Hallo,
vielen Dank für die schnelle Antwort, sorry - hatte den Code gestern noch abgeändert und die alte und zu kurze Version hochgeladen, anbei der richtige...
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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dt
from datetime import timedelta
%matplotlib inline
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
RKIData = pd.read_csv("
https://media.githubusercontent.com/med ... tionen.csv")
RKIData = RKIData[RKIData.Geschlecht.str.contains("unbekannt") == False]
RKIData = RKIData[RKIData.Altersgruppe.str.contains("unbekannt") == False]
RKIData = RKIData.drop(['IdLandkreis'],axis=1)
RKIData.head()
RKIData["Meldedatum"] = pd.to_datetime(RKIData.Meldedatum).dt.tz_localize(None)
RKIData["Refdatum"] = pd.to_datetime(RKIData.Refdatum).dt.tz_localize(None)
nur_inf = RKIData[(RKIData.NeuerFall == 0) | (RKIData.NeuerFall == 1)]
nur_tod = RKIData[(RKIData.NeuerTodesfall == 0) | (RKIData.NeuerTodesfall == 1)]
#Gesamtzahl der Infizierten
infiziert = nur_inf["AnzahlFall"].sum()
infiziert
#Gesamtzahl der Verstorbenen
verstorben = nur_tod["AnzahlTodesfall"].sum()
verstorben
#Zahl der Infizierten nach Altersgruppen und Geschlecht - Balkendiagramm
RKI_geschl = nur_inf[(nur_inf.Geschlecht == "M") | (nur_inf.Geschlecht == "W")]
Part3 = pd.DataFrame((RKI_geschl.groupby(["Altersgruppe", "Geschlecht"])["AnzahlFall"].sum()))
Part3.groupby(['Geschlecht','Altersgruppe']).sum().sort_values(by=["Geschlecht"])
ax = Part3.pivot_table(index='Altersgruppe', columns='Geschlecht')[:-1].plot(kind = 'bar', y = 'AnzahlFall',
figsize = [20,10], width = 0.8,ylabel = "Anzahl Fälle",
title = " Zahl der Infizierten nach Altersgruppen und Geschlecht", fontsize=16)
ax.set_title("Zahl der Infizierten nach Altersgruppen und Geschlecht", fontsize=20)
ax.set_xlabel("Altersgruppe, Geschlecht", fontsize=16)
ax.set_ylabel("Anzahl Fälle", fontsize=16)
#Anzahl Todesfälle nach Altersgruppe und Geschlecht - Balkendiagramm
Part4 = pd.DataFrame((RKI_geschl.groupby(["Altersgruppe", "Geschlecht"])["AnzahlTodesfall"].sum()))
Part4.groupby(['Geschlecht','Altersgruppe']).sum().sort_values(by=["Geschlecht"])
ax = Part4.pivot_table(index='Altersgruppe', columns='Geschlecht')[:-1].plot(kind = 'bar', y = 'AnzahlTodesfall'
,figsize = [20,10], width = 0.8,ylabel = "Anzahl Todesfälle",
title = " Zahl der Tode nach Altersgruppen und Geschlecht", fontsize=16)
ax.set_xlabel("Altersgruppe, Geschlecht", fontsize=16)
ax.set_ylabel("Anzahl Todesfälle", fontsize=16)
# Verhältnis der Infektionen und Todesfälle nach Alter und Geschlecht
Part5 = RKIData[["AnzahlFall", "AnzahlTodesfall", "Geschlecht", "Altersgruppe"]]
Part5.groupby(['Geschlecht','Altersgruppe']).sum().sort_values(by=["AnzahlFall"])
Part5.groupby(['Geschlecht','Altersgruppe']).sum().sort_values(by=["AnzahlFall"])
GADaten = Part5.groupby(['Geschlecht','Altersgruppe']).sum().sort_values(by=["AnzahlFall"])
thePlotGADaten = GADaten.plot(kind="bar",secondary_y="AnzahlTodesfall",figsize=(20,10))
thePlotGADaten.get_figure().savefig('geschlecht-altersgruppe.png',dpi=200,pad_inches=5)
# Zeitverlauf der NEU Infizierten
summe_infiziert = nur_inf.groupby("Meldedatum")["AnzahlFall"].sum()
ax_inf = summe_infiziert.plot(figsize=(20,10))
ax_inf.legend(["Anzahl Neuinfektionen"], fontsize=14)
ax_inf.set_xlabel("Referenzdatum",fontsize=20)
ax_inf.set_ylabel("NeuerFall",color="black",fontsize=20)
ax_inf.xaxis.set_major_locator(dt.MonthLocator(interval=2))
ax_inf.xaxis.set_major_formatter(dt.DateFormatter("%m-%Y"))
# Zeitverlauf der Gesamtzahl der Verstorbenen
summe_tod = nur_tod.groupby("Meldedatum")["AnzahlTodesfall"].sum()
ax_tod = np.cumsum(summe_tod).plot(figsize=(20,10), fontsize=15, lw=3)
ax_tod.legend(["Anzahl Todesfälle"], fontsize=14)
ax_tod.set_title("Zeitverlauf der Gesamtzahl der Verstorbenen", fontsize=20)
ax_tod.set_xlabel("Meldedatum", fontsize=15)
ax_tod.set_ylabel("Todesfälle", fontsize=20)
ax_tod.xaxis.set_major_locator(dt.MonthLocator(interval=2))
ax_tod.xaxis.set_major_formatter(dt.DateFormatter("%m-%Y"))
# Zeitverlauf der NEU-Verstorbenen
summe_tod = nur_tod.groupby("Meldedatum")["AnzahlTodesfall"].sum()
ax_inf = summe_tod.plot(figsize=(20,10))
ax_inf.legend(["Anzahl Neuverstorbene"], fontsize=14)
ax_inf.set_xlabel("Referenzdatum",fontsize=20)
ax_inf.set_ylabel("Neuer Todesfall",color="black",fontsize=20)
ax_inf.xaxis.set_major_locator(dt.MonthLocator(interval=2))
ax_inf.xaxis.set_major_formatter(dt.DateFormatter("%m-%Y"))
# 7-Tage-Inzidenz im Zeitverlauf
#Aktuelle Bevölkerungszahlen raussuchen
Bevölkerung = pd.read_csv("
https://raw.githubusercontent.com/olive ... zahlen.csv",
sep=";", decimal=",")
Einwohner_DE = Bevölkerung[(Bevölkerung.Bezeichnung == "Land")]["Bevölkerung"].sum()
summe_inz = summe_infiziert.rolling(7).sum()/Einwohner_DE*100000
ax = summe_inz.plot(figsize=[20,10], fontsize=15, lw=3)
ax.set_ylabel("Inzidenz", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Meldedatum", fontsize=15)
ax.set_title("Inzidenz Verlauf Deutschland komplett", fontsize=20)
ax.grid()
ax.xaxis.set_major_locator(dt.MonthLocator(interval=2))
ax.xaxis.set_major_formatter(dt.DateFormatter("%m-%Y"))
# 7-Tage-Inzidenz nach Altersgruppen im Zeitverlauf
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Liebe Grüße und danke vorab!
