Bing 코로나19

아티클
10/16/2024

Bing 코로나19 데이터에는 모든 지역의 확진, 사망 및 완치 사례가 포함되며, 이 데이터는 매일 업데이트됩니다. Bing COVID-19 추적기는 이 데이터를 반영합니다.

Bing은 다음을 포함하여 신뢰할 수 있는 여러 출처에서 데이터를 수집합니다.

참고 항목

Microsoft는 Azure Open Datasets를 “있는 그대로” 제공합니다. Microsoft는 귀하의 데이터 세트 사용과 관련하여 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증, 보장 또는 조건을 제공하지 않습니다. 귀하가 거주하는 지역의 법규가 허용하는 범위 내에서 Microsoft는 귀하의 데이터 세트 사용으로 인해 발생하는 일체의 직접적, 결과적, 특별, 간접적, 부수적 또는 징벌적 손해 또는 손실을 비롯한 모든 손해 또는 손실에 대한 모든 책임을 부인합니다.

이 데이터 세트는 Microsoft가 원본 데이터를 받은 원래 사용 약관에 따라 제공됩니다. 데이터 세트에는 Microsoft가 제공한 데이터가 포함될 수 있습니다.

데이터 세트

수정된 Bing COVID-19 데이터 세트는 CSV, JSON, SON-Lines 및 Parquet에서 사용할 수 있습니다.

수정된 모든 데이터 세트에는 ISO 3166 하위 구분 코드와 로드 시간이 추가되었습니다. 밑줄 구분 기호가 있는 소문자 열 이름을 사용합니다.

CSV 형식 원시 데이터

이전 버전의 수정 데이터와 원시 데이터는 이 리소스에서 사용할 수 있습니다.

데이터 볼륨

모든 데이터 세트는 매일 업데이트를 받습니다. 2023년 3월 5일 현재 4,766,737개 행이 있습니다. 데이터 세트는 다음 파일 형식으로 사용할 수 있습니다.

CSV(560.3MB)
JSON(1515.6MB)
JSONL(1506.2MB)
Parquet(55.4MB)

라이선스 및 사용 권한 표시

데이터는 이러한 사용 약관에 따라 교육 및 학술 목적으로만 제공됩니다. 유효한 목적에는 다음이 포함됩니다.

학술 기관
정부 기관
의학 연구

게시물에서 사용되거나 인용된 데이터는 ‘Bing COVID-19 추적기’에 대한 출처를 명시하고 www.bing.com/covid 링크를 포함해야 합니다.

연락처

이 데이터 세트나 COVID-19 데이터 레이크의 기타 데이터 세트에 대한 질문이나 피드백이 있으면 askcovid19dl@microsoft.com에 문의하세요.

열

이름	데이터 형식	고유한	값(샘플)	설명
admin_region_1	string	864	Texas Georgia	country_region 내의 지역
admin_region_2	string	3,143	Washington County Jefferson County	admin_region_1 내의 지역
confirmed	int	120,692	1 2	지역의 확진 사례 수치
confirmed_change	int	12,120	1 2	전날에서의 확진 사례 수치 변화
country_region	string	237	United States India	국가/지역
deaths	int	20,616	1 2	지역의 사망 사례 수치
deaths_change	smallint	1,981	1 2	전날에서의 사망 수치 변화
id	int	1,783,534	742546 69019298	고유 식별자
iso_subdivision	string	484	US-TX US-GA	두 부분으로 구성된 ISO 하위 코드
iso2	string	226	US IN	2자로 된 국가 코드 식별자
iso3	string	226	USA IND	3자로 된 국가 코드 식별자
latitude	double	5,675	42.28708 19.59852	지역의 중심 위도
load_time	timestamp	1	2021-04-26 00:06:34.719000	GitHub에서 Bing 원본으로부터 파일이 로드된 날짜 및 시간
longitude	double	5,693	-2.5396 -155.5186	지역의 중심 경도
recovered	int	73,287	1 2	지역의 완치 수치
recovered_change	int	10,441	1 2	전날에서의 완치 사례 수치 변화
업데이트됨	날짜	457	2021-04-23 2021-04-22	레코드의 기준 날짜

미리 보기를

id	업데이트됨	confirmed	iso2	iso3	country_region	admin_region_1	iso_subdivision	admin_region_2	load_time	confirmed_change	deaths_change
338995	2020-01-21	262	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM
338996	2020-01-22	313	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	51	0
338997	2020-01-23	578	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	265	0
338998	2020-01-24	841	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	263	0
338999	2020-01-25	1320	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	479	0
339000	2020-01-26	2014	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	694	0
339001	2020-01-27	2798	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	784	0
339002	2020-01-28	4593	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	1795	0
339003	2020-01-29	6065	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	1472	0
339004	2020-01-30	7818	null	null	전 세계	null	null	null	4/26/2021 12:06:34 AM	1753	0

참고 항목

이 Notebook은 Bing COVID-19 데이터 세트에 액세스하기 위한 URL과 샘플 코드를 문서화합니다.

다음 URL을 사용하여 Azure Blob Storage에서 호스트되는 특정 파일 형식을 가져옵니다.

Pandas의 기본 제공 기능을 사용하여 데이터 세트 파일을 다운로드하여 HTTP URL에서 다운로드합니다. Pandas에는 다양한 파일 형식을 위한 읽기 프로그램이 있습니다.

pandas.read_parquet

pandas.read_csv

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/bing_covid-19_data/latest/bing_covid-19_data.parquet")
df.head(10)

업데이트된 열에 날짜/시간 형식이 있는지 확인하려면 다양한 필드의 데이터 형식을 확인합니다.

df.dtypes

전 세계 데이터를 검토합니다. 데이터를 시각화하려면 몇 가지 차트를 작성합니다.

df_Worldwide=df[df['country_region']=='Worldwide']

df_Worldwide_pivot=df_Worldwide.pivot_table(df_Worldwide, index=['country_region','updated'])

df_Worldwide_pivot

df_Worldwide.plot(kind='line',x='updated',y="confirmed",grid=True)
df_Worldwide.plot(kind='line',x='updated',y="deaths",grid=True)
df_Worldwide.plot(kind='line',x='updated',y="confirmed_change",grid=True)
df_Worldwide.plot(kind='line',x='updated',y="deaths_change",grid=True)

데이터 액세스 - Azure Databricks

azure-storage
pyspark

이 플랫폼/패키지 조합에는 샘플을 사용할 수 없습니다.

# Azure storage access info
blob_account_name = "pandemicdatalake"
blob_container_name = "public"
blob_relative_path = "curated/covid-19/bing_covid-19_data/latest/bing_covid-19_data.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'))

데이터 액세스 - Azure Synapse

azure-storage
pyspark