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COVID-Nachverfolgungsprojekt

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Das Dataset zum „The COVID Tracking Project“ enthält aktuelle Zahlen zu Tests, bestätigten Fällen, in Krankenhäuser eingewiesenen Patienten und Patientenergebnissen aus allen US-Bundesstaaten und -Gebieten.

Weitere Informationen zu diesem Dataset finden Sie im GitHub-Projektrepository.

Hinweis

Microsoft stellt Datasets der Plattform Azure Open Datasets auf einer „As is“-Basis (d. h. ohne Mängelgewähr) zur Verfügung. Microsoft übernimmt weder ausdrücklich noch stillschweigend die Gewährleistung für Ihre Nutzung der Datasets und sichert keinerlei Garantien oder Bedingungen zu. Soweit nach örtlich anwendbarem Recht zulässig, lehnt Microsoft jegliche Haftung für Schäden oder Verluste ab. Dies schließt direkte, indirekte, besondere oder zufällige Schäden oder Verluste sowie Folge- und Strafschäden und damit verbundene Verluste ein, die sich aus Ihrer Nutzung der Datasets ergeben.

Für die Bereitstellung dieses Datasets gelten die ursprünglichen Nutzungsbedingungen, unter denen Microsoft die Quelldaten bezogen hat. Das Dataset kann Daten von Microsoft enthalten.

Datasets

Geänderte Versionen des Datasets sind im CSV-, JSON-, JSONL- und Parquet-Format verfügbar.

Allen geänderten Versionen wurden ISO 3166-Teilgebietscodes und Ladezeiten hinzugefügt. Außerdem wurden die Spaltennamen in Kleinbuchstaben umformatiert und mit Unterstrichen versehen.

Rohdaten: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/raw/covid-19/covid_tracking/latest/daily.json

Vorgängerversionen der geänderten Daten und Rohdaten: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/

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

Datenvolumen

Alle Datasets werden täglich aktualisiert. Nach Stand des 13. Mai 2020 enthalten diese 4.100 Zeilen (CSV: 574 KB, JSON: 1,8 MB, JSONL: 1,8 MB, Parquet: 334 KB).

Datenquellen-

Diese Daten stammen ursprünglich aus dem „COVID Tracking Project“ von The Atlantic. Rohdaten werden mithilfe der Datei states_daily_4p_et.csv aus dem GitHub-Repository für die COVID-Nachverfolgung erfasst. Weitere Informationen zu diesem Dataset, einschließlich seiner Ursprünge aus der Projekt-API für die COVID-Nachverfolgung, finden Sie im GitHub-Projektrepository.

Datenqualität

Das COVID-Nachverfolgungsprojekt bewertet die Datenqualität für jeden Bundesstaat und bietet weitere Informationen zur Bewertung der Qualität dieser Daten. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Daten des COVID-Nachverfolgungsprojekts. Die Daten im GitHub-Repository können bis zu eine Stunde älter als die Daten in der API sein. Sie müssen die API verwenden, um auf die aktuellsten Daten zuzugreifen.

Anerkennung der Lizenzbedingungen und Nutzungsrechte

Diese Daten werden gemäß den Bestimmungen der Apache-Lizenz 2.0 lizenziert.

Bei Nutzung der Daten müssen stets vollständige Angaben zu Copyright, Patenten, Marken und Urheberrechtshinweisen gemacht werden.

Contact

Wenn Sie Fragen oder Feedback zu diesem oder anderen Datasets im COVID-19-Data Lake haben, wenden Sie sich an askcovid19dl@microsoft.com.

Spalten

Name Datentyp Eindeutig Beispielwerte BESCHREIBUNG
date date 420 2020-11-10 2021-01-30 Datum, für das die Tagesgesamtwerte erfasst wurden
date_checked Zeichenfolge 9\.487 2020-12-01T00:00:00Z 2020-09-01T00:00:00Z Als veraltet markiert
death SMALLINT 7\.327 2 5 Gesamtanzahl der bisher infolge von COVID-19 Verstorbenen
death_increase SMALLINT 429 1 2 Als veraltet markiert
fips SMALLINT 56 26 55 FIPS-Zensuscode des Bundesstaats
fips_code Zeichenfolge 60 53 25 FIPS-Zensuscode des Bundesstaats
hash Zeichenfolge 20.780 63df8cccd23a5476bab2d8111b138e4c9becd35e c606cd6990f16086b5382e12d84f6206172d493d Ein Hash für diesen Datensatz
hospitalized INT 7\.641 89995 4 Als veraltet markiert
hospitalized_cumulative INT 7\.641 89995 4 Gesamtanzahl der bisher aufgrund von COVID-19 im Krankenhaus behandelten Personen, einschließlich inzwischen Genesener und Verstorbener
hospitalized_currently SMALLINT 3\.886 8 13 Anzahl der am betreffenden Tag aufgrund von COVID-19 im Krankenhaus liegenden Personen
hospitalized_increase SMALLINT 615 1 2 Als veraltet markiert
in_icu_cumulative SMALLINT 2\.295 990 220 Gesamtanzahl der bisher aufgrund von COVID-19 auf der Intensivstation behandelten Personen, einschließlich inzwischen Genesener und Verstorbener
in_icu_currently SMALLINT 1\.643 2 8 Gesamtanzahl der am betreffenden Tag aufgrund von COVID-19 auf der Intensivstation liegenden Personen
iso_country Zeichenfolge 1 US Landes- oder Regionscode gemäß ISO 3166
iso_subdivision Zeichenfolge 57 US-UM US-WA Code der staatlichen Untereinheit gemäß ISO 3166
last_update_et timestamp 9\.487 2020-12-01 00:00:00 2020-09-01 00:00:00 Letzte Aktualisierung der Tagesdaten
load_time timestamp 1 2021-04-26 00:06:49.883000 Datum und Uhrzeit des Ladens der Daten aus der Quelle in Azure
Negativ INT 10.864 305972 2140 Gesamtanzahl der bisher negativ auf COVID-19 getesteten Personen
negative_increase INT 7\.328 6 17 Als veraltet markiert
on_ventilator_cumulative SMALLINT 677 411 412 Gesamtanzahl der bisher aufgrund von COVID-19 mit einem Beatmungsgerät beatmeten Personen, einschließlich inzwischen Genesener und Verstorbener
on_ventilator_currently SMALLINT 837 4 10 Anzahl der am betreffenden Tag aufgrund von COVID-19 über ein Beatmungsgerät beatmeten Personen
pending SMALLINT 944 2 17 Anzahl der Tests mit ausstehendem Ergebnis
pos_neg INT 18.282 2140 2 Als veraltet markiert
Positiv INT 16.837 2 1 Gesamtanzahl der bisher positiv auf COVID-19 getesteten Personen
positive_increase SMALLINT 4\.754 1 2 Als veraltet markiert
recovered INT 8\.286 29 19 Gesamtanzahl der bisher von COVID-19 Genesenen
state Zeichenfolge 56 MI PA Aus zwei Buchstaben bestehender Code für den betreffenden Bundesstaat
total INT 18.283 2140 2 Als veraltet markiert
total_test_results INT 18.648 2140 3 Insgesamt vom betreffenden Bundesstaat bereitgestellte Testergebnisse
total_test_results_increase INT 13.463 1 2 Als veraltet markiert

Vorschau

date state Positiv hospitalized_currently hospitalized_cumulative on_ventilator_currently data_quality_grade last_update_et hash date_checked death hospitalized total 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 Negativ in_icu_cumulative on_ventilator_cumulative recovered in_icu_currently
2021-03-07 AK 56.886 33 1.293 2 NULL 3/5/2021 3:59:00 AM dc4bccd4bb885349d7e94d6fed058e285d4be164 3/5/2021 3:59:00 AM 305 1.293 56.886 1.731.628 56.886 2 0 0 0 0 0 2 US-AK 4/26/2021 12:06:49 AM US
2021-03-07 AL 499.819 494 45.976 ungültig 3/7/2021 11:00:00 AM 997207b430824ea40b8eb8506c19a93e07bc972e 3/7/2021 11:00:00 AM 10.148 45.976 2.431.530 2.323.788 2.431.530 1 -1 0 2.087 408 2347 1 US-AL 4/26/2021 12:06:49 AM US 1.931.711 2.676 1515 295.690
2021-03-07 AR 324.818 335 14.926 65 ungültig 3/7/2021 12:00:00 AM 50921aeefba3e30d31623aa495b47fb2ecc72fae 3/7/2021 12:00:00 AM 5319 14.926 2.805.534 2.736.442 2.805.534 5 22 11 3267 165 3380 5 US-AR 4/26/2021 12:06:49 AM US 2.480.716 1533 315.517 141
2021-03-07 AS 0 NULL 12/1/2020 12:00:00 AM 96d23f888c995b9a7f3b4b864de6414f45c728ff 12/1/2020 12:00:00 AM 0 2.140 2.140 2.140 60 0 0 0 0 0 60 US-AS 4/26/2021 12:06:49 AM US 2.140
2021-03-07 RP 826.454 963 57.907 143 ungültig 3/7/2021 12:00:00 AM 0437a7a96f4471666f775e63e86923eb5cbd8cdf 3/7/2021 12:00:00 AM 16.328 57.907 3.899.464 7.908.105 3.899.464 4 5 44 13.678 1.335 45.110 4 US-AZ 4/26/2021 12:06:49 AM US 3.073.010 273
2021-03-07 CA 3.501.394 4.291 ungültig 3/7/2021 2:59:00 AM 63c5c0fd2daef2fb65150e9db486de98ed3f7b72 3/7/2021 2:59:00 AM 3.501.394 49.646.014 3.501.394 6 258 0 0 3816 133.186 6 US-CA 4/26/2021 12:06:49 AM US 1159
2021-03-07 CO 436.602 326 23.904 ungültig 3/7/2021 1:59:00 AM 444746cda3a596f183f3fa3269c8cab68704e819 3/7/2021 1:59:00 AM 5989 23.904 2.636.060 6.415.123 2.636.060 8 3 18 0 840 38.163 8 US-CO 4/26/2021 12:06:49 AM US 2.199.458
2021-03-07 CT 285.330 428 12.257 ungültig 3/4/2021 11:59:00 PM bcc0f7bc8c2bf77eec31b25f8b59d510f679d3e7 3/4/2021 11:59:00 PM 7704 12.257 285.330 6.520.366 285.330 9 0 0 0 0 0 9 US-CT 4/26/2021 12:06:49 AM US
2021-03-07 DC 41.419 150 16 ungültig 3/6/2021 12:00:00 AM a3aa0d623d538807fb9577ad64354f48cf728cc8 3/6/2021 12:00:00 AM 1030 41.419 1.261.363 41.419 11 0 0 0 146 5.726 11 US-DC 4/26/2021 12:06:49 AM US 29.570 38
2021-03-07 DE 88.354 104 ungültig 3/6/2021 6:00:00 PM 059d870e689d5cc19c35f5eb398214d7d9856373 3/6/2021 6:00:00 PM 1473 633.424 1.431.942 633.424 10 9 0 917 215 5.867 10 US-DE 4/26/2021 12:06:49 AM US 545.070 13

Datenzugriff

Azure Notebooks

URLs verschiedener Datasetdateiformate, die in Azure Blob Storage gehostet werden:

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

JSONL: 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

Laden Sie die Dataset-Datei mithilfe des integrierten Funktionsdownloads in Pandas anhand der HTTP-URL herunter. Pandas verfügt über Reader für verschiedene Dateiformate:

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

Für diese Kombination aus Plattform und Paket ist kein Beispiel verfügbar.

Azure Synapse

Für diese Kombination aus Plattform und Paket ist kein Beispiel verfügbar.

Nächste Schritte

Machen Sie sich mit den restlichen Datasets im Open Datasets-Katalog vertraut.