https://github.com/ykohki/COVID-19_plot_training

1. COVID-19のデータ
を可視化してみよう
阪医Python会
新歓2020ハンズオン

2. お願い
• 可能であれば、顔出しでの参加であるとうれしいです
（強制ではありません）
• 名前の設定
• 40分ごとに再接続
• 録画の許可
Zoomについて

3. 資料について
• github:
• google colab:
• Googleドライブ：
ykohki/COVID-19_plot_training
COVID19_python_plot.ipynb - Colaboratory
新歓2020ハンズオン_COVID-19 - Google ドライブ
githubのリンク先にすべての資料＆リンクを
おいてあります！

4. ごあいさつ

5. 阪大医学部Python会
YouTubeにて動画を公開中！
大阪大学医学部にて、Pythonにまつわる勉強を
行う学生の団体

6. 自己紹介コーナー
• 名前
• 出身高校・所属など
• ひとこと
参加者の方 → Python会メンバー の順番で
例）プログラミング歴
Pythonを学んでやってみたいこと

7. ハンズオンの進め方
1. ハンズオンの目的
2. Pythonに触れてみよう
3. 休憩
4. 実践ーハンズオンー
5. 質問＆雑談コーナー

8. ハンズオンの目的

9. ハンズオンの目的
• Pythonに触れてみる
• Pythonに興味を持ってもらう

10. このハンズオンでできること
• COVID-19の統計データに触れてみる
• Pythonでいろいろなグラフを作ることができる
COVID-19 Python plot

11. Pythonに触れてみよう

12. Google Colab を使います
• Googleが開発
• Jupyter NotebookというPythonのの実行環境
をオンラインで使える
• 無料！
• 環境構築がラクにできる

13. Jupyter Notebookのすすめ
• ノートブックと呼ばれる形式で、
作成したプログラムを実行。
• プログラムとその実行結果やその際のメモを
簡単に作成、確認できる

14. Google Colabを使ってみよう
• Googleドライブを開く→
• フォルダごとマイドライブにコピーを作成
• 「test.ipynb」を開く
新歓2020ハンズオン_COVID-19 - Google ドライブ

15. Google Colabを使ってみよう
• セル
• 「Shift + Enter」でセルごとに実行

16. これからPythonを勉強していくなら...
anacondaを使って、
自分のPCにPythonをinstallするのがおすすめです

17. 休憩
10分間

18. 後半戦
• 実践、手を動かす
• 質問＆雑談コーナー

19. COVID-19のデータをPythonで
可視化してみる
• 使用するデータについて
• データをきれいに整える
• いろいろなグラフを作ってみる
• インタラクティブなマップを作ってみる

20. COVID-19のデータをPythonで
可視化してみる
• 使用するデータについて
• データをきれいに整える
• いろいろなグラフを作ってみる
• インタラクティブなマップを作ってみる

21. 使用するデータについて
• こちらのデータ→
• 視覚的なサイト→
CSSEGISandData/COVID-19: Novel Coronavirus (COVID-19)
Cases, provided by JHU CSSE
ArcGIS Dashboards

22. データの形式
COVID-19/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series at
master · CSSEGISandData/COVID-19
• time_series_covid19_confirmed_global.csv
• time_series_covid19_deaths_global.csv
• time_series_covid19_recovered_global.csv

23. データの形式
https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv

24. Pythonでデータを読み込んでみる

25. ライブラリとは
基本的な機能
最低限必要な
もの
拡張的な機
能
ライブラリ
標準ライブラリ
最初からinstall
されている
自分で追加する
ライブラリ
Python
基本的な機能
最低限必要な
もの
拡張的な機
能
ライブラリ
標準ライブラリ
最初からinstall
されている
自分で追加する
ライブラリ
基本的な機能
最低限必要な
もの
拡張的な機
能
ライブラリ
標準ライブラリ
最初からinstall
されている
自分で追加する
ライブラリ
基本的な機能
最低限必要な
もの
拡張的な機
能
ライブラリ
標準ライブラリ
最初からinstall
されている
自分で追加する
ライブラリ

26. 有名な&よく使うライブラリたち
Numpy, Scipy
数値計算、特に多次元配列の計算に
便利。
Scipyは科学技術計算に。
Pandas
表計算が得意。
Excelのような表形式で。
matplotlib
2Dプロットに使う。
どんな分野でも作図するときに使
う。
seaborn
matplotlibをベースに、より高度な
プロットができる
scikit-learn 機械学習のライブラリ。

27. Pandas
• Excelで作るような表形式のファイルを扱える
• csvとは、カンマで区切られたデータのこと。
（comma-separated values）
• カラムとインデックス カラムイ
ン
デ
ッ
ク
ス

28. Google Colabへ

29. 課題1
• 4/8/20のデータを表示させてみて下さい
df_time_confirmed["4/8/20"].head()

30. COVID-19のデータをPythonで
可視化してみる
• 使用するデータについて
• データをきれいに整える
• いろいろなグラフを作ってみる
• インタラクティブなマップを作ってみる

31. データをきれいに整える
• いらないカラム（列）の削除
• Country/Regionごとにまとめる
• カラムとインデックスの反転
• 国名→国名コードに変換する
例）Japan→JPN
実際のコードを見てみましょう！

32. Google Colabへ

33. COVID-19のデータをPythonで
可視化してみる
• 使用するデータについて
• データをきれいに整える
• いろいろなグラフを作ってみる
• インタラクティブなマップを作ってみる

34. いろいろなグラフを作ってみる

35. いろいろなグラフを作ってみる

36. 使うライブラリ
• 通常のplot
• インタラクティブなplot
matplotlib
• Bokeh
• Folium

37. Google Colabへ

38. 課題2
• 好きな国を選んで、折れ線図を表示させてみ
てください
# ドイツ
country = "DEU"
df_time_confirmed_sum[country].plot()
plt.title(country)
plt.ylim([0, today_max_round])

39. 課題2
• 死者数、回復した患者数でも同様の図を作っ
てみてください
# 死者数
country = "DEU"
df_time_deaths_sum[country].plot()
plt.title(country)
plt.ylim([0, today_max_round])
# 回復した患者数
country = "DEU"
df_time_recovered_sum[country].plot()
plt.title(country)
plt.ylim([0, today_max_round])

40. 課題3
• 2ヶ国を選んで、Bokehでインタラクティブな
折れ線図を描いてみよう
# 中国と日本
import pandas_bokeh
pandas_bokeh.output_notebook()
df_time_confirmed_sum[["CHN", "JPN"]].plot_bokeh.line()

41. まとめ
• はじめてPythonを触ってみて
• Pythonでは他にもいろいろなことができます
• また落ち着いたらオフで勉強会やりましょう！

42. 質問・雑談コーナー

43. アンケート
https://forms.gle/k2uERvUWBjD8rrFo8