Settings / Developer settings / Personal access tokens public_repo をチェック
on:
repository_dispatch:
types: [on-demand-test]
schedule:
- cron: '0 12 * * *'
curl --request POST \
--url https://api.github.com/repos/imabari/kumamoto-covid19/dispatches \
--header "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{"event_type": "on-demand-test"}'
import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin import camelot import pandas as pd url = "https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/rinsyo/index_00014.html" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko"} r = requests.get(url, headers=headers) r.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(r.content, "html5lib") for i in soup.select("ul.m-listLink--hCol2 > li > a"): link = urljoin(url, i.get("href")) print(i.get_text(), link) tables = camelot.read_pdf(link, pages="all") df = pd.concat([table.df for table in tables]) df.to_csv(f"{i.get_text()}.csv", index=None, header=None)
サンプル富山県
# IndexはDatetimeIndex df.asfreq("D", fill_value=0)
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import japanize_matplotlib # 設定 COUNTS_FILE = "toyama_counts.csv" PATIENTS_FILE = "toyama_patients.csv" # ダウンロード !wget "https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSJuQThafLPC7OPqUC9TbLV1DmSU0x2Co8VZi2Q2ZZCKLJCTayDl6IoXKyK676mzBgpkoKMgpNK1VML/pub?gid=0&single=true&output=csv" -O $PATIENTS_FILE !wget "https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSJuQThafLPC7OPqUC9TbLV1DmSU0x2Co8VZi2Q2ZZCKLJCTayDl6IoXKyK676mzBgpkoKMgpNK1VML/pub?gid=574469870&single=true&output=csv" -O $COUNTS_FILE # 内容確認 ## 日別データ df_counts = pd.read_csv(COUNTS_FILE, index_col="年月日", parse_dates=True, dtype={"備考": "object"}) df_counts.head(10) ## 患者データ df_kanja = pd.read_csv(PATIENTS_FILE, index_col="No", dtype={"発症日": "object", "年代": "object", "備考": "object"}) df_kanja.head(10) # 一般 ## 検査実施状況 df_counts.tail(1) ## 陽性患者数 #日別 df_counts["陽性人数"].plot.bar() # 累計 df_counts["陽性人数"].cumsum().plot.bar() ## 検査実施人数 # 日別 df_counts["検査実施人数"].plot.bar() # 累計 df_counts["検査実施人数"].cumsum().plot.bar() ## 相談件数 # 日別 df_counts["一般相談件数"].plot.bar() # 累計 df_counts["一般相談件数"].cumsum().plot.bar() # その他 ## 現在患者数 df_counts["現在患者数"] = df_counts["陽性人数"] - df_counts["退院者数"] - df_counts["死亡者数"] # 日別 df_counts["現在患者数"].plot.bar() # 累計 df_counts["現在患者数"].cumsum().plot.bar() ## 治療修了者数 # 日別 df_counts["退院者数"].plot.bar() # 累計 df_counts["退院者数"].cumsum().plot.bar() ## 年代別 age_lists = ["10歳未満", "10代", "20代", "30代", "40代", "50代", "60代", "70代", "80代", "90代以上"] df_kanja["年代"].value_counts().reindex(age_lists).plot.bar() ## 居住地別 df_kanja["居住地"].value_counts().plot.bar() ## 陽性率 df_positive = df_counts.loc[:, ["検査実施人数", "陽性人数"]].copy() # 3日間平均 df_positive_3d = df_positive.rolling(window=3).mean() df_positive_3d["陽性率"] = df_positive_3d["陽性人数"] / df_positive_3d["検査実施人数"] * 100 df_positive_3d["陽性率"].plot(ylim=(0, 50)) # 7日間平均 df_positive_2w = df_positive.rolling(window=7).mean() df_positive_2w["陽性率"] = df_positive_2w["陽性人数"] / df_positive_2w["検査実施人数"] * 100 df_positive_2w["陽性率"].plot(ylim=(0, 50)) # 補正なし df_positive["陽性率"] = df_positive["陽性人数"] / df_positive["検査実施人数"] * 100 df_positive["陽性率"].plot(ylim=(0, 50))
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