牛津 COVID-19 政府回應追蹤器

發行項
10/16/2024

Oxford Covid-19 Government Response Tracker (OxCGRT) 資料集包含有關哪些政府在何時採取了哪些措施的系統化資訊。

這項資訊有助於決策者和公民以一致的方式了解政府對於疫情的回應，並共同努力對抗疫情。 OxCGRT 針對政府所採取之各種不同常見的政策回應，有系統地收集其相關資訊，並大規模地記錄這些政策以反映政府行動的程度，以及將這些分數彙總成一組政策指數。

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，並且每日更新：

所有已修改的版本皆包含 iso_country 代碼和新增之載入時間，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_policy_tracker/latest/CovidPolicyTracker.csv

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

資料量

截至 2020 年 6 月 8 日為止，這些資料集包含了 27,919 個資料列 (CSV 4.9 MB、JSON 20.9 MB、JSONL 20.8 MB、Parquet 133.0 KB)。

資料來源

此資料來自 Thomas Hale、Sam Webster、Anna Petherick、Toby Phillips 和 Beatriz Kira。 (2020)。 Oxford COVID-19 Government Response Tracker。布拉瓦尼克政府學院。每日皆會從最新 OxCGRT csv 檔案擷取未經處理的資料。如需此資料集的詳細資訊 (包含其收集方式)，請參閱政府追蹤器回應網站。

資料品質

OxCGRT 不保證資料的正確性或及時性。如需詳細資訊，請參閱資料品質聲明。

授權和使用權限出處

這項資料依據 Creative Commons Attribution 4.0 International License 進行授權。

引用為：Thomas Hale、Sam Webster、Anna Petherick、Toby Phillips 和 Beatriz Kira。 (2020)。 Oxford COVID-19 Government Response Tracker。布拉瓦尼克政府學院。

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
c1_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標。 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
c1_school_closing	double	5	3.0 2.0	記錄學校和大學的關閉情況。 0 - 未採取任何措施 1 - 建議關閉 2 - 要求關閉 (僅限某些等級或類別，例如只有高中或只有公立學校) 3 - 要求關閉所有等級空白 - 沒有任何資料
c2_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標。 0 - 鎖定目標；1 - 一般；空白 - 沒有任何資料
c2_workplace_closing	double	5	2.0 1.0	記錄工作場所的關閉情況。 0 - 未採取任何措施 1 - 建議關閉 (或建議在家工作) 2 - 要求某些行業或類別的工作場所關閉 (或在家工作) 3 - 要求除了必要工作場所 (例如雜貨店、醫療院所) 以外的所有工作場所關閉 (或在家工作) 空白 - 沒有任何資料
c3_cancel_public_events	double	4	2.0 1.0	記錄公開活動的取消情況。 0 - 未採取任何措施 1 - 建議取消 2 - 要求取消空白 - 沒有任何資料
c3_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標。 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
c4_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
c4_restrictions_on_gatherings	double	6	4.0 3.0	記錄私人集會的相關限制。 0 - 沒有任何限制 1 - 限制非常大型的集會 (限制為 1000 人以上) 2 - 限制介於 101-1000 人的集會 3 - 限制介於 11-100 人的集會 4 - 限制 10 人 (含) 以下的集會空白 - 沒有任何資料
c5_close_public_transport	double	4	1.0 2.0	記錄大眾運輸的關閉情況 0 - 未採取任何措施 1 - 建議關閉 (或大幅減少運輸量/路線/工具的供應) 2 - 要求關閉 (或禁止大多數公民使用) 空白 - 沒有任何資料
c5_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
c6_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
c6_stay_at_home_requirements	double	5	1.0 2.0	記錄「就地避難」或居家隔離的相關命令 0 - 未採取任何措施 1 - 建議不要外出 2 - 要求除了如日常運動、購買日常用品和「必要」行程等例外情況外，不要外出 3 - 要求除了最低程度的例外情況 (例如允許每週出門一次，或一次只能一人外出等) 外，不要外出空白 - 沒有資料
c7_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
c7_restrictions_on_internal_movement	double	4	2.0 1.0	記錄城市/區域間內部移動的相關限制 0 - 未採取任何措施 1 - 建議不要在城市/區域間移動 2 - 實施內部移動限制空白 - 沒有任何資料
c8_international_travel_controls	double	6	3.0 4.0	記錄跨國旅遊的相關限制。備註：這會記錄針對外國旅客而非公民的政策 0 - 沒有任何限制 1 - 篩檢入境者 2 - 隔離來自某些或所有國家/地區的入境者 3 - 禁止來自某些國家/地區的入境者 4 - 禁止來自所有國家/地區的入境者或全面關閉邊境空白 - 沒有任何資料
confirmedcases	smallint	18,238	1 和 2
confirmeddeaths	smallint	14,906	1 和 2
countrycode	字串	186	USA BRA
countryname	字串	186	United States Brazil
date	date	478	2020-08-25 2021-03-30
e1_flag	boolean	3	True	部門範圍的二元旗標 0 - 僅限正規部門工作者 1 - 包含移轉到非正規部門的工作者空白 - 沒有任何資料
e1_income_support	double	4	1.0 2.0	記錄政府是否直接給付現金給失業或無法工作者。備註：僅包含與薪資有明確關聯的公司給付 0 - 不補助收入 1 - 政府補助低於 50% 的薪資損失 (若是固定金額，則低於 50% 的薪資中位數) 2 - 政府補助 50% (含) 以上的薪資損失 (若是固定金額，則高於 50% 的薪資中位數) 空白 - 沒有任何資料
e2_debt/contract_relief	double	4	1.0 2.0
e3_fiscal_measures	double	8:19	-0.01 3.0	公告的經濟復甦方案支出備註：僅記錄先前公布支出後增加的金額記錄財政復甦方案的貨幣值採用美元，包括任何未包含在 E4、H4 或 H5 中的支出或減稅 0 - 當日沒有新的支出空白 - 沒有任何資料
e4_international_support	double	113	-0.02 5000000.0	公告對其他國家/地區提供的新型冠狀病毒 (COVID-19) 相關援助備註：僅記錄先前公布支出後增加的金額記錄貨幣值採用美元 0 - 當日沒有新的支出空白 - 沒有任何資料
h1_flag	boolean	3	True	地理範圍的二元旗標 0 - 鎖定目標 1 - 一般空白 - 沒有任何資料
h1_public_information_campaigns	double	4	2.0 1.0	記錄是否有公衛宣導活動 0 - 沒有新型冠狀病毒 (COVID-19) 公衛宣導活動 1 - 政府官員敦促留意新型冠狀病毒 (COVID-19) 2 - 聯合公衛宣導活動 (例如透過傳統和社群媒體) 空白 - 沒有任何資料
h2_testing_policy	double	5	2.0 1.0	記錄政府對於誰能接受檢測的政策備註：這記錄了只檢測目前感染者 (PCR 檢測) 而非檢測免疫反應 (抗體檢測) 的政策 0 - 沒有任何檢測政策 1 - 只檢測同時 (a) 出現症狀且 (b) 符合特定標準 (例如必要工作者、住院者、確診個案接觸者、海外返國者) 者 2 - 檢測任何出現新型冠狀病毒 (COVID-19) 症狀者 3 - 開放大眾檢測 (例如提供給無症狀者的「免下車」檢測) 空白 - 沒有任何資料
h3_contact_tracing	double	4	2.0 1.0	記錄政府對於追蹤確診者接觸史的政策備註：我們想要尋找能夠辨識所有新型冠狀病毒 (COVID-19) 潛在接觸者的政策；自發性藍牙應用程式不太可能做到 0 - 不追蹤接觸史 1 - 有限地追蹤接觸史；未針對所有確診個案 2 - 全面追蹤接觸史；針對所有確診個案
h4_emergency_investment_in_healthcare	double	462	35.0 562.0	宣佈對醫療保健系統的短期支出，例如醫院、面具等。備註：僅記錄先前公布支出後增加的金額記錄貨幣值採用美元 0 - 當日沒有新的支出空白 - 沒有任何資料
h5_investment_in_vaccines	double	133	1.0 191.0	公告的新型冠狀病毒 (COVID-19) 疫苗開發政府支出備註：僅記錄先前公布支出後增加的金額記錄貨幣值採用美元 0 - 當日沒有新的支出空白 - 沒有任何資料
iso_country	字串	186	US BR	ISO 3166 國碼或地區碼
load_date	timestamp	1	2021-04-26 00:06:25.157000	從外部來源載入資料的日期和時間
stringencyindex	double	188	11.11 60.19
stringencyindexfordisplay	double	188	11.11 60.19

預覽

countryname	countrycode	date	m1_wildcard	iso_country	load_date
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-01	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-02	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-03	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-04	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-05	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-06	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-07	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-08	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-09	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM
荷屬阿魯巴	ABW	2020-01-10	null	AW	4/26/2021 12:06:25 AM

資料存取

此筆記本會記載用來存取 Oxford Covid-19 Government Response Tracker (OxCGRT) 資料集的 URL 和範例程式碼

裝載於 Azure Blob 儲存體上的不同檔案格式的 URL：

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

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

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

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

首先，將資料集檔案載入 Pandas 資料框架中，並檢視一些範例資料列

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_policy_tracker/latest/covid_policy_tracker.parquet")
df.head(10)

讓我們檢查各種欄位的資料類型，並確認更新的資料行是 datetime 格式

df.dtypes

此資料集包含許多國家/地區的資料。我們應確認我們有哪些國家/地區的資料。

我們將從查看每個國家/地區的最新數據開始：

df.groupby('countryname').first().filter(['confirmedcases ', 'confirmeddeaths','h5_investment_in_vaccines',
    'c6_stay_at_home_requirements','h4_emergency_investment_in_healthcare','c4_restrictions_on_gatherings', 'load_date'])

接下來，我們將執行一些彙總，以確定 confirmedcases 和 confirmeddeaths 等資料行與最新資料相符。您應該會看到上表中最新日期的感染人數和死亡人數與 confirmedcases 和 confirmeddeaths 的彙總相符。

df.groupby('countryname').agg({'countryname': 'count','confirmedcases': 'sum','confirmeddeaths': 'sum',
                               'h5_investment_in_vaccines': 'count', 'c6_stay_at_home_requirements':'sum'})

我們將對幾個國家/地區執行一些基本視覺效果

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt

df.loc[: , ['countryname', 'confirmedcases', 
'confirmeddeaths']].groupby(['countryname']).max().sort_values(by='confirmedcases', 
                                           ascending=False).reset_index()[:15].style.background_gradient(cmap='rainbow')

df_US = df.groupby(df.date).agg({'confirmedcases': 'sum','confirmeddeaths':'sum'}).reset_index()

df_US.plot(kind='line',x='date',y="confirmedcases",grid=True)
df_US.plot(kind='line',x='date',y="confirmeddeaths",grid=True)

Azure Databricks

azure-storage
pyspark

此平台/封裝組合沒有可用的樣本。

# Azure storage access info
blob_account_name = "pandemicdatalake"
blob_container_name = "public"
blob_relative_path = "curated/covid-19/covid_policy_tracker/latest/covid_policy_tracker.parquet"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

azure-storage
pyspark

此平台/封裝組合沒有可用的樣本。

# Azure storage access info
blob_account_name = "pandemicdatalake"
blob_container_name = "public"
blob_relative_path = "curated/covid-19/covid_policy_tracker/latest/covid_policy_tracker.parquet"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

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