{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_formats = ['svg']\n", "import oscovida as ov" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/markdown": [ "[Execute this notebook with Binder](https://mybinder.org/v2/gh/oscovida/binder/master?filepath=ipynb/tutorial-acessing-cases-and-deaths.ipynb)" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "ov.display_binder_link(\"tutorial-acessing-cases-and-deaths.ipynb\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# OSCOVIDA Tutorial:\n", "# Loading COVID19 data on cases and infections for a country\n", "\n", "The main function to access numbers of infections and deaths as a function of time is `get_country_data`. Here are some examples:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "cases, deaths, label = ov.get_country_data(\"Italy\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "We now have a Pandas Series object with the `cases` and the `deaths`:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "2020-01-22 0\n", "2020-01-23 0\n", "2020-01-24 0\n", "2020-01-25 0\n", "2020-01-26 0\n", " ... \n", "2020-08-08 250103\n", "2020-08-09 250566\n", "2020-08-10 250825\n", "2020-08-11 251237\n", "2020-08-12 251713\n", "Freq: D, Name: Italy cases, Length: 204, dtype: object" ] }, "execution_count": 4, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "cases" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "2020-01-22 0\n", "2020-01-23 0\n", "2020-01-24 0\n", "2020-01-25 0\n", "2020-01-26 0\n", " ... \n", "2020-08-08 35203\n", "2020-08-09 35205\n", "2020-08-10 35209\n", "2020-08-11 35215\n", "2020-08-12 35225\n", "Freq: D, Name: Italy deaths, Length: 204, dtype: object" ] }, "execution_count": 5, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "deaths" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "The third return value, here called `label`, is a string that can be used to describe the data - for example if multiple data sets should be plotted together:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'Italy'" ] }, "execution_count": 6, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "label" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "As a quick check, we can plot the cumulative numbers we have retrieved:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "image/svg+xml": [ "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "\n" ], "text/plain": [ "
" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "cases.plot();" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Or, if we are interested in the changes from day to day (i.e. to see the new infection per day as a function of time), we can use the `diff()` function that is provided for the Series object:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "image/svg+xml": [ "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "\n" ], "text/plain": [ "
" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "cases.diff().plot();" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Regional information within countries\n", "\n", "For some countries, such as Germany and the US, further regional information is available:" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Germany\n", "\n", "In Germany, there is a two-level subclassification: there are 16 Bundeslaender (called `regions` in oscovida) and for each Bundesland there are many Landkreise (called 'subregions' in oscovida). \n", "\n", "Here is how to retrieve such data, for example for the Bundesland Schleswig-Holstein:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "cases, deaths, label = ov.get_country_data(\"Germany\", region=\"Schleswig-Holstein\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "image/svg+xml": [ "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "\n" ], "text/plain": [ "
" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "cases.diff().plot();" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "To retrieve data for a Landkreis, we can use this notation: (It is not necessary to specify the region here, as the subregions within Germany are unique)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "cases, deaths, label = ov.get_country_data(\"Germany\", subregion=\"LK Pinneberg\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "image/svg+xml": [ "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "\n" ], "text/plain": [ "
" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "cases.diff().plot();" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "To get a list of regions in Germany, we can use:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "['Baden-Württemberg',\n", " 'Bayern',\n", " 'Berlin',\n", " 'Brandenburg',\n", " 'Bremen',\n", " 'Hamburg',\n", " 'Hessen',\n", " 'Mecklenburg-Vorpommern',\n", " 'Niedersachsen',\n", " 'Nordrhein-Westfalen',\n", " 'Rheinland-Pfalz',\n", " 'Saarland',\n", " 'Sachsen',\n", " 'Sachsen-Anhalt',\n", " 'Schleswig-Holstein',\n", " 'Thüringen']" ] }, "execution_count": 14, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "germany = ov.fetch_data_germany()\n", "sorted(germany['Bundesland'].drop_duplicates())" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Similarly, to find the Landkreise, we can use:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "['LK Ahrweiler',\n", " 'LK Aichach-Friedberg',\n", " 'LK Alb-Donau-Kreis',\n", " 'LK Altenburger Land',\n", " 'LK Altenkirchen',\n", " 'LK Altmarkkreis Salzwedel',\n", " 'LK Altötting',\n", " 'LK Alzey-Worms',\n", " 'LK Amberg-Sulzbach',\n", " 'LK Ammerland',\n", " 'LK Anhalt-Bitterfeld',\n", " 'LK Ansbach',\n", " 'LK Aschaffenburg',\n", " 'LK Augsburg',\n", " 'LK Aurich',\n", " 'LK Bad Dürkheim',\n", " 'LK Bad Kissingen',\n", " 'LK Bad Kreuznach',\n", " 'LK Bad Tölz-Wolfratshausen',\n", " 'LK Bamberg',\n", " 'LK Barnim',\n", " 'LK Bautzen',\n", " 'LK Bayreuth',\n", " 'LK Berchtesgadener Land',\n", " 'LK Bergstraße',\n", " 'LK Bernkastel-Wittlich',\n", " 'LK Biberach',\n", " 'LK Birkenfeld',\n", " 'LK Bitburg-Prüm',\n", " 'LK Bodenseekreis',\n", " 'LK Borken',\n", " 'LK Breisgau-Hochschwarzwald',\n", " 'LK Burgenlandkreis',\n", " 'LK Böblingen',\n", " 'LK Börde',\n", " 'LK Calw',\n", " 'LK Celle',\n", " 'LK Cham',\n", " 'LK Cloppenburg',\n", " 'LK Coburg',\n", " 'LK Cochem-Zell',\n", " 'LK Coesfeld',\n", " 'LK Cuxhaven',\n", " 'LK Dachau',\n", " 'LK Dahme-Spreewald',\n", " 'LK Darmstadt-Dieburg',\n", " 'LK Deggendorf',\n", " 'LK Diepholz',\n", " 'LK Dillingen a.d.Donau',\n", " 'LK Dingolfing-Landau',\n", " 'LK Dithmarschen',\n", " 'LK Donau-Ries',\n", " 'LK Donnersbergkreis',\n", " 'LK Düren',\n", " 'LK Ebersberg',\n", " 'LK Eichsfeld',\n", " 'LK Eichstätt',\n", " 'LK Elbe-Elster',\n", " 'LK Emmendingen',\n", " 'LK Emsland',\n", " 'LK Ennepe-Ruhr-Kreis',\n", " 'LK Enzkreis',\n", " 'LK Erding',\n", " 'LK Erlangen-Höchstadt',\n", " 'LK Erzgebirgskreis',\n", " 'LK Esslingen',\n", " 'LK Euskirchen',\n", " 'LK Forchheim',\n", " 'LK Freising',\n", " 'LK Freudenstadt',\n", " 'LK Freyung-Grafenau',\n", " 'LK Friesland',\n", " 'LK Fulda',\n", " 'LK Fürstenfeldbruck',\n", " 'LK Fürth',\n", " 'LK Garmisch-Partenkirchen',\n", " 'LK Germersheim',\n", " 'LK Gießen',\n", " 'LK Gifhorn',\n", " 'LK Goslar',\n", " 'LK Gotha',\n", " 'LK Grafschaft Bentheim',\n", " 'LK Greiz',\n", " 'LK Groß-Gerau',\n", " 'LK Göppingen',\n", " 'LK Görlitz',\n", " 'LK Göttingen',\n", " 'LK Günzburg',\n", " 'LK Gütersloh',\n", " 'LK Hameln-Pyrmont',\n", " 'LK Harburg',\n", " 'LK Harz',\n", " 'LK Havelland',\n", " 'LK Haßberge',\n", " 'LK Heidekreis',\n", " 'LK Heidenheim',\n", " 'LK Heilbronn',\n", " 'LK Heinsberg',\n", " 'LK Helmstedt',\n", " 'LK Herford',\n", " 'LK Hersfeld-Rotenburg',\n", " 'LK Herzogtum Lauenburg',\n", " 'LK Hildburghausen',\n", " 'LK Hildesheim',\n", " 'LK Hochsauerlandkreis',\n", " 'LK Hochtaunuskreis',\n", " 'LK Hof',\n", " 'LK Hohenlohekreis',\n", " 'LK Holzminden',\n", " 'LK Höxter',\n", " 'LK Ilm-Kreis',\n", " 'LK Jerichower Land',\n", " 'LK Kaiserslautern',\n", " 'LK Karlsruhe',\n", " 'LK Kassel',\n", " 'LK Kelheim',\n", " 'LK Kitzingen',\n", " 'LK Kleve',\n", " 'LK Konstanz',\n", " 'LK Kronach',\n", " 'LK Kulmbach',\n", " 'LK Kusel',\n", " 'LK Kyffhäuserkreis',\n", " 'LK Lahn-Dill-Kreis',\n", " 'LK Landsberg a.Lech',\n", " 'LK Landshut',\n", " 'LK Leer',\n", " 'LK Leipzig',\n", " 'LK Lichtenfels',\n", " 'LK Limburg-Weilburg',\n", " 'LK Lindau',\n", " 'LK Lippe',\n", " 'LK Ludwigsburg',\n", " 'LK Ludwigslust-Parchim',\n", " 'LK Lörrach',\n", " 'LK Lüchow-Dannenberg',\n", " 'LK Lüneburg',\n", " 'LK Main-Kinzig-Kreis',\n", " 'LK Main-Spessart',\n", " 'LK Main-Tauber-Kreis',\n", " 'LK Main-Taunus-Kreis',\n", " 'LK Mainz-Bingen',\n", " 'LK Mansfeld-Südharz',\n", " 'LK Marburg-Biedenkopf',\n", " 'LK Mayen-Koblenz',\n", " 'LK Mecklenburgische Seenplatte',\n", " 'LK Meißen',\n", " 'LK Merzig-Wadern',\n", " 'LK Mettmann',\n", " 'LK Miesbach',\n", " 'LK Miltenberg',\n", " 'LK Minden-Lübbecke',\n", " 'LK Mittelsachsen',\n", " 'LK Märkisch-Oderland',\n", " 'LK Märkischer Kreis',\n", " 'LK Mühldorf a.Inn',\n", " 'LK München',\n", " 'LK Neckar-Odenwald-Kreis',\n", " 'LK Neu-Ulm',\n", " 'LK Neuburg-Schrobenhausen',\n", " 'LK Neumarkt i.d.OPf.',\n", " 'LK Neunkirchen',\n", " 'LK Neustadt a.d.Aisch-Bad Windsheim',\n", " 'LK Neustadt a.d.Waldnaab',\n", " 'LK Neuwied',\n", " 'LK Nienburg (Weser)',\n", " 'LK Nordfriesland',\n", " 'LK Nordhausen',\n", " 'LK Nordsachsen',\n", " 'LK Nordwestmecklenburg',\n", " 'LK Northeim',\n", " 'LK Nürnberger Land',\n", " 'LK Oberallgäu',\n", " 'LK Oberbergischer Kreis',\n", " 'LK Oberhavel',\n", " 'LK Oberspreewald-Lausitz',\n", " 'LK Odenwaldkreis',\n", " 'LK Oder-Spree',\n", " 'LK Offenbach',\n", " 'LK Oldenburg',\n", " 'LK Olpe',\n", " 'LK Ortenaukreis',\n", " 'LK Osnabrück',\n", " 'LK Ostalbkreis',\n", " 'LK Ostallgäu',\n", " 'LK Osterholz',\n", " 'LK Ostholstein',\n", " 'LK Ostprignitz-Ruppin',\n", " 'LK Paderborn',\n", " 'LK Passau',\n", " 'LK Peine',\n", " 'LK Pfaffenhofen a.d.Ilm',\n", " 'LK Pinneberg',\n", " 'LK Plön',\n", " 'LK Potsdam-Mittelmark',\n", " 'LK Prignitz',\n", " 'LK Rastatt',\n", " 'LK Ravensburg',\n", " 'LK Recklinghausen',\n", " 'LK Regen',\n", " 'LK Regensburg',\n", " 'LK Rems-Murr-Kreis',\n", " 'LK Rendsburg-Eckernförde',\n", " 'LK Reutlingen',\n", " 'LK Rhein-Erft-Kreis',\n", " 'LK Rhein-Hunsrück-Kreis',\n", " 'LK Rhein-Kreis Neuss',\n", " 'LK Rhein-Lahn-Kreis',\n", " 'LK Rhein-Neckar-Kreis',\n", " 'LK Rhein-Pfalz-Kreis',\n", " 'LK Rhein-Sieg-Kreis',\n", " 'LK Rheingau-Taunus-Kreis',\n", " 'LK Rheinisch-Bergischer Kreis',\n", " 'LK Rhön-Grabfeld',\n", " 'LK Rosenheim',\n", " 'LK Rostock',\n", " 'LK Rotenburg (Wümme)',\n", " 'LK Roth',\n", " 'LK Rottal-Inn',\n", " 'LK Rottweil',\n", " 'LK Saale-Holzland-Kreis',\n", " 'LK Saale-Orla-Kreis',\n", " 'LK Saalekreis',\n", " 'LK Saalfeld-Rudolstadt',\n", " 'LK Saar-Pfalz-Kreis',\n", " 'LK Saarlouis',\n", " 'LK Salzlandkreis',\n", " 'LK Sankt Wendel',\n", " 'LK Schaumburg',\n", " 'LK Schleswig-Flensburg',\n", " 'LK Schmalkalden-Meiningen',\n", " 'LK Schwalm-Eder-Kreis',\n", " 'LK Schwandorf',\n", " 'LK Schwarzwald-Baar-Kreis',\n", " 'LK Schweinfurt',\n", " 'LK Schwäbisch Hall',\n", " 'LK Segeberg',\n", " 'LK Siegen-Wittgenstein',\n", " 'LK Sigmaringen',\n", " 'LK Soest',\n", " 'LK Sonneberg',\n", " 'LK Spree-Neiße',\n", " 'LK Stade',\n", " 'LK Stadtverband Saarbrücken',\n", " 'LK Starnberg',\n", " 'LK Steinburg',\n", " 'LK Steinfurt',\n", " 'LK Stendal',\n", " 'LK Stormarn',\n", " 'LK Straubing-Bogen',\n", " 'LK Sächsische Schweiz-Osterzgebirge',\n", " 'LK Sömmerda',\n", " 'LK Südliche Weinstraße',\n", " 'LK Südwestpfalz',\n", " 'LK Teltow-Fläming',\n", " 'LK Tirschenreuth',\n", " 'LK Traunstein',\n", " 'LK Trier-Saarburg',\n", " 'LK Tuttlingen',\n", " 'LK Tübingen',\n", " 'LK Uckermark',\n", " 'LK Uelzen',\n", " 'LK Unna',\n", " 'LK Unstrut-Hainich-Kreis',\n", " 'LK Unterallgäu',\n", " 'LK Vechta',\n", " 'LK Verden',\n", " 'LK Viersen',\n", " 'LK Vogelsbergkreis',\n", " 'LK Vogtlandkreis',\n", " 'LK Vorpommern-Greifswald',\n", " 'LK Vorpommern-Rügen',\n", " 'LK Vulkaneifel',\n", " 'LK Waldeck-Frankenberg',\n", " 'LK Waldshut',\n", " 'LK Warendorf',\n", " 'LK Wartburgkreis',\n", " 'LK Weilheim-Schongau',\n", " 'LK Weimarer Land',\n", " 'LK Weißenburg-Gunzenhausen',\n", " 'LK Werra-Meißner-Kreis',\n", " 'LK Wesel',\n", " 'LK Wesermarsch',\n", " 'LK Westerwaldkreis',\n", " 'LK Wetteraukreis',\n", " 'LK Wittenberg',\n", " 'LK Wittmund',\n", " 'LK Wolfenbüttel',\n", " 'LK Wunsiedel i.Fichtelgebirge',\n", " 'LK Würzburg',\n", " 'LK Zollernalbkreis',\n", " 'LK Zwickau',\n", " 'Region Hannover',\n", " 'SK Amberg',\n", " 'SK Ansbach',\n", " 'SK Aschaffenburg',\n", " 'SK Augsburg',\n", " 'SK Baden-Baden',\n", " 'SK Bamberg',\n", " 'SK Bayreuth',\n", " 'SK Berlin Charlottenburg-Wilmersdorf',\n", " 'SK Berlin Friedrichshain-Kreuzberg',\n", " 'SK Berlin Lichtenberg',\n", " 'SK Berlin Marzahn-Hellersdorf',\n", " 'SK Berlin Mitte',\n", " 'SK Berlin Neukölln',\n", " 'SK Berlin Pankow',\n", " 'SK Berlin Reinickendorf',\n", " 'SK Berlin Spandau',\n", " 'SK Berlin Steglitz-Zehlendorf',\n", " 'SK Berlin Tempelhof-Schöneberg',\n", " 'SK Berlin Treptow-Köpenick',\n", " 'SK Bielefeld',\n", " 'SK Bochum',\n", " 'SK Bonn',\n", " 'SK Bottrop',\n", " 'SK Brandenburg a.d.Havel',\n", " 'SK Braunschweig',\n", " 'SK Bremen',\n", " 'SK Bremerhaven',\n", " 'SK Chemnitz',\n", " 'SK Coburg',\n", " 'SK Cottbus',\n", " 'SK Darmstadt',\n", " 'SK Delmenhorst',\n", " 'SK Dessau-Roßlau',\n", " 'SK Dortmund',\n", " 'SK Dresden',\n", " 'SK Duisburg',\n", " 'SK Düsseldorf',\n", " 'SK Eisenach',\n", " 'SK Emden',\n", " 'SK Erfurt',\n", " 'SK Erlangen',\n", " 'SK Essen',\n", " 'SK Flensburg',\n", " 'SK Frankenthal',\n", " 'SK Frankfurt (Oder)',\n", " 'SK Frankfurt am Main',\n", " 'SK Freiburg i.Breisgau',\n", " 'SK Fürth',\n", " 'SK Gelsenkirchen',\n", " 'SK Gera',\n", " 'SK Hagen',\n", " 'SK Halle',\n", " 'SK Hamburg',\n", " 'SK Hamm',\n", " 'SK Heidelberg',\n", " 'SK Heilbronn',\n", " 'SK Herne',\n", " 'SK Hof',\n", " 'SK Ingolstadt',\n", " 'SK Jena',\n", " 'SK Kaiserslautern',\n", " 'SK Karlsruhe',\n", " 'SK Kassel',\n", " 'SK Kaufbeuren',\n", " 'SK Kempten',\n", " 'SK Kiel',\n", " 'SK Koblenz',\n", " 'SK Krefeld',\n", " 'SK Köln',\n", " 'SK Landau i.d.Pfalz',\n", " 'SK Landshut',\n", " 'SK Leipzig',\n", " 'SK Leverkusen',\n", " 'SK Ludwigshafen',\n", " 'SK Lübeck',\n", " 'SK Magdeburg',\n", " 'SK Mainz',\n", " 'SK Mannheim',\n", " 'SK Memmingen',\n", " 'SK Mönchengladbach',\n", " 'SK Mülheim a.d.Ruhr',\n", " 'SK München',\n", " 'SK Münster',\n", " 'SK Neumünster',\n", " 'SK Neustadt a.d.Weinstraße',\n", " 'SK Nürnberg',\n", " 'SK Oberhausen',\n", " 'SK Offenbach',\n", " 'SK Oldenburg',\n", " 'SK Osnabrück',\n", " 'SK Passau',\n", " 'SK Pforzheim',\n", " 'SK Pirmasens',\n", " 'SK Potsdam',\n", " 'SK Regensburg',\n", " 'SK Remscheid',\n", " 'SK Rosenheim',\n", " 'SK Rostock',\n", " 'SK Salzgitter',\n", " 'SK Schwabach',\n", " 'SK Schweinfurt',\n", " 'SK Schwerin',\n", " 'SK Solingen',\n", " 'SK Speyer',\n", " 'SK Straubing',\n", " 'SK Stuttgart',\n", " 'SK Suhl',\n", " 'SK Trier',\n", " 'SK Ulm',\n", " 'SK Weiden i.d.OPf.',\n", " 'SK Weimar',\n", " 'SK Wiesbaden',\n", " 'SK Wilhelmshaven',\n", " 'SK Wolfsburg',\n", " 'SK Worms',\n", " 'SK Wuppertal',\n", " 'SK Würzburg',\n", " 'SK Zweibrücken',\n", " 'StadtRegion Aachen']" ] }, "execution_count": 15, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "germany = ov.fetch_data_germany()\n", "sorted(germany['Landkreis'].drop_duplicates())" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Note that the Landkreise (LK) which are a Stadt, are labelled with `SK` in the beginning - presumably for Stadtkreis." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## United States" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "For the United States, we have the states available:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "cases, deaths, label = ov.get_country_data(\"US\", \"California\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "image/svg+xml": [ "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "\n" ], "text/plain": [ "
" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "cases.diff().plot();" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "To get a list of available states, we can use" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "['Alabama',\n", " 'Alaska',\n", " 'American Samoa',\n", " 'Arizona',\n", " 'Arkansas',\n", " 'California',\n", " 'Colorado',\n", " 'Connecticut',\n", " 'Delaware',\n", " 'Diamond Princess',\n", " 'District of Columbia',\n", " 'Florida',\n", " 'Georgia',\n", " 'Grand Princess',\n", " 'Guam',\n", " 'Hawaii',\n", " 'Idaho',\n", " 'Illinois',\n", " 'Indiana',\n", " 'Iowa',\n", " 'Kansas',\n", " 'Kentucky',\n", " 'Louisiana',\n", " 'Maine',\n", " 'Maryland',\n", " 'Massachusetts',\n", " 'Michigan',\n", " 'Minnesota',\n", " 'Mississippi',\n", " 'Missouri',\n", " 'Montana',\n", " 'Nebraska',\n", " 'Nevada',\n", " 'New Hampshire',\n", " 'New Jersey',\n", " 'New Mexico',\n", " 'New York',\n", " 'North Carolina',\n", " 'North Dakota',\n", " 'Northern Mariana Islands',\n", " 'Ohio',\n", " 'Oklahoma',\n", " 'Oregon',\n", " 'Pennsylvania',\n", " 'Puerto Rico',\n", " 'Rhode Island',\n", " 'South Carolina',\n", " 'South Dakota',\n", " 'Tennessee',\n", " 'Texas',\n", " 'Utah',\n", " 'Vermont',\n", " 'Virgin Islands',\n", " 'Virginia',\n", " 'Washington',\n", " 'West Virginia',\n", " 'Wisconsin',\n", " 'Wyoming']" ] }, "execution_count": 18, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "us_cases = ov.fetch_cases_US()\n", "sorted(us_cases['Province_State'].drop_duplicates())" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Hungary\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "For Hungary, more regional data is available for the following regions:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "['Bács-Kiskun',\n", " 'Baranya',\n", " 'Békés',\n", " 'Borsod-Abaúj-Zemplén',\n", " 'Budapest',\n", " 'Csongrád',\n", " 'Fejér',\n", " 'Győr-Moson-Sopron',\n", " 'Hajú-Bihar',\n", " 'Heves',\n", " 'Jász-Nagykun-Szolnok',\n", " 'Komárom-Esztergom',\n", " 'Nógrád',\n", " 'Pest',\n", " 'Somogy',\n", " 'Szabolcs-Szatmár-Bereg',\n", " 'Tolna',\n", " 'Vas',\n", " 'Veszprém',\n", " 'Zala']" ] }, "execution_count": 19, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ov.get_counties_hungary()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "As before, the `get_country_data` function can be used:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Please be patient - downloading data from https://raw.githubusercontent.com/sanbrock/covid19/master/datafile.csv ...\n", "Completed downloading 132 rows in 0.4 seconds.\n" ] } ], "source": [ "cases, deaths, label = ov.get_country_data(\"Hungary\", region=\"Baranya\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "Dátum\n", "2020-03-31 20\n", "2020-04-01 19\n", "2020-04-02 19\n", "2020-04-03 21\n", "2020-04-04 21\n", " ..\n", "2020-08-04 45\n", "2020-08-05 45\n", "2020-08-06 46\n", "2020-08-07 46\n", "2020-08-08 47\n", "Freq: D, Name: Hungary-Baranya cases, Length: 131, dtype: int64" ] }, "execution_count": 21, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "cases" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "However, no data on deaths is available for Hungary, so the `deaths` object is just a `None` object:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 22, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "deaths" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 23, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'Hungary-Baranya'" ] }, "execution_count": 23, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "label" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Other tutorials" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "You can find more tutorials on [this page with name 0-tutorial-index.ipynb](0-tutorial-index.ipynb)" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.6" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 }