上海疫情究竟怎么样了?

Python绿色通道

共 1226字,需浏览 3分钟

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2022-04-14 04:36


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最近很多在上海生活的朋友也被隔离起来了,所以我们就比较关心上海疫情究竟怎么样了?

上海最新疫情分布

现在很多APP或地图都提供疫情分布图,用于标注新冠阳性患者的轨迹。

夸克-新冠肺炎确诊信息查询地图

当你将坐标定位到上海市时,会发现轨迹点很少,跟我们在新闻/朋友圈中看到情况完全不符。仔细观察才发现,这里标注的轨迹点只涉及确诊病例,而无症状感染者的居住地/轨迹点都不会体现出来。

以上海市卫健委的数据为例,3月28日上海新增本土确诊病例 96 例、本土无症状感染者 4381 人,比例为 96:4381

上海市卫健委:无症状感染者是指新冠病毒病原学检测呈阳性但没有相关临床表现的人员,主要通过密切接触者和密接的密接、入境人员、高风险职业人群以及人群筛查的途径来发现的。无症状感染者比例的多少,与病原学特点、人体抵抗力、疫苗接种、发现方式等有关

由于无症状感染者也同样具有传染性,所以我们还是希望看到实际的疫情分布图。

于是我开始收集数据,发现比想象中困难太多了,卫健委的数据并没有披露整合好的数据,而是用文字的形式去展示。

于是我干脆用Python+正则表达式匹配到4000+地区,将其转换为坐标点后,并使用编程工具进行标注,得到效果如下图所示。

全红了,不知道对大家有没有参考作用。

上海市新冠阳性患者分布图

注:上图数据全部来自上海市卫健委公开信息。

感慨一下,渲染时间比正常案例多了几倍,之前真没同时在地图上标注这么多坐标点。

疫情区域分布

在上海市卫健委每日披露的信息中,我们还可以获取到各区的信息。

由于确诊病例和无症状感染者都是指新冠病毒病原学检测呈阳性,所以我们这里处理数据时将两者数据合并到一起。

将其3月份1-29日的各区阳性患者数量累加到一起,绘制处堆叠面积图。

其中浦东新区的阳性患者数量将近全市的2/5,不过按照不同行政区的人口分布和实际面积,闵行、徐汇、黄浦等行政区的形式更加不容乐观。

外溢风险

自3月1日以来,上海本轮疫情已波及多个省市。上海市人口主要在市内或邻省流动,周边省市尤其要注意疫情外溢的风险。

根据百度迁徙大数据显示,整个三月上海迁出目的地的前三名都是江苏省的苏州市、浙江省嘉兴市、江苏省南通市

江苏省苏州市在高铁、轨交、公路上已经和上海市无缝对接,在经济生活极度便利的同时也承担了最多的外溢风险。在苏州市的疫情防控中,多次提到新增病例是由“外省市来返苏州”导致。

根据官方消息,苏州已改造建成两所方舱医院,上海则以黄浦江为界分区分批实施核酸筛查。

希望这轮疫情能早点过去,大家不必再为怎么买菜 / 赚明天的生活费发愁。



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