5月頭に書いた記事「東京都の新型コロナウイルスでの年代別死亡者数が公表されたのでグラフを作ってみた[2020-05-02-1]」の続きです。
6月までの年代別死亡者数が出ていたのでグラフをアップデートしました。
python, jupyter notebook, pandas, matplotlib を使っています。
10万人あたり陽性患者数と死亡者数を年代別に表示したもの。
比較のために前回のグラフもあげておきます。
陽性患者はご存知の通り、若い世代に増えています。
一方、死亡者は高齢者に多いのですが、前回と比べると、高齢者の死亡率がかなり上がっています。
こちらは個別にいろいろ表示してみたもの。
左下の死亡者数÷陽性患者数(≒死亡率)。
件数は少ないのですが100歳以上は50%です。
80・90代は30%近くまで上昇。
前回は10%代でした。
高齢者には致命的なものだということが納得できます。
ソースコードは前回のもの(Jupyter Notebook の HTML)とほぼ同じです。
年代別死亡者数の部分はもちろん更新しています。
6月までの年代別死亡者数が出ていたのでグラフをアップデートしました。
python, jupyter notebook, pandas, matplotlib を使っています。
- 6月までの死亡者 都が詳細公表|NHK 首都圏のニュース
亡くなった人のうち、20代は1人で全体に占める割合は0.3%、30代は1人で0.3%、40代は5人で1.5%、50代は16人で4.9%、60代は32人で9.9%、70代は93人で28.6%、80代は113人で34.8%、90代は61人で18.8%、100歳以上は3人で0.9%でした。
10万人あたり陽性患者数と死亡者数を年代別に表示したもの。
比較のために前回のグラフもあげておきます。
陽性患者はご存知の通り、若い世代に増えています。
一方、死亡者は高齢者に多いのですが、前回と比べると、高齢者の死亡率がかなり上がっています。
こちらは個別にいろいろ表示してみたもの。
左下の死亡者数÷陽性患者数(≒死亡率)。
件数は少ないのですが100歳以上は50%です。
80・90代は30%近くまで上昇。
前回は10%代でした。
高齢者には致命的なものだということが納得できます。
コード
ソースコードは前回のもの(Jupyter Notebook の HTML)とほぼ同じです。
年代別死亡者数の部分はもちろん更新しています。
- 前回(2020-05-01)
ddf['死亡者数'] = (0,0,0,0,1,9,18,40,38,16,0)
- 今回(2020-06-30)
ddf['死亡者数'] = (0,0,1,1,5,16,32,93,113,61,3)