全7件 (7件中 1-7件目)
1
W杯サッカー絶賛開催中のカタールでは、新型コロナの感染確認者数は減少傾向にあるようです。満員のスタジアムで、観客がノーマスクで大声援を送っている映像をよく見ますが、カタールでの感染確認者数が増えているというデータは見られません。ゼロコロナ政策の中国では、W杯の観客席のシーンを放送しなくなっているという話も聞かれます。カタールの11月の感染確認者数は、10月、9月、8月よりも低い水準で推移しています。新型コロナ終息を世界に印象付けるようなことになっています。
2022.11.29
コメント(0)
昨年、無観客で開催された東京五輪。カタールでのワールドカップは、大観客、大声援のもとで開催されています。わずか1年の違いですが、状況はとても大きく変わったようです。「新型コロナ終息」を印象づけるイベントになっているようです。カタールの感染確認状況は、落ち着いているようです。
2022.11.25
コメント(0)
昨日、塩野義製薬のコロナ薬「ゾコーバ」が緊急承認されました。7月の審査では、承認を見送られていましたが、今回は評価内容を変えて承認に至ったようです。前回の審査では、コロナの12症状について、投与群とコントロール群を比較していたそうですが、今回はあまり症状が見られなくなった症状を除いて5症状に絞って比較したそうです。つまり、7月の審査では、そもそもあまり見られなくなっていた症状について、投与群とコントロール群を比較していたので有効性が推定できなかったというのです。症状が見られないのに薬の効果が示されるわけはありません。でも、そんなことは7月時点で考慮しておくべきだったことではないでしょうか。お粗末な審査内容についてもっと報じてほしいものです。軽症者を対象に薬の効果を判定するということは、そもそも効果が見えにくいということになりますが、重症化や後遺症を防ぐ効果はどうなのでしょうか。↓WBSでは、7月に承認が見送りになっていた理由についても報じられていました。ツイッターで、「ゾコーバ」を含むツイートからワードクラウドを作成。第8波が始まっているようです。発症から3日以内に服用すべき、というゾコーバは本当に役立つのでしょうか。そういえば、21時のNHKのニュースやテレビ東京のWBSなどでは、大きく取り上げられていましたが、テレ朝の報道ステーションでは、極めて小さな扱いでした。報道ステーションのスタッフは、スポンサーの中外製薬に配慮したい、また、政府発表を大きく取り上げたくない、といったことを考えたのでしょうか。「替え玉受験」のニュースをとても大きく扱っていました。「替え玉受験」よりも「ゾコーバ」の方が重大なニュースなのではないか、と思うのですが・・・。インフルエンザ薬などで、塩野義製薬と競合している中外製薬への配慮でしょうか?スポンサーあっての番組ですから・・・。ネット広告全盛の昨今、テレビ局にとって、CMスポンサーへの忖度は重要性を増しているのでしょう。それにしても露骨です。
2022.11.23
コメント(0)
PSPから自宅内にあるソニーのロケフリのベースステーションに接続する設定をしていたところ、遠隔地(自宅外)に設置してあるロケフリのベースステーションに接続してしまいました。ちょっとわかりづらいと思いますので、説明します。遠隔地(自宅外)にあるロケフリに接続して使用していたPSPを自宅に持ち帰って自宅内のロケフリに接続しようとしました。PSPのロケーションフリーのアプリを起動し、自宅内のロケフリをPSPのアクセスポイントとして設定して接続したところ、遠隔地(自宅外)に設置してあるロケフリに接続してしまいました。逆の場合、つまり、遠隔地(自宅外)から自宅内に設置したロケフリへの接続はできなかったため、ソニーのロケフリ用のDDNSサーバーのサービスは終了したものと思っていました。自宅に設置しているのは、US版のロケフリで、自宅外に設置してあるほうは日本版のロケフリなので、US版のDDNSサービスは終了し、日本版のDDNSサービスはまだ生きているということなのでしょうか。しかし、nslookupコマンドではサイバーを「見つけられません」となってしまいます。少なくとも、日本版のロケフリ用のDDNSサービスは生きているのかもしれません。ただし、自宅外の日本版のロケフリベースステーションに接続していたパソコンは、自宅から自宅外の日本版のロケフリに接続できていないので、もっと調べてみる必要がありそうです。【追記】下記のサイトで日本版およびUS版のロケフリベースステーションで使用しているDDNSアドレスを試したところ、それぞれIPアドレスの情報が表示されました。つまり、ロケフリのDDNSサービスはまだ利用できる状態にあります。nslookupテスト【DNSサーバ接続確認】結果 (cman.jp)でも、自宅からNetAVのチェックをすると、「netavcheck.locationfree.sony.net により、接続が拒否されました。」となってしまいます。これは、自宅外の日本版のロケフリの場合も同様に接続拒否になってしまいます。それでも、自宅のPSPから自宅外のロケフリの視聴はできます。下記のページ自体は生きているのですが・・・。http://netavcheck.locationfree.sony.net/メモリースティック ProDuo 変換 SDから変換 PSP価格:390円(税別、送料別)(2022/11/19時点)楽天で購入
2022.11.19
コメント(0)
日本の新規感染確認者数は世界第一位です。断然トップです。新型コロナ発生当初の2020年は、日本の検査数は少なく、当然、感染確認者数も少ない状況でした。今や日本の検査数も増え、感染確認者数は何と世界一位となるようになりました。他国の検査数が減っていることがその最大の理由かもしれません。日本の常識は世界の非常識ということなのでしょうか。
2022.11.16
コメント(0)
前回のスクリプトの後に下記のスクリプトを追加して、整形したデータをCSVファイルに書き出します。dnum <- today()write_as_csv(df_smr4,paste0("SMR_",dnum,".csv"),fileEncoding = "UTF8")次にグーグルスプレッドシートにCSVファイルのデータをインポートします。後は、データポータルにスプレッドシートのデータを読み込み、「地域」の列のデータ型を「都市」のデータ型にするだけです。データポータルで読み込んだデータを設定すると、とりあえずデータポータルの地図での可視化は完了です。ただし、一部の自治体でデータが表示されていません。地域名に対して追加の処理が必要なようです。例えば、市区町村名を「都道府県名+市区町村名」にすることが考えられます。自治体コードをキーとして「都道府県名+市区町村名」を持ったデータと結合する方法が簡単かもしれません。その処理について今後考える必要がありますが、今回はここまでとしておきます。https://datastudio.google.com/u/0/reporting/a4867a08-6790-4ed0-88d5-7c0fc70f2dde/page/p_db9qg48i0c以前、データポータルでマイナンバーカードを使用してコンビニで住民票交付が可能な自治体のマップを作成していますが、そのデータポータルのページを複製し、SMRのデータにつなぎ替えてみました。プルダウンで病名を選択して、その病気の市区町村別のSMRを地図上で見ることができます。簡単にデータマップが作成されました。データポータルでの設定作業はごく短時間で完了します。手間がかかるのは、データポータルで利用できる形にデータを整形する作業です。政府が公開しているデータの形式がより利用しやすい形になれば、無駄な作業をしなくて済むのですが・・・。
2022.11.14
コメント(0)
前回の投稿から、スクリプトの修正を行い、データを縦持ち(ロング型)に変更するスクリプトを追加しました。下記のスクリプトがデータを縦持ちにする処理です。1行ごとにデータの説明項目と数値項目が記述されているデータ形式にすることで、BIツールなどで利用しやすくなります。df_smr1 <- df_smr %>% pivot_longer(cols = starts_with("SMR"),names_sep= "_",names_to = c("SMR","死因1","死因2","性別"),values_to = "SMR_")↓この形式のデータに整形すれば、データポータルに読み込むまであともう少しです。地域名が「01北海道」のように「数字+地域名」となっているので、数字と地域名に分ける処理する必要があります。数字のコードと地域名の文字列はあらかじめ2列に分割しておいてもらいたいものですが、よくわからないデータの仕様です。下記のスクリプトで、地域の列の数字+地域名から数字を抜き出して別の列を作成し、抜き出した後で地域の列の数字を削除しました。分割処理がスマートですが、方法が不明だったため、とりあえず単純な処理の組み合わせで対応しています。後で、正規表現を使っで数字と文字を表して分割処理する方法を調べてみようと思います。df_smr3 <- mutate(df_smr2,str_extract_all(df_smr2$"地域", "[0-9.]+"))df_smr4 <- rename(df_smr3,"地域No"= 6)df_smr4$"地域" <- str_replace_all(df_smr4$"地域" ,"[0-9.]+","")<R言語のスクリプト例>df_temp_smr <- read_excel("hyo5_h2529.xlsx",col_names = FALSE,skip = 5,n_max = 3) df_temp_smrview(df_temp_smr)df_temp_smr0 <- df_temp_smr %>% fill(everything()) temp_colname <- tibble(a1=as.character(df_temp_smr0[1,]),a2=as.character(df_temp_smr0[2,]),a3=as.character(df_temp_smr0[3,]),) %>% mutate(SMR = "SMR") %>% select(SMR,everything()) view(temp_colname)colname <- fill(temp_colname,everything()) %>% unite(col = "name",everything()) %>% .$namecolname <- str_replace_all(colname," ","")colname <- str_replace_all(colname," ","")colname <- str_replace_all(colname," ","") colname <- c("地域",colname)view(colname)df_smr <- read_excel("hyo5_h2529.xlsx",col_names = colname,skip = 8) view(df_smr)df_smr1 <- df_smr %>% pivot_longer(cols = starts_with("SMR"),names_sep= "_",names_to = c("SMR","死因1","死因2","性別"),values_to = "SMR_")df_smr2 <- df_smr1 %>% unite(col = "死因","死因1","死因2" )view(df_smr2)df_smr3 <- mutate(df_smr2,str_extract_all(df_smr2$"地域", "[0-9.]+"))df_smr4 <- rename(df_smr3,"地域No"= 6)df_smr4$"地域" <- str_replace_all(df_smr4$"地域" ,"[0-9.]+","")view(df_smr4)
2022.11.03
コメント(0)
全7件 (7件中 1-7件目)
1