup

https://en.wikipedia.org/wiki/Prefectures_of_Japan
から県のデータを作成した。

prefecture.csv:

Prefecture	Kanji	Capital	Region	Major_Island
Aichi	愛知県	Nagoya	Chubu	Honshu
Akita	秋田県	Akita	Tohoku	Honshu
Aomori	青森県	Aomori	Tohoku	Honshu
Chiba	千葉県	Chiba	Kanto	Honshu
Ehime	愛媛県	Matsuyama	Shikoku	Shikoku
Fukui	福井県	Fukui	Chubu	Honshu
Fukuoka	福岡県	Fukuoka	Kyushu	Kyushu
Fukushima	福島県	Fukushima	Tohoku	Honshu
Gifu	岐阜県	Gifu	Chubu	Honshu
Gunma	群馬県	Maebashi	Kanto	Honshu
Hiroshima	広島県	Hiroshima	Chugoku	Honshu
Hokkaido	北海道	Sapporo	Hokkaido	Hokkaido
Hyogo	兵庫県	Kobe	Kansai	Honshu
Ibaraki	茨城県	Mito	Kanto	Honshu
Ishikawa	石川県	Kanazawa	Chubu	Honshu
Iwate	岩手県	Morioka	Tohoku	Honshu
Kagawa	香川県	Takamatsu	Shikoku	Shikoku
Kagoshima	鹿児島県	Kagoshima	Kyushu	Kyushu
Kanagawa	神奈川県	Yokohama	Kanto	Honshu
Kochi	高知県	Kochi	Shikoku	Shikoku
Kumamoto	熊本県	Kumamoto	Kyushu	Kyushu
Kyoto	京都府	Kyoto	Kansai	Honshu
Mie	三重県	Tsu	Kansai	Honshu
Miyagi	宮城県	Sendai	Tohoku	Honshu
Miyazaki	宮崎県	Miyazaki	Kyushu	Kyushu
Nagano	長野県	Nagano	Chubu	Honshu
Nagasaki	長崎県	Nagasaki	Kyushu	Kyushu
Nara	奈良県	Nara	Kansai	Honshu
Niigata	新潟県	Niigata	Chubu	Honshu
Oita	大分県	Oita	Kyushu	Kyushu
Okayama	岡山県	Okayama	Chugoku	Honshu
Okinawa	沖縄県	Naha	Kyushu	Ryukyu Islands
Osaka	大阪府	Osaka	Kansai	Honshu
Saga	佐賀県	Saga	Kyushu	Kyushu
Saitama	埼玉県	Saitama	Kanto	Honshu
Shiga	滋賀県	Otsu	Kansai	Honshu
Shimane	島根県	Matsue	Chugoku	Honshu
Shizuoka	静岡県	Shizuoka	Chubu	Honshu
Tochigi	栃木県	Utsunomiya	Kanto	Honshu
Tokushima	徳島県	Tokushima	Shikoku	Shikoku
Tokyo	東京都	Shinjuku	Kanto	Honshu
Tottori	鳥取県	Tottori	Chugoku	Honshu
Toyama	富山県	Toyama	Chubu	Honshu
Wakayama	和歌山県	Wakayama	Kansai	Honshu
Yamagata	山形県	Yamagata	Tohoku	Honshu
Yamaguchi	山口県	Yamaguchi	Chugoku	Honshu
Yamanashi	山梨県	Kofu	Chubu	Honshu

手作業で文字(ōとかū)を変換しております。
これもlookupsフォルダに入れておく

Choropleth Mapで表示

choropleth.spl

| inputlookup japan.csv
| stats count by pref
| lookup prefecture.csv Kanji as pref OUTPUT Prefecture as featureId
| fields - pref
| geom japansimple
| sort - count

データが３月２４日までなので北海道が一番多い

予測

AppsをMLTKに切り替えてpredictで感染者数上位５県の推移をみてみる。

predict.spl

| inputlookup japan.csv
| eval _time=strptime(year." ".month." ".day,"%Y %m %d")
| timechart count as Counts by pref where sum in top5
| tail 60
| reverse
| predict 東京都 北海道 兵庫県 愛知県 大阪府 OTHER future_timespan=30

4月に入ってからこの図をみるとなかなか感慨深い

NHKのデータを利用する

都道府県別の感染者数（累計・NHKまとめ）のデータが都道府県別で集計されているので使用してみる。

データの取得

dl_json.py

import requests
import json
headers = {'accept': 'application/json', 'content-type': 'application/json'}
url = 'https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data/47patients-data.json'
response=requests.get(url,headers=headers)
json_obj = response.json()
f = open("output.json","w")
json.dump(json_obj, f)

dl_json.sh

cd ../lookups
python ../bin/dl_json2.py

一回でできるpythonの技能がないためシエルスクリプトに頼ってしまう。
sedが便利すぎて離れられない。(@msi　さんのコメントからそのまま取り込みに変更)
なお、Python 3.7.6

indexに読み込み

props.conf

[covid19normal_json]
DATETIME_CONFIG = CURRENT
INDEXED_EXTRACTIONS = json
##KV_MODE = none
##LINE_BREAKER = }(.)|(.){\"data|(.) \"category
##NO_BINARY_CHECK = true
##category = Structured
##description = json
##disabled = false
##pulldown_type = true
##SHOULD_LINEMERGE = false
TRUNCATE = 0
##SEDCMD-trim = s/\],\"unit.*$//
##SEDCMD-category = s/(.category.*?\]).*/{\1}/
##TRANSFORMS-null = json_null

transforms.conf

[japansimple]
case_sensitive_match = 1
external_type = geo
filename = japansimple.kml

##[json_null]
##REGEX = title|unit|caution
##DEST_KEY = queue
##FORMAT = nullQueue

Choropleth Map用のkmlの設定も入っている。
今回はnullQueueを使用して、余計なエベントを削除してみた。
LINE_BREAKERは切りたいところ（文字）を(.)で記述している。
設定をすぐ忘れるのでここに書いておく。
(直接取り込みに変更)

累計値をグラフにする

LineChart.spl

source="output.json" sourcetype="covid19normal_json"
| spath output=category category{}
| spath output=data47 data47{}
| eval category=mvjoin(category," ")
| stats values(category) as category by data47
| spath input=data47
| makemv delim=" " category
| eval tmp=mvzip(category,'data{}')
| streamstats count as session
| stats values(name) as pref by session tmp
| eval _time=strptime(replace(tmp,"(.*),.*","2020/\1"),"%Y/%m/%d"), data=mvindex(split(tmp,","),1)
| fields _time pref data
| xyseries _time pref data
| addcoltotals labelfield=_time label=total
| transpose 0 header_field=_time
| sort 10 - total
| transpose 0 header_field=column column_name=_time
| where _time!="total"

ファイル取り込み時間を_timeとしているので、検索期間はそれに合わせて検索してください。
(100日以上の期間対応のため4/10修正）

緊急事態宣言が出た今、この累計数の上位と宣言がちょっと違うのがわかる。

一日単位でグラフ化する

daily.spl

source="output.json" sourcetype="covid19normal_json"
| spath output=category category{}
| spath output=data47 data47{}
| eval category=mvjoin(category," ")
| stats values(category) as category by data47
| spath input=data47
| makemv delim=" " category
| eval tmp=mvzip(category,'data{}')
| streamstats count as session
| stats values(name) as pref by session tmp
| eval _time=strptime(replace(tmp,"(.*),.*","2020/\1"),"%Y/%m/%d"), data=mvindex(split(tmp,","),1)
| timechart useother=f span=1d sum(data) by pref where sum in top10
| untable _time pref count
| streamstats current=f max(count) as count_p by pref
| eval day_count = count - count_p
| table _time pref day_count
| xyseries _time pref day_count
| addcoltotals labelfield=_time label=total
| transpose 0 header_field=_time
| sort - total
| transpose 0 header_field=column column_name=_time
| where _time!="total"

１日単位のデータで予測する

ここでAppsを先ほどと同様にMLTKに切り替える

predict_daily.spl

source="output.json" sourcetype="covid19normal_json"
| spath output=category category{}
| spath output=data47 data47{}
| eval category=mvjoin(category," ")
| stats values(category) as category by data47
| spath input=data47
| makemv delim=" " category
| eval tmp=mvzip(category,'data{}')
| streamstats count as session
| stats values(name) as pref by session tmp
| eval _time=strptime(replace(tmp,"(.*),.*","2020/\1"),"%Y/%m/%d"), data=mvindex(split(tmp,","),1)
| timechart useother=f span=1d sum(data) by pref where sum in top10
| untable _time pref count
| streamstats current=f max(count) as count_p by pref
| eval day_count = count - count_p
| timechart span=1d max(day_count) by pref
| predict 東京都 大阪府   千葉県   神奈川県 兵庫県  埼玉県   福岡県  future_timespan=30

やはり東京は予断を許さない。

ChoroplethMap

Appsを戻して検索する

ChoroplethMap.spl

source="output.json" sourcetype="covid19normal_json"
| spath output=category category{}
| spath output=data47 data47{}
| eval category=mvjoin(category," ")
| stats values(category) as category by data47
| spath input=data47
| makemv delim=" " category
| eval tmp=mvzip(category,'data{}')
| streamstats count as session
| stats values(name) as pref by session tmp
| eval _time=strptime(replace(tmp,"(.*),.*","2020/\1"),"%Y/%m/%d"), data=mvindex(split(tmp,","),1)
| sort 0 - _time data
| dedup pref
| lookup prefecture.csv Kanji as pref OUTPUT Prefecture as featureId
| geom japansimple
| fields - _time session pref tmp

まとめ

データを自分自身で確認すると、今の状況や今後どうなりそうなのかそれなりに納得できるのがいいと思います。
今回、 Splunkを使用したのは自分が一番使いやすかったからなので、pythonとかRでできる人はそのままやってもらった方が早いと思います。
３月の時に一回調べた時は、４月になってこんなことになっているとは思いませんでした。
今から始めたことは、２週間後にならないとわからないので、頑張っていきたいと思います。