目次 陽性者数TOP １日比較 １週間比較 １ヶ月比較 CSVデータ １．陽性者数TOP 陽性者数TOP3の値です。人口比(東京:1300万、神奈川・大阪:900万)で考えると、都市部の中でも東京が突出していることが分かります。 陽性者数が多い都道府県の分布です。殆どの都道府県は低い水準で、一部の都道府県に分布が集中していることがわかります。※偏りが激しすぎるため、東京は除外しています。 ２．１日比較 直近１日の陽性者数の増加数TOP3と分布です。今のところ陽性者数が多い箇所で増加が続いており、陽性者数が少ない県への流出は防がれているように見えます。(緊急事態宣言が解除され経済活動が再開しつつある現状ではいつ全国的な流行になってもおかしくないです。少ない県でも予断は許さない状況には変わりありません) ３．１週間比較 １週間単位での陽性者数の増加数TOP3と分布です。２章の1日単位の増加数と比較すると、TOP3は同じで、増加のペースは上昇傾向にあることがわかります。 ４．1ヶ月比較 １ヶ月単位での陽性者数の増加数TOP3と分布です。1日単位・１週間単位の増加数と比較すると、TOP3は変わっておらず、増加のペースは明らかに上昇傾向にあることがわかります。 ５．CSVデータ 元データ 厚生労働省　報道発表資料https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/index.html※書く日付の「各都道府県の検査陽性者の状況（空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例）」を参照。 集約データ 最新データCSVファイル 6月データCSVファイル データの注意事項 元データ各日付の「各都道府県の検査陽性者の状況（空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例）」を使用しています。 各日付の24時時点でのデータです。 極力元データを維持して集約していますが、データ内の漢字が煩わしいのでカラム「ローマ字」のみ新規追加しています。 ヘッダはsplunk投入時に書き換えれば良いので元データのまま(日本語)です。自分は以下でsourcetypeに定義しています。 date,prefecture_kanji,prefecture_name,PCR_positive,PCR_inspective,require_hospital,severe,discharged,death,confirming また、以下は元データの注意事項の引用です。 PCR検査実施人数は、一部自治体について件数を計上しているため、実際の人数より過大である。また、更新がなかった自治体については、前日の数値を記載している。 PCR検査陽性者数から入院治療等を要する者の数、退院又は療養解除となった者の数、死亡者の数を減じて厚労省において作成したもの。 なお、療養解除後に再入院した者を陽性者として改めて計上していない自治体があるため、合計は一致しない。 東京都の数値は次の出典より引用した：https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/ 空港検疫にて陽性が確認された事例を国内事例としても公表している自治体の当該事例数は含まれていない 終わりに ここからはただの私の戯れ言です。根拠も論理も禄に示さない呟きなので、興味のない人はスルーしておいてください。 都市部については、今はまだ高い水準の自粛を行い、感染防止策を徹底すべきだと思います。 #コロナはただ風邪 などと言うトレンドがありますが、仮に風邪程度の症状であったとしても、感染防止策を行わない理由にはなりません。 自粛による経済の停滞等の問題もありますが、長期的にみると感染拡大する方が日本経済に影響があることは明白です 。…