ECDC(European Center for Disease Prevention and Control) 코로나19 사례

아티클
02/21/2024

ECDC(European Center for Disease Prevention and Control)에서 제공하는 전 세계 코로나19의 지역 전파에 대한 사용 가능한 최신 공개 데이터입니다. 각 행/항목에는 일별 및 국가 또는 지역별로 보고되는 신규 사례 건수가 포함되어 있습니다.

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 집합

수정된 버전의 데이터 세트는 CSV, JSON, JSON-Lines 및 Parquet 형식으로 사용 가능하며, 매일 업데이트됩니다.

모든 수정된 버전은 iso_country_region 코드와 추가된 로드 시간이 있고, 밑줄 구분 기호가 있는 소문자 형식의 열 이름을 사용합니다.

원시 데이터: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/raw/covid-19/ecdc_cases/latest/ECDCCases.csv

수정된 원시 데이터의 이전 버전: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/raw/covid-19/ecdc_cases/

데이터 볼륨

2020년 5월 28일 기준, 19,876개의 행을 포함합니다(CSV 1.5MB, JSON 4.9MB, JSONL 4.9MB, Parquet 54.1KB).

데이터 원본

원시 데이터는 ECDC csv 파일에서 매일 수집됩니다. 원본을 포함하여 이 데이터 세트에 대한 자세한 내용은 ECDC 데이터 수집 페이지를 참조하세요.

데이터 품질

ECDC는 데이터의 정확성 또는 적시성을 보장하지 않습니다. 부인을 읽어보세요.

라이선스 및 사용 권한 표시

이 데이터는 ECDC 저작권 정책(여기)에서 허가한 대로 제공되며 사용할 수 있습니다. 저작권이 타사에 있는 모든 문서의 경우 복제에 대한 권한은 저작권 소유자에게 받아야 합니다.

ECDC는 항상 이 데이터의 원래 원본으로 인정되어야 합니다. 자료의 각 복사본에 해당 인정 내용이 포함되어야 합니다.

연락처

이 데이터 세트나 코로나19 데이터 레이크의 다른 데이터 세트에 대한 질문이나 피드백이 있는 경우 askcovid19dl@microsoft.com으로 문의하세요.

열

이름	데이터 형식	고유한	값(샘플)	설명
cases	smallint	5,515	1 2	보고된 사례 수
continent_exp	string	6	유럽 아프리카	대륙 이름
countries_and_territories	string	214	캐나다 벨기에	국가 또는 지역 이름
country_territory_code	string	213	KOR ISL	3자로 된 국가 또는 지역 코드
date_rep	날짜	350	2020-12-11 2020-11-22	보고서 날짜
일	smallint	31	14 13	날짜
deaths	smallint	1,049	1 2	보고된 사망 수
geo_id	string	214	CA SE	지역 식별자
iso_country	string	214	SE US	ISO 3166 국가 또는 지역 코드
load_date	timestamp	1	2021-04-26 00:06:22.123000	데이터가 Azure로 로드된 날짜
개월	smallint	12	10 8	월 번호
연도	smallint	2	2020 2019	Year

미리 보기를

date_rep	일	개월	연도	cases	deaths	countries_and_territories	geo_id	country_territory_code	continent_exp	load_date	iso_country
2020-12-14	14	12	2020	746	6	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-13	13	12	2020	298	9	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-12	12	12	2020	113	11	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-11	11	12	2020	63	10	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-10	10	12	2020	202	16	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-09	9	12	2020	135	13	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-08	8	12	2020	200	6	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-07	7	12	2020	210	26	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-06	6	12	2020	234	10	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF
2020-12-05	5	12	2020	235	18	아프가니스탄	AF	AFG	아시아	4/26/2021 12:06:22 AM	AF

데이터 액세스

이 Notebook에는 ECDC(European Center for Disease Prevention and Control) 코로나19 사례 데이터 세트에 액세스하기 위한 URL과 샘플 코드가 포함되어 있습니다. Azure Blob Storage에서 호스트된 다양한 데이터 세트 파일 형식의 URL:¶ CSV: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.csv

JSON: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.json

JSONL: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.jsonl

Parquet: https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.parquet

Pandas의 기본 제공 기능인 http URL에서 다운로드를 사용하여 데이터 세트 파일을 다운로드합니다. Pandas에는 다양한 파일 형식을 위한 읽기 프로그램이 있습니다.

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/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.parquet")
df.head(10)

df.dtypes

df.groupby('countries_and_territories').first().filter(['continent_exp','cases', 'deaths','date_rep'])

df.groupby('continent_exp').agg({'countries_and_territories': 'count','cases': 'count','deaths': 'count'})

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt

df.loc[: , ['countries_and_territories', 'cases', 'deaths']].groupby(['countries_and_territories'
         ]).max().sort_values(by='cases',ascending=False).reset_index()[:15].style.background_gradient(cmap='rainbow')

df_Worldwide=df[df['countries_and_territories']=='United_States_of_America']

df.plot(kind='line',x='date_rep',y="cases",grid=True)
df.plot(kind='line',x='date_rep',y="deaths",grid=True)
#df_Worldwide.plot(kind='line',x='date_rep',y="confirmed_change",grid=True)
#df_Worldwide.plot(kind='line',x='date_rep',y="deaths_change",grid=True)

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/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.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'))

Azure Synapse

azure-storage
pyspark