＜実行結果＞
＜見かた＞
データ件数は774人です
('女性', 264)は女性が264人という意味です
('男', 1),('男性', 505)は初期データの入力の差で506人います
＜分析＞
読み取れるのは20代未満が少ない、女性が少ない、30代40代が多い
未成年の若者と女性に見えないバリアある？
行動範囲が原因のような気もします
＜一個人の現状＞
のどのぼんやりした痛みがしばらく続いています
いま戦闘中なのかも 支援物資はマスク2枚になりそうです
＜データ取得＞
東京都がデータを一部公開していたので調べてみました
https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/
ダウンロードしたファイル
130001_tokyo_covid19_patients.csv
CSVファイルをLibreOfficeで開いてみるとこんな感じ
＜プログラム内容＞
データを取り込んで
1レコードをタプル形式にする
データの件数をみて
見出しを表示
年代別が一番気になったので分類
同様に男女比、日付と分類してみたのが下のプログラムです
＜ソースのテキスト＞
data=[]
with open("./130001_tokyo_covid19_patients.csv") as f:#データ読み込み
for i in f:
data+=[i[:-1].split(",")]
#データ数
print(len(data))
#見出し
print(data[0])
#最初のデータ
print(data[1])
##年代別の件数
pat=[]
for i in data:
if not(i[8] in pat):pat+=[i[8]]
#print(pat)
nendai=[]
for i in pat[1:]:
nendai+=[(i,sum(1 for j in data if j[8]==i))]
nendai.sort()
print(nendai)
##男女別の件数
sex=[]
for i in data:
if not(i[9] in sex):sex+=[i[9]]
#print(sex)
seibetu=[]
for i in sex[1:]:
seibetu+=[(i,sum(1 for j in data if j[9]==i))]
seibetu.sort()
print(seibetu)
##日付別
hi=[]
for i in data[1:]:
if not(i[4] in hi):hi+=[i[4]]
hibetu=[]
for i in hi:
hibetu+=[(i,sum(1 for j in data if j[4]==i))]
hibetu.sort()
print(hibetu)
