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新冠肺炎跟踪项目

  • 项目

新冠肺炎跟踪项目数据集提供了美国各州和各区域有关测试、确诊病例、住院数和患者结果的最新数字。

有关此数据集的详细信息，请参阅项目 GitHub 存储库。

注意

Microsoft 按“原样”提供 Azure 开放数据集。 Microsoft 对数据集的使用不提供任何担保（明示或暗示）、保证或条件。 在当地法律允许的范围内，Microsoft 对使用数据集而导致的任何损害或损失不承担任何责任，包括直接、必然、特殊、间接、偶发或惩罚性损害或损失。

此数据集是根据 Microsoft 接收源数据的原始条款提供的。 数据集可能包含来自 Microsoft 的数据。

数据集

修改后的数据集版本现提供 CSV、JSON、JSON-Lines 和 Parquet 格式。

所有修改版本都添加了 ISO 3166 细分代码和加载时间，还使用了带下划线分隔符、采用小写字母格式的列名称。

原始数据：“https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/raw/covid-19/covid_tracking/latest/daily.json”

已修改的数据和原始数据的历史版本： https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/covid_tracking/

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

数据量

所有数据集都是每日更新。 截至 2020 年 5 月 13 日，它们包含 4,100 行（CSV 574 KB、JSON 1.8 MB、JSONL 1.8 MB、Parquet 334 KB）。

数据源

此数据最初由 The Atlantic 的新冠肺炎跟踪项目发布。 原始数据是通过 states_daily_4p_et.csv 文件从新冠肺炎跟踪 GitHub 存储库引入的。 有关此数据集的详细信息（包括其在新冠肺炎跟踪项目 API 中的来源），请参阅项目 GitHub 存储库。

数据质量

新冠肺炎跟踪项目会对各州的数据质量进行评分，并提供有关其数据质量评估结果的进一步信息。 有关详细信息，请参阅新冠肺炎跟踪项目数据页。 GitHub 存储库中的数据可能比 API 晚一个小时；必须使用 API 才能访问最新数据。

许可和使用权归属

此数据根据 Apache License 2.0 的条款和条件授权。

无论何时使用此数据都必须保留所有版权、专利、商标和归属声明。

联系人

如有关于新冠肺炎数据湖中此数据集或其他数据集的任何问题或反馈，请联系 askcovid19dl@microsoft.com。

列

名称 数据类型 唯一 值（示例） 说明
date date 420 2020-11-10 2021-01-30 每日总计的收集日期。
date_checked string 9,487 2020-12-01T00:00:00Z 2020-09-01T00:00:00Z 已放弃
death smallint 7,327 2 5 截至目前，因新冠肺炎死亡的总人数。
death_increase smallint 429 1 2 已放弃
fips smallint 56 26 55 国家/地区人口普查 FIPS 代码。
fips_code string 60 53 25 国家/地区人口普查 FIPS 代码。
hash 字符串 20,780 63df8cccd23a5476bab2d8111b138e4c9becd35e c606cd6990f16086b5382e12d84f6206172d493d 该记录的哈希代码
hospitalized int 7,641 89995 4 已放弃
hospitalized_cumulative int 7,641 89995 4 截至目前，因新冠肺炎到医院就诊的总人数，包括已康复或死亡的人数。
hospitalized_currently smallint 3,886 8 13 当天因新冠肺炎入院的人数。
hospitalized_increase smallint 615 1 2 已放弃
in_icu_cumulative smallint 2,295 990 220 截至目前，因新冠肺炎而入住重症监护室的总人数，包括已康复或死亡的人数。
in_icu_currently smallint 1,643 2 8 当天在重症监护室接受新冠肺炎治疗的总人数。
iso_country 字符串 1 美国 ISO 3166 国家或地区代码
iso_subdivision string 57 US-UM US-WA ISO 3166 细分代码
last_update_et timestamp 9,487 2020-12-01 00:00:00 2020-09-01 00:00:00 上次数据更新时间
load_time timestamp 1 2021-04-26 00:06:49.883000 数据从源加载到 Azure 的日期和时间
消极 int 10,864 305972 2140 截至目前，新冠肺炎检测结果呈阴性的总人数。
negative_increase int 7,328 6 17 已放弃
on_ventilator_cumulative smallint 677 411 412 截至目前，使用呼吸机治疗新冠肺炎的总人数，包括之后康复或死亡的人数。
on_ventilator_currently smallint 837 4 10 当天使用呼吸机治疗新冠肺炎的人数。
挂起 smallint 944 2 17 结果尚未确定的检测数。
pos_neg int 18,282 2140 2 已放弃
积极 int 16,837 2 1 截至目前，新冠肺炎检测结果呈阳性的总人数。
positive_increase smallint 4,754 1 2 已放弃
recovered int 8,286 29 19 截至目前，新冠肺炎患者的总治愈人数。
state string 56 MI PA 国家/地区双字母代码。
total int 18,283 2140 2 已放弃
total_test_results int 18,648 2140 3 国家/地区提供的全部检测结果
total_test_results_increase int 13,463 1 2 已放弃

预览

date state 积极 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 消极 in_icu_cumulative on_ventilator_cumulative recovered in_icu_currently
2021-03-07 AK 56886 33 1293 2 null 3/5/2021 3:59:00 AM dc4bccd4bb885349d7e94d6fed058e285d4be164 3/5/2021 3:59:00 AM 305 1293 56886 1731628 56886 2 0 0 0 0 0 2 US-AK 4/26/2021 12:06:49 AM 美国
2021-03-07 AL 499819 494 45976 Null 3/7/2021 11:00:00 AM 997207b430824ea40b8eb8506c19a93e07bc972e 3/7/2021 11:00:00 AM 10148 45976 2431530 2323788 2431530 1 -1 0 2087 408 2347 1 US-AL 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 1931711 2676 1515 295690
2021-03-07 AR 324818 335 14926 65 Null 3/7/2021 12:00:00 AM 50921aeefba3e30d31623aa495b47fb2ecc72fae 3/7/2021 12:00:00 AM 5319 14926 2805534 2736442 2805534 5 22 11 3267 165 3380 5 US-AR 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 2480716 1533 315517 141
2021-03-07 AS 0 Null 12/1/2020 12:00:00 AM 96d23f888c995b9a7f3b4b864de6414f45c728ff 12/1/2020 12:00:00 AM 0 2140 2140 2140 60 0 0 0 0 0 60 US-AS 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 2140
2021-03-07 AZ 826454 963 57907 143 Null 3/7/2021 12:00:00 AM 0437a7a96f4471666f775e63e86923eb5cbd8cdf 3/7/2021 12:00:00 AM 16328 57907 3899464 7908105 3899464 4 5 44 13678 1335 45110 4 US-AZ 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 3073010 273
2021-03-07 CA 3501394 4291 Null 3/7/2021 2:59:00 AM 63c5c0fd2daef2fb65150e9db486de98ed3f7b72 3/7/2021 2:59:00 AM 3501394 49646014 3501394 6 258 0 0 3816 133186 6 US-CA 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 1159
2021-03-07 CO 436602 326 23904 Null 3/7/2021 1:59:00 AM 444746cda3a596f183f3fa3269c8cab68704e819 3/7/2021 1:59:00 AM 5989 23904 2636060 6415123 2636060 8 3 18 0 840 38163 8 US-CO 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 2199458
2021-03-07 CT 285330 428 12257 Null 3/4/2021 11:59:00 PM bcc0f7bc8c2bf77eec31b25f8b59d510f679d3e7 3/4/2021 11:59:00 PM 7704 12257 285330 6520366 285330 9 0 0 0 0 0 9 US-CT 4/26/2021 12:06:49 AM 美国
2021-03-07 DC 41419 150 16 Null 3/6/2021 12:00:00 AM a3aa0d623d538807fb9577ad64354f48cf728cc8 3/6/2021 12:00:00 AM 1030 41419 1261363 41419 11 0 0 0 146 5726 11 US-DC 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 29570 38
2021-03-07 DE 88354 104 Null 3/6/2021 6:00:00 PM 059d870e689d5cc19c35f5eb398214d7d9856373 3/6/2021 6:00:00 PM 1473 633424 1431942 633424 10 9 0 917 215 5867 10 US-DE 4/26/2021 12:06:49 AM 美国 545070 13

数据访问

Azure Notebooks

Azure Blob 存储中存放的不同数据集文件格式的 URL：

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

使用 Pandas 中的内置功能从 http URL 下载数据集文件。 Pandas 具有各种文件格式的读取器：

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

没有适用于此平台/包组合的示例。

Azure Synapse

没有适用于此平台/包组合的示例。

后续步骤

查看开放数据集目录中的其余数据集。