関西のコロナウイルス感染者の状況 [4/9日更新]

第1版 3/25日
第2版 3/30日
第3版 4/2日
第4版 4/9日 

現在、コロナウイルス（COVID-19）患者数の増加率は比較的マイルドですが、急激な増加が始まるのではないかと目されています。もしかすると、東京、大阪あたりの都市でも外出禁止令が出るかもしれません。
世界全体の患者数推移については、Johns Hopkins 大が非常に見やすいコロナウィルス感染者マップを、騒動の初期から立ち上げてくれていました。3/25日付けで、世界42万人が感染し、18000人以上がなくなっているようです。
日本版が見たいところですが、ジャックジャパンという会社が、親切にも日本版のコロナマップを作成しています。
日本全土でも、患者数はじわじわと増加中です。（下図左下、日次累計）


スクリーンショット. 左上のCSVと書いたエクセルファイルマークのボタンから、データをダウンロードできる

私は関西圏在住ですが、関西の推移も気になります。しかし、各エリアの経時変化については提供されていません。しかし、データはこちらのページからダウンロードすることができます。
データ解析に慣れよう、ということで、ホットなコロナウイルスの感染者数についての情報をプロットしてみました（Figure 1）。
（ダウンロードしたcsvデータを、shell で下ごしらえする方法について書きました。[4/03日追記]）

Figure 1. 京阪神エリアのコロナウイルス新規感染者数のプロット。大阪、京都、奈良、兵庫の居住者およびその２府２県で診断された人数の合算値。[4/2日現在]

例えば、東京で感染が発覚しても、大阪に住んでいる人なら大阪で感染しているだろう、というカウントです。逆に、東京の人が大阪で診断されていても、大阪で何人かとは接触しているだろうとも考えられます。

3/10頃のピーク過ぎて、一段落しています。このまま、マイルドに推移するとよいのですが。[3/25日現在]
大阪中心に、再び、感染者数増加の兆候がでてきているようです。海外旅行に行った人が帰ってきていたらそうなりますよね。[4/2日現在]

続いて、気になる日本全国の死者数の推移も出ていなかったので、こちらも日付に対してプロットしてみました（Figure 2）。

Figure 2. 死亡者数（全国合算値）の推移。[4/9日現在]


ここ最近は毎日2人程度の死者が出ているようです。まだ、死亡者数が少ないので、この値を見ても、状況がつかみにくいです。累計の患者数と死者数の推移をプロットしてみました（Figure 3）。

Figure 3. コロナウイルス感染者数累計値と死亡者数累計値（全国合算値）の推移。[4/9日現在]

感染していることが分かってから、死亡するまでにはタイムラグが有るはずなので、死者数の推移は、患者数の推移のデータから少し右にずれたものになります。死者数はまだ、そこまで大きな数字ではないのでばらつきがありますが、概ね累計の感染者数との相関が見える値になってきたと見ることができます。3/10–29日の範囲で死亡率を計算すると2.9±0.5%です。60代以上が多いと見られますが、なかなか無視できない死亡率ですね。

指数関数的に増加する量は、なかなか直感的な理解ができません。対数（底10）を取ったグラフが次です（Figure 4）。

Figure 4. 死者数（合算値の）の対数と、今後の予想値。黄色が楽観的な推移、赤が悲観的な推移。[4/9日現在]

ニューヨークタイムスの記事に、国別の累積死者数の対数プロットがでていますが、日本の累積死者数が増える速度は国際的には比較的緩やかなようです。このままのペースで、うまく状況が推移すれば、半月経っても100人も亡くならずに推移するということです。[3/25日現在]

依然として、死亡者数増加のペースはゆっくりのようです。このグラフの縦軸は対数なので、y = 2 のところで死者数100人、y = 3 で、死者数1000人を意味します。

もし、このままのペースで推移すれば、４月の中頃に、死亡者の累計が100人に達します。また、5月末には1000人に達します。

しかし、感染者数の増加ペースが加速し、仮に赤の線に沿って増加すれば、4月末には死亡者数は1000人、5月末には10000人に達しようかどうかという状況を迎えます。[3/30日現在]

グラフ作成のTips データは、上記のページから、CSV形式でダウンロードして、居住地域と受信地域でソートして、countif関数で集計しました。日付が月/日/年形式(MM/DD/YYYY)の、アメリカン形式で記載されており、少し難儀しましたが、日付の行を選択し、「データ→区切り位置」のコマンドから、「次へ」を二度クリックして、列のデータ形式を設定するウィンドウまでたどり付いたら、「日付→MDYを選択」の順で設定することで、プロット可能な形式になります。あとは散布図からフィギュアを作成しました。

アナログな方法でグラフを作りましたが、次はpythonでスクリプトを書いてみたい。

[4/3日追記] Shell をつかって、csvデータをより簡単に処理する方法についての記事を作成しました。こちらもどうぞ。

データは3/24日現在のものです。
データは3/29日までの集計値をつかっています。[3/30日現在]
データは4/2日までの集計値をつかっています。[4/2日現在]
データは4/8日までの集計値をつかっています。[4/9日現在]