코로나 19 자료는 아래 데이터를 참고하였습니다.
아래 깃허브 데이터는 매일 수정되는 데이터로 깃허브에서 텍스트를 그대로 읽어서 그래프로 표시합니다.
원 데이터는 존스홉킨스 대학의 CSSE COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) 에서 만들어진 것입니다.
https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data
- 국가코드는
ISO 3166-1 alpha-3을 따름 - 알파벳 세 글자의 국가코드, FIFA, IOC 코드와 다름
매일 업데이트되는 데이터를 적용해서 바로 그래프가 나오도록 하였습니다.
다른 종류의 다양한 그래프가 가능하지만 여기서는 인구 백만명당 일일 신규 사망자수를 자동으로 그래프를 그릴 수 있도록 만들었습니다.
코로나 관련 수치는 많지만 그 중 가장 중요한 것은 사망자수입니다. 그 중에서도 최근 사망자 통계가 중요합니다.
이를 위해 그래프로 형태(상승곡선 혹은 하강곡선)를 살피고 실제 최근 1일 사망자수를 비교하겠습니다.
인구가 많은 국가와 인구가 작은 국가의 사망자 수를 단순 비교하는 것은 통계를 잘못 사용하는 것이므로 인구 백만명당 사망자수로 OECD 각 국가별 사망자수를 비교합니다.
코로나 19 통계는 나라별로 차이는 있지만 2일 정도면 제대로 된 수치가 올라오므로 그래프는 그리는 시점에서 하루 나 이틀 전 데이터까지 자동으로 선택됩니다.
OECD 국가명과 ISO코드
그래프를 그리기 위해 4 × 3 의 배수인 36개를 선택합니다. OECD 국가 중 인구수가 36만으로 가장 작은 ICELAND 는 그래프에서 제외합니다. ICELAND의 경우 코로나19로 1명이 사망하면 백만명당 사망자가 2.8 명이 됩니다. 통계적으로 유의미한 수치로 보기 어려우므로 ICELAND는 분석과정에서 제외하였습니다.
OECD 국가 ISO 코드와 이름
oecd_nations = ['AUS', 'AUT', 'BEL', 'CAN', 'CHL', 'COL', 'CZE', 'DNK', 'EST', 'FIN', 'FRA', 'DEU', 'GRC', 'HUN', 'IRL', 'ISR', 'ITA', 'JPN', 'KOR', 'LVA', 'LVA', 'LUX', 'MEX', 'NLD', 'NZL', 'NOR', 'POL', 'PRT', 'SVK', 'SVN', 'ESP', 'SWE', 'CHE', 'TUR', 'GBR', 'USA']
oecd_full_names = ['AUSTRALIA', 'AUSTRIA', 'BELGIUM', 'CANADA', 'CHILE', 'COLOMBIA','CZECH REPUBLIC', 'DENMARK', 'ESTONIA', 'FINLAND', 'FRANCE', 'GERMANY', 'GREECE', 'HUNGARY', 'IRELAND', 'ISRAEL', 'ITALY', 'JAPAN', 'KOREA', 'LATVIA', 'LITHUANIA', 'LUXEMBOURG', 'MEXICO', 'NETHERLANDS', 'NEW ZEALAND', 'NORWAY', 'POLAND', 'PORTUGAL', 'SLOVAK REPUBLIC', 'SLOVENIA', 'SPAIN', 'SWEDEN', 'SWITZERLAND', 'TURKEY', 'UNITED KINGDOM', 'UNITED STATES']이후 내용은 링크로 대체합니다.
구글 Colab 을 이용하여 아래 링크를 실행시키세요.
https://colab.research.google.com/drive/1u4CGwf_dSf2GMZov6XeN7ubpqg5Hv9di?usp=sharing