東京都陽性者(新型コロナウイルス：Coronavirus)

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東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイトにあるデータを使います。

6/12以降、検査実施件数のデータの公開はなされていますが、検査実施人数のデータ公開はなくなりました。
2020-11-12以降、陽性者の属性のデータ公開はなくなりました。

時系列

時系列(y軸対数表示)

• 折れ線は現時点でも公開されている「検査実施件数」です。
• y軸は対数表示です。

検査件数陽性者率（%）推移（1週間(7日)の幅で移動平均した数で計算)

分母は「検査人数」ではなく、公表されている「検査件数」です。

週単位の陽性者増加比

東京都 : 月別の陽性者数と月別死亡者数

検査陽性者率（%）推移（累計した数で計算)

6/11までのグラフです。

直近の状況を見るには移動平均の方が累計より適しているので 検査陽性率(%)を1週間(7日)の幅で移動平均

6/11までのグラフです。

2020-11-11まで

年代（月別）2020-11-11まで

• 「不明」「-」はのせていません。
• 「８０代」「９０代」「１００歳以上」は「８０歳以上」にまとめました。

年代(累計)2020-11-11まで

性別(累計)2020-11-11まで

Rコード

(json形式)データ読み込み

#install.packages("jsonlite")
#install.packages("curl")
library(jsonlite)
library(knitr)
library(TTR)
url<- "https://raw.githubusercontent.com/tokyo-metropolitan-gov/covid19/development/data/data.json"
js<- fromJSON(url)
names(js)

時系列

#### 時系列
# 致死率(%): 亡くなった人の数/陽性患者数*100
Dth<- round(js[[6]]$children$children[[1]][grep("死亡",js[[6]]$children$children[[1]]$attr),2]/js[[6]]$children$value*100,2)
#
# 検査陽性者数
patients<- js[[3]]$data
patients[,1]<- substring(patients[,1],6,10)
colnames(patients)<- c("date","patients")
dat<- patients
sma7<- round(SMA(dat[,"patients"],7),2)
# 日付を例えば、01-01を1/1 のように書き直す。
dat[,1]<- sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",dat[,1])))
ritsu2<- paste("・致  死  率   (%) :",Dth,"%")
#png("covTokyo01.png",width=800,height=600)
par(mar=c(5,3,4,2),family="serif")
b<- barplot(dat[,"patients"],col="red",las=1,ylim=c(0,max(dat[,"patients"],na.rm=T)*1.1),axisnames=F)
labelpos<- paste0(1:12,"/",1)
for (i in labelpos){
    at<- match(i,dat[,1])
    if (!is.na(at)){ axis(1,at=b[at],labels = paste0(sub("/1","",i),"月"),tck= -0.02)}
    }
mtext(text="2020年",at=b[1],side=1,line=2.5,cex=1.2) 
mtext(text="2021年",at=b[344],side=1,line=2.5,cex=1.2) 
lines(x=b,y=sma7,lwd=2.5,col="blue")
legend("topleft",inset=0.03,lwd=2.5,col="blue",legend="7日移動平均",cex=1.2)
legend("topleft",inset=c(0.03,0.15),bty="n",cex=1.5,legend=c(paste0(js[[3]]$date,"現在"),ritsu2))
title("陽性者の人数：時系列(東京都)",cex.main=1.5)
#dev.off()

時系列(対数表示)

# 検査陽性者数
patients<- js[[3]]$data
patients[,1]<- substring(patients[,1],6,10)
colnames(patients)<- c("date","patients")
patients$date<- sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",patients$date)))
#検査実施件数
df<- data.frame(js[[4]]$data)
inspection<- data.frame(date=sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",sub("2020-","",js[[4]]$label)))),inspection=rowSums(df))
#patients$id  <- 1:nrow(patients)
#dat<- merge(patients,inspection,by="date",all.x=T,sort=F)
#dat<- dat[order(dat$id), ]
dat<- plyr::join(patients,inspection)
dat$patients[dat$patients==0]<- NA
dat$inspection[dat$inspection==0]<- NA
#
ylim<- c(0.9,max(dat[,"inspection"],na.rm=T))
#png("covTokyo01_1.png",width=800,height=600)
par(mar=c(4,5,4,3),family="serif")
b<- barplot(dat[,"patients"],names=NA,las=1,log="y",ylim=ylim)
abline(h=10^(0:3),col="darkgray",lwd=1.2,lty=3)
for (i in 1:9){
    abline(h=i*10^(0:3),col="darkgray",lwd=0.8,lty=3)
}
barplot(dat[,"patients"],names=NA,col="red",log="y",las=1,axes=F,ylim=ylim,add=T)
lines(x=b,y=dat[,"inspection"],lwd=1.2,col="darkgreen")
points(x=b,y=dat[,"inspection"],pch=16,cex=0.8,col="darkgreen")
labelpos<- paste0(1:12,"/",1)
for (i in labelpos){
    at<- match(i,dat[,1])
    if (!is.na(at)){ axis(1,at=b[at],labels = paste0(sub("/1","",i),"月"),tck= -0.02)}
    }
mtext(text="2020年",at=b[1],side=1,line=2.5,cex=1.2) 
mtext(text="2021年",at=b[343],side=1,line=2.5,cex=1.2) 
legend("topleft",inset=0.03,bty="n",legend="PCR検査実施件数",lwd=2,lty=1,pch=16,col="darkgreen")
title("東京都の検査陽性者数 対数表示（日別）",cex.main=1.5)
#dev.off()

検査件数陽性率(%)を1週間(7日)の幅で移動平均

# 検査陽性率(%)を1週間(7日)の幅で移動平均
library(TTR)
# 検査陽性者数
patients<- js[[3]]$data
patients[,1]<- sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",substring(patients[,1],6,10))))
colnames(patients)<- c("date","patients")
#検査実施件数
df<- data.frame(js[[4]]$data)
rownames(df)<- js[[4]]$label
inspection<- data.frame(date=sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",sub("2020-","",js[[4]]$label)))),inspection=rowSums(df))
#dat<- merge(patients,inspection,by="date",all=T,sort=F)
dat<- plyr::join(patients,inspection)
# 1週間の幅で移動平均
dat<- na.omit(dat)
dat2<- data.frame(date=dat[,1],patients=SMA(dat[,2],n=7),inspection=SMA(dat[,3],n=7))
#dat2<- na.omit(dat2)
dat2<- dat2[7:nrow(dat2),]
#検査陽性率(%)= 検査陽性者数/検査実施件数*100
dat2[,4]<- round(dat2[,2]/dat2[,3]*100,2)
#
#png("covTokyo02_3.png",width=800,height=600)
par(mar=c(4,6,4,7),family="serif")
# プロットする範囲は0%から20%とした
plot(dat2[,4],type="l",lwd=2,las=1,xaxt="n",xlab="",ylab="",bty="n",ylim=c(0,20))
box(bty="l",lwd=2)
# 日付を例えば、01-01を1/1 のように書き直す。
#dat2[,1]<- sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",dat2[,1])))
#表示するx軸ラベルを指定
labels<- dat2[,1]
labelpos<- paste0(1:12,"/",1)
for (i in labelpos){
    at<- match(i,labels)
    if (!is.na(at)){ axis(1,at=at,labels = i,tck= -0.02)}
    }
mtext(text="2020年",at=1,side=1,line=2.5,cex=1.2) 
mtext(text="2021年",at=343,side=1,line=2.5,cex=1.2) 
text(x=par("usr")[2],y=dat2[,4][nrow(dat2)],labels= paste0(dat2[,1][nrow(dat2)],"現在\n",dat2[,4][nrow(dat2)],"%"),
    xpd=T,cex=1.2,col="red",pos=4)
title("東京都のPCR検査件数陽性率(%)の推移(1週間(7日)の幅で移動平均)",cex.main=1.5)
#dev.off()

週単位の陽性者増加比

#週単位の陽性者増加比
library(TTR)
# 検査陽性者数
patients<- js[[3]]$data
patients[,1]<- sub("-","/",sub("-0","-",sub("^0","",substring(patients[,1],6,10))))
colnames(patients)<- c("date","patients")
#
x<- patients[,2]
e7<- runSum(x,n=7)
b7<- runSum(x,n=14) - e7
df<- round(e7/b7,2)
# InfにNAを入れる
df[df==Inf]<- NA
dat<- data.frame(date=patients$date,zougen= df)
dat<- dat[28:nrow(dat),]
#
#png("covTokyo05.png",width=800,height=600)
par(mar=c(4,6,4,7),family="serif")
plot(dat[,2],type="l",lwd=2,las=1,ylim=c(0,6),xlab="",ylab="",xaxt="n",bty="n")
box(bty="l",lwd=2.5)
#表示するx軸ラベルを指定
labels<- dat[,1]
labelpos<- paste0(1:12,"/",1)
for (i in labelpos){
    at<- match(i,labels)
    if (!is.na(at)){ axis(1,at=at,labels =paste0(sub("/1","",i),"月"),tck= -0.02)}
    }
mtext(text="2020年",at=1,side=1,line=2.5,cex=1.2) 
mtext(text="2021年",at=344,side=1,line=2.5,cex=1.2) 
abline(h=1,col="red",lty=2)
text(x=par("usr")[2],y=dat[,2][nrow(dat)],labels= paste0(dat[,1][nrow(dat)],"現在\n",dat[,2][nrow(dat)]),xpd=T,cex=1.2,col="red")
arrows(par("usr")[2]*1.08, 1.1,par("usr")[2]*1.08,1.68,length = 0.2,lwd=2.5,xpd=T)
text(x=par("usr")[2]*1.08,y=1.9,labels="増加\n傾向",xpd=T)
arrows(par("usr")[2]*1.08, 0.9,par("usr")[2]*1.08,0.32,length = 0.2,lwd=2.5,xpd=T)
text(x=par("usr")[2]*1.08,y=0.1,labels="減少\n傾向",xpd=T)
title("週単位の陽性者増加比(東京都)",cex.main=1.5)
#dev.off()

東京都 : 月別の陽性者数と月別死亡者数

m<- data.frame(month=substring(js[[3]]$data$日付,1,7),小計=js[[3]]$data$小計)
#各月ごとの検査陽性者数
cdata<- tapply(m$小計,m$month, sum,na.rm=T) 
#
#png("covTokyo09_01.png",width=800,height=600)
par(mar=c(3,7,3,2),family="serif")
b<- barplot(cdata,las=1,col="red",names=paste0(c(1:12,1),"月"),ylim=c(0,max(cdata)*1.2),yaxt="n")
# Add comma separator to axis labels
axis(side=2, at=axTicks(2), labels=formatC(axTicks(2), format="d", big.mark=','),las=1) 
text(x= b[1:nrow(cdata)], y=as.numeric(cdata),labels=formatC(as.numeric(cdata), format="d", big.mark=','),cex=1.2,pos=3)
legend("topleft",inset=c(0,0),xpd=T,bty="n",
    legend="データ：https://raw.githubusercontent.com/tokyo-metropolitan-gov/covid19/development/data/data.json")
title("東京都 : 月別の陽性者数",cex.main=1.5)
#dev.off()
#
library(xts)
#[NHK](https://www3.nhk.or.jp/n-data/opendata/coronavirus/nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv)
nhkC<- read.csv("https://www3.nhk.or.jp/n-data/opendata/coronavirus/nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv")
save(nhkC,file="nhkC.Rdata")
#load("nhkC.Rdata")
# 東京都(code:13)
code<- 13
data<- nhkC[nhkC$都道府県コード==code,c(1,6)]
data.xts<- as.xts(read.zoo(data, format="%Y/%m/%d"))
#各月ごとの死亡者の合計
monthsum.xts<- apply.monthly(data.xts[,1],sum)
#2020年2月から（1月分(0)は削除）
monthsum.xts<- monthsum.xts[-1]
monthsum<- data.frame(coredata(monthsum.xts))
rownames(monthsum)<- substring(index(monthsum.xts),1,7)
if (rownames(monthsum)[nrow(monthsum)]!="2021-01"){
    monthsum= rbind(monthsum,0)
}
#
#png("covTokyo09_02.png",width=800,height=600)
par(mar=c(3,7,3,2),family="serif")
mat <- matrix(c(1,1,1,1,2,2),3,2, byrow = TRUE)
layout(mat) 
#2020-2月以降
b<- barplot(cdata[-1],las=1,col="slateblue",names=paste0(c(2:12,1),"月"),ylim=c(0,max(cdata)*1.2),yaxt="n")
axis(side=2, at=axTicks(2), labels=formatC(axTicks(2), format="d", big.mark=','),las=1) 
text(x= b, y=cdata[-1],labels=formatC(cdata[-1], format="d", big.mark=','),cex=1.2,pos=3)
title("東京都 : 月別の陽性者数と月別死亡者数",cex.main=1.5)
# 東京都発表の死者の総数-NHKの死者の総数を最終月のデータの数に加える
sa<- js[[6]][[1]][[4]][[1]]$value[js[[6]][[1]][[4]][[1]]$attr=="死亡"]-sum(data.xts)
monthsum[nrow(monthsum),]<- monthsum[nrow(monthsum),] + sa
#
b<- barplot(t(monthsum),las=1,col="firebrick2",names=paste0(c(2:12,1),"月"),ylim=c(0,max(monthsum)*1.2))
text(x= b[1:nrow(monthsum)], y=as.vector(monthsum)[,1],labels=as.vector(monthsum)[,1],cex=1.2,pos=3)
legend("topleft",inset=c(0,-0.1),xpd=T,bty="n",
    legend="データ：[NHK](https://www3.nhk.or.jp/n-data/opendata/coronavirus/nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv)")
#dev.off()