Спустя более года после того, как вирус COV19 охватил весь земной шар и глубоко затронул общество, каким мы его знаем, он все еще бушует. В Великобритании, стране моего проживания, мы живем в третьем карантине, и ожидается, что пандемия продлится до конца 2021 года и, возможно, даже дольше.

Еще одна страна, которая сильно пострадала от пандемии, — Италия. С начала пандемии более 100 000 человек погибли, что привело к многомесячной изоляции и худшей рецессии со времен Второй мировой войны. В марте 2021 года в прессе стало известно, что в Италии сейчас третий всплеск COVID-19, а это означает, что с сегодняшнего дня в стране будут введены новые ограничения.

Интересно посмотреть, как инфекция COV19 прогрессировала после пандемии, особенно в свете того факта, что вирус мутировал в разные штаммы. В частности, британский штамм гораздо более вирулентен, чем исходная версия вируса, и считается более опасным.

Интересно отметить, что мир оказался в изоляции, потому что в то время не было вакцины для борьбы с COVID-19. В настоящее время в мире есть выбор из нескольких вакцин, но концепция изоляции все еще сохраняется во всем мире. Миру сказали, что как только вакцина станет доступной, блокировка может закончиться, но, очевидно, этого не произошло.

Обсуждалась концепция коллективного иммунитета, но и это явление не реализовано, потому что вирус продолжает мутировать и от него продолжают болеть люди.

Поскольку мы находимся в разгар события, которое изменит мир, рекомендуется посмотреть статистику новых случаев и новых смертей, а затем построить их, чтобы показать влияние, которое этот вирус оказал на нашу окружающую среду.

Чтобы посмотреть статистику и отобразить ее на графике, мне пришлось написать программу на Python, используя Google Colab. Google Colab — это бесплатный онлайн-блокнот Jupyter, на котором уже установлены Python и несколько библиотек. Поскольку Jupyter Notebook подключен к Интернету, нет необходимости устанавливать на компьютер какое-либо программное обеспечение, что является несомненным преимуществом.

Когда я создал программу, я установил библиотеки, которые мне изначально потребуются: numpy для выполнения алгебраических функций и pandas для управления различными фреймами данных, которые будут созданы в программе.

Я также загрузил файл .csv, который будет использоваться для проведения анализа. Этот файл .csv можно найти на веб-сайте Наш мир в данных, ссылка находится здесь: Исходные данные о коронавирусе — наш мир в данных.

В файле .csv, который был преобразован в фрейм данных, была строка для каждой страны в файле и для каждой даты сбора данных. Из-за этого мне нужно было преобразовать дату в дату и время, а затем в число: -

Поскольку каждая страна была записана в файле .csv, я реализовал код для создания списка всех стран, которые были записаны в кадре данных. На сегодняшний день данные из 215 стран записаны в фрейме данных:

Время также имеет решающее значение для базы данных, потому что я хотел быть уверенным, что все 215 стран представлены одинаково. Поэтому я импортировал библиотеку datetime в программу и выполнил ряд операторов, чтобы убедиться, что в фрейме данных распечатывается только день до последней даты:

Поскольку я хотел посмотреть статистику по Италии, я использовал код для создания фрейма данных it_cov19, в котором были только данные Италии с даты начала до последней даты периода записи:

После того, как был создан фрейм данных, представляющий статистику COVID-19 в Италии, я построил диаграмму, которая иллюстрирует количество новых случаев, охватывающих период с начала пандемии до сегодняшнего дня. Как видно, первый всплеск был в начале 2020 года, что и вызвало первый локдаун. Блокировка, казалось, ослабила рост новых случаев, но в конце года был обнаружен новый британский вариант, который более заразен, чем первоначальная ошибка. Этот новый высокозаразный вариант вызвал всплеск новых случаев, который был несколько подавлен. Однако на графике временных рядов видно, что цифры снова растут, что является причиной введения дополнительных ограничений на блокировку в Италии, начиная с сегодняшнего дня:

Я также построил график, который показывает новые случаи смерти от COVID-19. Этот график следует аналогичной схеме в том смысле, что был первоначальный всплеск смертей, вызванных вирусом, который уменьшился, а затем снова увеличился. Число смертей на миллион еще не снизилось до уровней, достигнутых во время первой блокировки, и считается, что это связано с мутациями вируса, которые более заразны, чем первоначальная:

Я хотел иметь возможность отображать статистические данные по выбранным странам, поэтому мне пришлось пересмотреть фрейм данных it_cov19, чтобы сделать его с той же датой начала и окончания, что и у других стран, поэтому мне пришлось отрезать часть фрейма данных на начало, сняв первые 28 рядов:-

Затем мне пришлось объявить переменные для пересмотренного_it_cov19, потому что эти переменные вместе с переменными для других проанализированных стран будут помещены в один большой фрейм данных:

Я создал новый фрейм данных, it_compare, который имеет новые переменные, которые я создал, и будет использоваться в качестве основы для большого фрейма данных, который будет создан:

После создания нового фрейма данных для каждой анализируемой страны все эти фреймы данных будут объединены вместе, чтобы сформировать один большой фрейм данных. Функция merge() позволяет объединять только два файла одновременно, поэтому мне пришлось вызывать функцию для каждого объединенного фрейма данных:

Как только файлы были объединены, я смог построить график новых случаев и новых смертей для Италии и еще нескольких стран. Я выбрал Великобританию, потому что это страна, в которой я живу, и именно там мутировал высококонтагиозный британский штамм. Я также выбрал Испанию и Португалию, потому что они соседние страны.

Приведенные ниже диаграммы показывают, что в Испании и Португалии самый высокий уровень новых случаев заболевания и новых смертей. В Великобритании очень высокий всплеск новых случаев и новых смертей, вызванный мутацией, пришедшей из Лондона. Были введены новые правила блокировки, а также обещанная вакцина, и это помогло сократить количество новых случаев и новых смертей.

Италия сейчас переживает третий всплеск инфекций, что видно из диаграммы. Считается, что этот всплеск вызван мутациями COV19. Кроме того, по всей Европе наблюдается нехватка вакцин, что, как полагают, также повлияло на недавний всплеск в стране:

В заключение власти заявили, что, как только вакцина будет доставлена ​​и люди ее получат, в изоляции больше не будет необходимости. В Великобритании вакцины доступны с января 2021 года, но страна все еще находится в изоляции. Таким образом, было всего лишь принятием желаемого за действительное, полагать, что вакцина была чудодейственным лекарством, потому что она имеет побочные эффекты и должна постоянно корректироваться с учетом различных мутаций вируса.

Полностью код этой программы можно найти в моей личной учетной записи GitHub по ссылке: COV19/COV19_Compare_UK_&_Italy.ipynb на главной · TracyRenee61/COV19 (github.com)