おらが町の新型コロナ:「スプシ」とやらでグラフにする ― 2020年04月08日 03:09
おらが町の新型コロナ:「スプシ」とやらでグラフにする
略語というか符丁というか。
「スプシ」というのは、どうやら「スプレッドシート」のことらしい(ペプシとは違うようだ・・・)。
(無料でExcel並み!Google スプレッドシートの使い方:Excelとちょっと違う? スプシで思い通りのグラフを作る基本テクニック)
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/googlesps/1198565.html
参考にしたページだが、最近はクラウドの向こう側のデータを、ネット越しにグリグリして弄るらしい。
成果物は、どーせネットで見るからな。
グラフとかは、データで落とせるようだ(今回はPNG形式)。
浮沈子は、どうもクラウド上のデータ保管を信用できないからな。
以下に、バックアップを兼ねて記述しておく。
<ここから、データ>
区市町村名:感染者数(日付順:3/31~4/6):人口(平成30年3月1日現在):面積(平方km)
千代田区 3 3 4 4 5 6 7 61420 11.66
中央区 19 19 19 20 21 25 28 157484 10.21
港区 39 40 50 58 67 83 87 253940 20.37
新宿区 22 30 36 38 39 60 72 343494 18.22
文京区 4 4 4 6 7 8 8 227224 11.29
台東区 15 19 23 25 27 29 31 203219 10.11
墨田区 5 5 7 10 11 11 11 264515 13.77
江東区 10 12 12 13 14 22 22 510692 40.16
品川区 24 24 29 30 38 41 41 398732 22.84
目黒区 21 23 29 34 40 42 44 283153 14.67
大田区 15 16 18 19 28 37 44 728437 60.83
世田谷区 44 54 67 79 93 104 113 921708 58.05
渋谷区 18 21 24 26 32 37 39 229994 15.11
中野区 15 18 19 24 29 33 41 335813 15.59
杉並区 28 30 34 37 44 56 60 575691 34.06
豊島区 9 10 13 14 17 20 20 297946 13.01
北区 4 7 7 7 9 10 10 348274 20.61
荒川区 2 2 3 3 5 6 7 216098 10.16
板橋区 4 6 9 13 15 20 23 573966 32.22
練馬区 20 21 25 34 39 42 46 731360 48.08
足立区 8 10 11 12 20 22 25 677536 53.25
葛飾区 6 14 14 16 18 19 26 450815 34.8
江戸川区 8 8 11 11 13 15 16 690614 49.9
八王子市 4 4 4 5 6 9 9 576907 186.38
立川市 0 0 0 0 0 2 2 179326 24.36
武蔵野市 3 4 4 4 4 4 5 146333 10.98
三鷹市 7 7 7 7 8 8 8 190356 16.42
青梅市 1 1 1 1 1 1 1 135527 103.31
府中市 1 1 1 1 1 1 1 261403 29.43
昭島市 0 0 0 1 1 2 2 111903 17.34
調布市 1 1 1 1 3 4 4 235430 21.58
町田市 6 10 10 10 11 14 16 433843 71.55
小金井市 1 2 2 2 2 3 3 123868 11.3
小平市 1 2 2 3 3 3 3 192716 20.51
日野市 3 4 4 4 6 6 8 188183 27.55
東村山市 0 0 0 0 1 1 1 150030 17.14
国分寺市 0 0 0 0 0 0 0 124493 11.46
国立市 0 0 0 0 0 0 0 74647 8.15
福生市 0 0 0 0 0 0 0 58140 10.16
狛江市 0 0 0 3 3 3 3 82360 6.39
東大和市 1 1 1 1 1 1 2 84674 13.42
清瀬市 0 0 0 0 1 1 1 75329 10.23
東久留米市 1 1 1 2 2 2 2 116328 12.88
武蔵村山市 0 0 0 0 1 1 1 71652 15.32
多摩市 0 0 0 0 0 0 0 147541 21.01
稲城市 1 3 3 3 3 3 3 90270 17.97
羽村市 3 3 3 3 3 3 3 55130 9.9
あきる野市 0 0 0 0 0 1 1 80326 73.47
西東京市 8 9 9 9 9 10 9 202069 15.75
瑞穂町 0 0 0 0 0 0 0 33064 16.85
日の出町 0 0 0 0 0 0 0 17321 28.07
檜原村 0 0 0 0 0 0 0 2092 105.41
奥多摩町 0 0 0 0 0 0 0 5037 225.53
大島町 0 0 0 0 0 0 0 7552 90.76
利島村 0 0 0 0 0 0 0 346 4.12
新島村 0 0 0 0 0 0 0 2623 27.54
神津島村 0 0 0 0 0 0 0 1841 18.58
三宅村 0 0 0 0 0 0 0 2372 55.26
御蔵島村 0 0 0 0 0 0 0 344 20.54
八丈町 0 0 0 0 0 0 0 7292 72.23
青ヶ島村 0 0 0 0 0 0 0 177 5.96
小笠原村 0 0 0 0 0 0 0 3073 106.78
都外 20 20 22 22 27 32 36 - -
調査中 116 118 141 158 162 170 170 - -
<ここまで、データ>
グラフの方は、系列(区市町村)が多くなると見辛くなるので、浮沈子が棲息する大田区及び近隣の合わせて4区(自転車移動での生活圏)と、現時点で気になる港区、新宿区、渋谷区を入れてみた。
データ見ると、板橋区とかの方が増加率は高いが、絶対数はそれ程でもないので、とりあえず放置する。
今回は、クラウド上の表計算ソフト(サービス?)を使ってみることと、エクセルやオープンオフィスのカルク以外の使い勝手を試すのが目的だからな。
いろいろ弄ってみたけど、とりあえずは何とか使えたからいいか。
世田谷区は、人口別では東京都最大の基礎的自治体で、感染者数も多いが、人口比(以下、1万人当たりの感染者数:4月6日付)で見るとそうでもない(とりあえず、大田区まで)。
港区:3.4
新宿区:2.1
中央区:1.8
渋谷区:1.7
目黒区:1.6
台東区:1.5
世田谷区:1.2
中野区:1.2
千代田区:1.1
品川区:1
杉並区:1
豊島区:0.7
大田区:0.6
と続く。
人口比で感染者を見ていけばいいかといえば、必ずしもそうではないかもしれない。
羽村市(0.5)は感染者3人だが、人口比では46人もいる練馬区(0.5)と同じだ。
25人もいる足立区(0.4)より多い。
まあいい。
1平方km当たりの感染者数というのも出してみた(とりあえず、大田区まで)。
港区:4.3
新宿区:4
台東区:3.1
目黒区:3
中央区:2.7
渋谷区:2.6
中野区:2.6
世田谷区:1.9
品川区:1.8
杉並区:1.8
豊島区:1.5
練馬区:1
墨田区:0.8
大田区:0.7
あんま、意味ないけどな。
均等に分布していたらどうかということになるが、実際は濃淡があるので何とも言えない。
面積の近い世田谷区と大田区の場合、3倍近い感染者の差があるが、密度も同様になっている。
都心に近い中央区が目立つこと、台東区も多いこと(上野とかあるしな)、城南地区では目黒区が目立っているのが気になる。
人口比、面積比ともに、絶対的人数が多い世田谷区より高い水準だ。
やれやれ・・・。
大田区は、人口比13位、面積比14位だ。
64ある基礎的自治体のなかでは上位といえる。
ちなみに、患者数を多い順に単純に並べるとこうなる(とりあえず、大田区まで)。
世田谷区:113
港区:87
新宿区:72
杉並区:60
練馬区:46
目黒区:44
大田区:44
大田区は目黒区とともに、堂々の6位だ。
実際の、真の感染者がどのくらいいるかは分からない。
浮沈子は、70倍はいると思っているが、それは誰にも分からない。
なるべく家に留まることを要請される緊急事態が発出されているが、多くの人々は仕事に出かけ、買い物をし、病院に通い、カップルで散歩している。
不要不急の外出をせず(原則、1日1回)、密閉・密集・密接を避け、郊外に疎開せず、現住所にとどまることを求められている。
道路封鎖や検問もなく、鉄道や航空機、自動車での移動も可能だ。
警官に止められて、職質受けることもないという(通常の職質は別だろうけどな:浮沈子は夜中の散歩でよく止められます)。
お店の閉鎖は、限られた業種に留まるようだ(買い物はふつーに出来るみたいだしな)。
今日聞いたら、行きつけの近所のレストランも、座席は間引きするようだが、営業時間とかも変わらずに続けるそうだ。
浮沈子の日常で変わるのは、フィットネスジムが休館になって、水泳教室が1か月休みになり、身体を動かす機会が減ることぐらいか。
運動せんでも、腹は減る・・・。
感染者の増加と体重の増加は相関があるような気がして成らない(そんなあ!)。
だれか数理モデルでも作って、解析してくれないかな・・・。
略語というか符丁というか。
「スプシ」というのは、どうやら「スプレッドシート」のことらしい(ペプシとは違うようだ・・・)。
(無料でExcel並み!Google スプレッドシートの使い方:Excelとちょっと違う? スプシで思い通りのグラフを作る基本テクニック)
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/googlesps/1198565.html
参考にしたページだが、最近はクラウドの向こう側のデータを、ネット越しにグリグリして弄るらしい。
成果物は、どーせネットで見るからな。
グラフとかは、データで落とせるようだ(今回はPNG形式)。
浮沈子は、どうもクラウド上のデータ保管を信用できないからな。
以下に、バックアップを兼ねて記述しておく。
<ここから、データ>
区市町村名:感染者数(日付順:3/31~4/6):人口(平成30年3月1日現在):面積(平方km)
千代田区 3 3 4 4 5 6 7 61420 11.66
中央区 19 19 19 20 21 25 28 157484 10.21
港区 39 40 50 58 67 83 87 253940 20.37
新宿区 22 30 36 38 39 60 72 343494 18.22
文京区 4 4 4 6 7 8 8 227224 11.29
台東区 15 19 23 25 27 29 31 203219 10.11
墨田区 5 5 7 10 11 11 11 264515 13.77
江東区 10 12 12 13 14 22 22 510692 40.16
品川区 24 24 29 30 38 41 41 398732 22.84
目黒区 21 23 29 34 40 42 44 283153 14.67
大田区 15 16 18 19 28 37 44 728437 60.83
世田谷区 44 54 67 79 93 104 113 921708 58.05
渋谷区 18 21 24 26 32 37 39 229994 15.11
中野区 15 18 19 24 29 33 41 335813 15.59
杉並区 28 30 34 37 44 56 60 575691 34.06
豊島区 9 10 13 14 17 20 20 297946 13.01
北区 4 7 7 7 9 10 10 348274 20.61
荒川区 2 2 3 3 5 6 7 216098 10.16
板橋区 4 6 9 13 15 20 23 573966 32.22
練馬区 20 21 25 34 39 42 46 731360 48.08
足立区 8 10 11 12 20 22 25 677536 53.25
葛飾区 6 14 14 16 18 19 26 450815 34.8
江戸川区 8 8 11 11 13 15 16 690614 49.9
八王子市 4 4 4 5 6 9 9 576907 186.38
立川市 0 0 0 0 0 2 2 179326 24.36
武蔵野市 3 4 4 4 4 4 5 146333 10.98
三鷹市 7 7 7 7 8 8 8 190356 16.42
青梅市 1 1 1 1 1 1 1 135527 103.31
府中市 1 1 1 1 1 1 1 261403 29.43
昭島市 0 0 0 1 1 2 2 111903 17.34
調布市 1 1 1 1 3 4 4 235430 21.58
町田市 6 10 10 10 11 14 16 433843 71.55
小金井市 1 2 2 2 2 3 3 123868 11.3
小平市 1 2 2 3 3 3 3 192716 20.51
日野市 3 4 4 4 6 6 8 188183 27.55
東村山市 0 0 0 0 1 1 1 150030 17.14
国分寺市 0 0 0 0 0 0 0 124493 11.46
国立市 0 0 0 0 0 0 0 74647 8.15
福生市 0 0 0 0 0 0 0 58140 10.16
狛江市 0 0 0 3 3 3 3 82360 6.39
東大和市 1 1 1 1 1 1 2 84674 13.42
清瀬市 0 0 0 0 1 1 1 75329 10.23
東久留米市 1 1 1 2 2 2 2 116328 12.88
武蔵村山市 0 0 0 0 1 1 1 71652 15.32
多摩市 0 0 0 0 0 0 0 147541 21.01
稲城市 1 3 3 3 3 3 3 90270 17.97
羽村市 3 3 3 3 3 3 3 55130 9.9
あきる野市 0 0 0 0 0 1 1 80326 73.47
西東京市 8 9 9 9 9 10 9 202069 15.75
瑞穂町 0 0 0 0 0 0 0 33064 16.85
日の出町 0 0 0 0 0 0 0 17321 28.07
檜原村 0 0 0 0 0 0 0 2092 105.41
奥多摩町 0 0 0 0 0 0 0 5037 225.53
大島町 0 0 0 0 0 0 0 7552 90.76
利島村 0 0 0 0 0 0 0 346 4.12
新島村 0 0 0 0 0 0 0 2623 27.54
神津島村 0 0 0 0 0 0 0 1841 18.58
三宅村 0 0 0 0 0 0 0 2372 55.26
御蔵島村 0 0 0 0 0 0 0 344 20.54
八丈町 0 0 0 0 0 0 0 7292 72.23
青ヶ島村 0 0 0 0 0 0 0 177 5.96
小笠原村 0 0 0 0 0 0 0 3073 106.78
都外 20 20 22 22 27 32 36 - -
調査中 116 118 141 158 162 170 170 - -
<ここまで、データ>
グラフの方は、系列(区市町村)が多くなると見辛くなるので、浮沈子が棲息する大田区及び近隣の合わせて4区(自転車移動での生活圏)と、現時点で気になる港区、新宿区、渋谷区を入れてみた。
データ見ると、板橋区とかの方が増加率は高いが、絶対数はそれ程でもないので、とりあえず放置する。
今回は、クラウド上の表計算ソフト(サービス?)を使ってみることと、エクセルやオープンオフィスのカルク以外の使い勝手を試すのが目的だからな。
いろいろ弄ってみたけど、とりあえずは何とか使えたからいいか。
世田谷区は、人口別では東京都最大の基礎的自治体で、感染者数も多いが、人口比(以下、1万人当たりの感染者数:4月6日付)で見るとそうでもない(とりあえず、大田区まで)。
港区:3.4
新宿区:2.1
中央区:1.8
渋谷区:1.7
目黒区:1.6
台東区:1.5
世田谷区:1.2
中野区:1.2
千代田区:1.1
品川区:1
杉並区:1
豊島区:0.7
大田区:0.6
と続く。
人口比で感染者を見ていけばいいかといえば、必ずしもそうではないかもしれない。
羽村市(0.5)は感染者3人だが、人口比では46人もいる練馬区(0.5)と同じだ。
25人もいる足立区(0.4)より多い。
まあいい。
1平方km当たりの感染者数というのも出してみた(とりあえず、大田区まで)。
港区:4.3
新宿区:4
台東区:3.1
目黒区:3
中央区:2.7
渋谷区:2.6
中野区:2.6
世田谷区:1.9
品川区:1.8
杉並区:1.8
豊島区:1.5
練馬区:1
墨田区:0.8
大田区:0.7
あんま、意味ないけどな。
均等に分布していたらどうかということになるが、実際は濃淡があるので何とも言えない。
面積の近い世田谷区と大田区の場合、3倍近い感染者の差があるが、密度も同様になっている。
都心に近い中央区が目立つこと、台東区も多いこと(上野とかあるしな)、城南地区では目黒区が目立っているのが気になる。
人口比、面積比ともに、絶対的人数が多い世田谷区より高い水準だ。
やれやれ・・・。
大田区は、人口比13位、面積比14位だ。
64ある基礎的自治体のなかでは上位といえる。
ちなみに、患者数を多い順に単純に並べるとこうなる(とりあえず、大田区まで)。
世田谷区:113
港区:87
新宿区:72
杉並区:60
練馬区:46
目黒区:44
大田区:44
大田区は目黒区とともに、堂々の6位だ。
実際の、真の感染者がどのくらいいるかは分からない。
浮沈子は、70倍はいると思っているが、それは誰にも分からない。
なるべく家に留まることを要請される緊急事態が発出されているが、多くの人々は仕事に出かけ、買い物をし、病院に通い、カップルで散歩している。
不要不急の外出をせず(原則、1日1回)、密閉・密集・密接を避け、郊外に疎開せず、現住所にとどまることを求められている。
道路封鎖や検問もなく、鉄道や航空機、自動車での移動も可能だ。
警官に止められて、職質受けることもないという(通常の職質は別だろうけどな:浮沈子は夜中の散歩でよく止められます)。
お店の閉鎖は、限られた業種に留まるようだ(買い物はふつーに出来るみたいだしな)。
今日聞いたら、行きつけの近所のレストランも、座席は間引きするようだが、営業時間とかも変わらずに続けるそうだ。
浮沈子の日常で変わるのは、フィットネスジムが休館になって、水泳教室が1か月休みになり、身体を動かす機会が減ることぐらいか。
運動せんでも、腹は減る・・・。
感染者の増加と体重の増加は相関があるような気がして成らない(そんなあ!)。
だれか数理モデルでも作って、解析してくれないかな・・・。
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