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COVID-19 追蹤專案

  • 發行項

COVID Tracking Project 資料集可提供美國各州和領土的最新檢測數量、確診案例數量、住院治療數量和患者的治療結果數據。

如需此資料集的詳細資訊，請參閱專案 GitHub 存放庫。

注意

Microsoft 依「現況」提供 Azure 開放資料集。 針對　貴用戶對資料集的使用方式，Microsoft 不提供任何明示或默示的擔保、保證或條件。 在　貴用戶當地法律允許的範圍內，針對因使用資料集而導致的任何直接性、衍生性、特殊性、間接性、附隨性或懲罰性損害或損失，Microsoft 概不承擔任何責任。

此資料集是根據 Microsoft 接收來源資料的原始條款所提供。 資料集可能包含源自 Microsoft 的資料。

資料集

已修改的資料集版本提供 CSV、JSON、JSON-Lines 與 Parquet 格式。

所有已修改的版本皆新增了 ISO 3166 次級行政區代碼和載入時間，並使用以底線分隔的小寫資料行名稱。

未經處理資料：'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/raw/covid-19/covid_tracking/latest/daily.json'

已修改及未經處理的舊版資料：https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/

https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/raw/covid-19/covid_tracking/

資料量

所有資料集都會每天更新。 截至 2020 年 5月 13 日為止，這些資料集包含了 4,100 個資料列 (CSV 574 KB、JSON 1.8 MB、JSONL 1.8 MB、Parquet 334 KB)。

資料來源

此資料最初由 Atlantic 的 COVID Tracking Project 發佈。 系統會使用 states_daily_4p_et.csv 檔案從 COVID 追蹤 GitHub 存放庫擷取未經處理的資料。 如需這個資料集的詳細資訊及其 COVID 追蹤專案 API 的原點，請參閱專案 GitHub 存放庫。

資料品質

COVID 追蹤專案會對各州的資料品質進行評等，並提供資料品質評量的進一步資訊。 如需詳細資訊，請參閱 COVID 追蹤專案資料分頁。 GitHub 存放庫中的資料可能落後 API 資料一小時；因此若要存取最新資料，就必須使用 API。

授權和使用權限出處

此資料是根據 Apache 2.0 授權版本之條款及條件。

該資料的一切使用，均必需保留所有著作權、專利、商標和出處聲明。

連絡人

對於新型冠狀病毒 (COVID-19) Data Lake 中的這個資料集或其他資料集如有任何問題，請連絡 askcovid19dl@microsoft.com。

資料行

名稱 資料類型 唯一 Values (sample) 描述
date date 420 2020-11-10 2021-01-30 收集每日總人數的日期。
date_checked 字串 9,487 2020-12-01T00:00:00Z 2020-09-01T00:00:00Z 已取代
死亡 smallint 7,327 2 5 到目前為止，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而死亡的總人數。
death_increase smallint 429 1 和 2 已取代
fips smallint 56 26 55 人口普查聯邦資訊處理標準 (FIPS) 州代碼
fips_code 字串 60 53 25 人口普查聯邦資訊處理標準 (FIPS) 州代碼
雜湊 字串 20,780 63df8cccd23a5476bab2d8111b138e4c9becd35e c606cd6990f16086b5382e12d84f6206172d493d 這筆記錄的雜湊
住院 int 7,641 89995 4 已取代
hospitalized_cumulative int 7,641 89995 4 到目前為止，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而前往醫院就診的總人數，包括之後康復或死亡者。
hospitalized_currently smallint 3,886 8 13 在這天，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而住院的人數。
hospitalized_increase smallint 615 1 和 2 已取代
in_icu_cumulative smallint 2,295 990 220 到目前為止，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而進入加護病房 (ICU) 的總人數，包括之後康復或死亡者。
in_icu_currently smallint 1,643 2 8 在這天，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而進入加護病房 (ICU) 的總人數。
iso_country 字串 1 美國 ISO 3166 國碼或地區碼
iso_subdivision 字串 57 US-UM US-WA ISO 3166 子行政區代碼
last_update_et timestamp 9,487 2020-12-01 00:00:00 2020-09-01 00:00:00 這天資料的上次更新時間
load_time timestamp 1 2021-04-26 00:06:49.883000 將資料從來源載入 Azure 的日期和時間
negative int 10,864 305972 2140 到目前為止，曾接受新型冠狀病毒 (COVID-19) 檢測並呈現陰性的總人數。
negative_increase int 7,328 6 17 已取代
on_ventilator_cumulative smallint 677 411 412 到目前為止，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而使用人工呼吸器的總人數，包括之後康復或死亡者。
on_ventilator_currently smallint 837 4 10 在這天，因新型冠狀病毒 (COVID-19) 而使用人工呼吸器的人數。
暫止 smallint 944 2 17 檢測結果未定的檢測數。
pos_neg int 18,282 2140 2 已取代
positive int 16,837 2 1 到目前為止，曾接受新型冠狀病毒 (COVID-19) 檢測並呈現陽性的總人數。
positive_increase smallint 4,754 1 和 2 已取代
已復原 int 8,286 29 19 到目前為止，曾感染新型冠狀病毒 (COVID-19) 而康復的總人數。
state 字串 56 MI PA 二個字母的州代碼。
總計 int 18,283 2140 2 已取代
total_test_results int 18,648 2140 3 州提供的檢測結果總計
total_test_results_increase int 13,463 1 和 2 已取代

預覽​​

date state positive hospitalized_currently hospitalized_cumulative on_ventilator_currently data_quality_grade last_update_et 雜湊 date_checked 死亡 住院 總計 total_test_results pos_neg fips death_increase hospitalized_increase negative_increase positive_increase total_test_results_increase fips_code iso_subdivision load_time iso_country negative in_icu_cumulative on_ventilator_cumulative 已復原 in_icu_currently
2021-03-07 AK 56886 33 1,293 2 null 3/5/2021 3:59:00 AM dc4bccd4bb885349d7e94d6fed058e285d4be164 3/5/2021 3:59:00 AM 305 1,293 56886 1731628 56886 2 0 0 0 0 0 2 US-AK 4/26/2021 12:06:49 AM 美國
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2021-03-07 CA 3501394 4291 null 3/7/2021 2:59:00 AM 63c5c0fd2daef2fb65150e9db486de98ed3f7b72 3/7/2021 2:59:00 AM 3501394 49646014 3501394 6 258 0 0 3816 133186 6 US-CA 4/26/2021 12:06:49 AM 美國 1,159
2021-03-07 CO 436602 326 23904 null 3/7/2021 1:59:00 AM 444746cda3a596f183f3fa3269c8cab68704e819 3/7/2021 1:59:00 AM 5989 23904 2636060 6415123 2636060 8 3 18 0 840 38163 8 US-CO 4/26/2021 12:06:49 AM 美國 2199458
2021-03-07 CT 285330 428 12257 null 3/4/2021 11:59:00 PM bcc0f7bc8c2bf77eec31b25f8b59d510f679d3e7 3/4/2021 11:59:00 PM 7704 12257 285330 6520366 285330 9 0 0 0 0 0 9 US-CT 4/26/2021 12:06:49 AM 美國
2021-03-07 DC 41419 150 16 null 3/6/2021 12:00:00 AM a3aa0d623d538807fb9577ad64354f48cf728cc8 3/6/2021 12:00:00 AM 1030 41419 1261363 41419 11 0 0 0 146 5726 11 US-DC 4/26/2021 12:06:49 AM 美國 29570 38
2021-03-07 DE 88354 104 null 3/6/2021 6:00:00 PM 059d870e689d5cc19c35f5eb398214d7d9856373 3/6/2021 6:00:00 PM 1473 633424 1431942 633424 10 9 0 917 215 5867 10 US-DE 4/26/2021 12:06:49 AM 美國 545070 13

資料存取

Azure Notebooks

裝載於 Azure Blob 儲存體上，不同資料集檔案格式的 URL：

CSV：https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/latest/covid_tracking.csv

JSON：https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/latest/covid_tracking.json

JSON：https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/latest/covid_tracking.jsonl

Parquet：https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/latest/covid_tracking.parquet

使用 Pandas 中從 HTTP URL 下載的內建功能，下載資料集檔案。 Pandas 具有各種檔案格式的讀取器：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_parquet.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

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

df = pd.read_parquet("https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/latest/covid_tracking.parquet ")
df.head(10)

df.dtypes

df.groupby('state').first().filter(['date','positive', 'death'])

df.groupby(df.state).agg({'state': 'count','positive_increase': 'sum','death_increase': 'sum'})

df_NY=df[df['state'] == 'NY']
df_NY.plot(kind='line',x='date',y="positive",grid=True)
df_NY.plot(kind='line',x='date',y="positive_increase",grid=True)
df_NY.plot(kind='line',x='date',y="death",grid=True)
df_NY.plot(kind='line',x='date',y="death_increase",grid=True)

df_US=df.groupby(df.date).agg({'positive': 'sum','positive_increase': 'sum','death':'sum','death_increase': 'sum'}).reset_index()

df_US.plot(kind='line',x='date',y="positive",grid=True)
df_US.plot(kind='line',x='date',y="positive_increase",grid=True)
df_US.plot(kind='line',x='date',y="death",grid=True)
df_US.plot(kind='line',x='date',y="death_increase",grid=True)

Azure Databricks

此平台/封裝組合沒有可用的樣本。

Azure Synapse

此平台/封裝組合沒有可用的樣本。

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