One of my favorite things is ...

Rakuten Card

◆【新型コロナ】１日あたりの感染確認者数、死亡者数はアメリカが最も多くなっています：１日の感染確認者数、死亡者数のツリーマップをダッシュボードに追加しました：R言語の前処理では、１日あたりの増加数の計算では、行を１行ずらす処理と、引き算を行っています

テーマ：医療・健康ニュース(4172)

カテゴリ：データ分析

直近の１日あたりの、新型コロナウイルスの感染確認者数、死亡者数はアメリカが最も多くなっています。

２番目に多いのは、感染確認者数はイギリス、死亡者数ではフランスになっています。

１日の感染確認者数、死亡者数のツリーマップをダッシュボードに追加しました。

最新の日付の１日あたりの数のツリーマップです。

直近で、増加数が多くなっている国がわかりやすいグラフです。

例えば、トルコの感染確認者数は５番目の多さになっています。

アメリカの場合は、州別の内訳もわかるようになっています。

【Rによるデータの前処理】

下記のデータの例のように、R言語の前処理では、１日あたりの増加数の計算では、行を１行下にずらす処理と、引き算の処理を行います。

Excelでは、セルに計算式を設定する形で計算しますが、Rは列単位での計算になります。

以下のように、 Confirmed と１行ずれている、daybeforeという新たな列を作成します。

Country Date Confirmeddaybefore

Afghanistan2020/3/27 110 NA

Afghanistan2020/3/28 110 110

Afghanistan2020/3/29 120 110

Afghanistan2020/3/30 170 120

Afghanistan2020/3/31 174 170

例えば、感染確認者数の場合、データに日付の列と感染確認者数の列があるとすると、データを日付順に並べ、感染確認者数の列を１行ずらした新たな列を作成します。

元の感染確認者数の列と、新たに作成した、日付が１行ずれている（１日分ずれている）感染確認者数の列との間で引き算をすることによって１日あたりの増分を計算します。

つまり、今日の数字と昨日の数字の差という形で、昨日から今日の増加数を計算しています。

５行分ずらした列を作成すれば、５日前からの増加数を計算できます。

具体的には、下記のようなコードになります。
１行ずらした列の作成
mutate(daybefore = lag(Confirmed, order_by = Date))

１行ずらした列を作成しないで増加数の計算結果の列だけを作成することもできます。
mutate(NewCases = Confirmed - lag(Confirmed, order_by = Date))

--------------------------------------------------------------------------

[商品価格に関しましては、リンクが作成された時点と現時点で情報が変更されている場合がございます。]

長さ調節可フィルターも入る2重構造！洗濯可立体仕様のケアマスク●先行受注●【メール便で送料無料】【メール便A】マスク布マスク男女兼用日本製国内生産二重構造フィルター効果ユニセックス洗える洗濯可能清潔花粉症保湿コットン綿
価格：1380円（税込、送料無料) (2020/3/27時点)

楽天で購入

洗って、繰り返し使える布マスクです。

【ダッシュボード 「COVID-19 Transition Graphs」 を試作】
中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。

随時、ページを追加しています。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。