Avril 2020 / Octobre 2023
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PyCoA (Python Covid Analysis) est un ensemble de code Python™ qui fournit :
- un accès simple aux bases de données sur la Covid-19 ;
- des outils pour représenter et analyser les données du Covid-19, comme des séries temporelles, des histogrammes ou des cartes.
| Série temporelle (cumulative) | Séries temporelles (G20) |
|---|---|
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| Carte (OCDE) | Histogramme (Monde) |
|---|---|
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| PIE (UE) | Histogram by value (Asie) |
|---|---|
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| Spiral plot (USA) | Yearly plot (France) |
|---|---|
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Cette analyse est pensée pour être accessible à des non-spécialistes : des lycéen·nes qui apprennent Python™, des étudiant·es, des journalistes scientifiques, voire même des chercheurs et chercheuses qui ne sont pas famillier·es avec l'extraction de données. Des analyses simples peuvent être directement effectuées, et des analyses plus poussées peuvent être produites par les personnes habituées à programmer en Python™. Comme exemple, après avoir installé PyCoA, les quelques lignes suivantes permettent de créer les figures en entête de cette courte documentation.
import coa.front as pycoa
pycoa.setwhom('jhu')
pycoa.plot(option='sumall') # default is 'deaths', for all countries
pycoa.plot(where='g20') # managing region
pycoa.map(where='oecd',what='daily',when='01/05/2023',which='tot_confirmed')
pycoa.setwhom('owid') # changing database to OWID
pycoa.hist(which='total_vaccinations') # default is for all countries
pycoa.hist(which='cur_icu_patients',typeofhist='pie',where='european union')
pycoa.hist(which='total_people_fully_vaccinated_per_hundred',typeofhist='byvalue',where='asia')
pycoa.plot(where='usa',which='total_people_fully_vaccinated',what='weekly',typeofplot='spiral')
pycoa.setwhom('insee')
pycoa.plot(typeofplot='yearly', what='daily', when="01/01/2019:31/12/2022", option=['smooth7','sumall'], title='Deces quotidiens totaux en France')Depuis la version v2.0, PyCoA accède également à des données locales :
- JHU-USA ou CovidTracking pour les États-Unis,
- SPF, OpenCovid19 ou Obepine pour la France,
- DPC pour l'Italie,
- Covid19India pour l'Inde,
- RKI pour l'Allemagne,
- Escovid19Data pour l'Espagne,
- PHE pour le Royaume Uni,
- Sciensano pour la Belgique,
- DGS pour le Portugal,
- MOH pour la Malaysie.
- RiskLayer pour un découpage Européen par région ou Europa_
- IMED pour la Grèce,
- GOVCY for Chypre,
- INSEE pour la France (tous décès, pas uniquement liés au COVID)
Nous pouvons allons obtenir des graphes comme ci-après. D'autres bases ont également été ajouté, pour l'Italie ou l'Inde par exemple.
| Données SPF | Données JHU-USA |
|---|---|
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cf.setwhom('spf') # Santé Publique France database
cf.map(which='tot_vacc',tile='esri') # Vaccinations, map view optional tile
cf.setwhom('jhu-usa') # JHU USA database
cf.map(visu='folium') # deaths, map view with folium visualization outputPyCoA fonctionne actuellement au sein de notebooks Jupyter, que l'installation soit locale ou bien sur des plateformes en ligne comme Google Colab.
Un code de démonstration simple est accesible comme sous forme d'un notebook sur 
La documentation complète se trouve sur le Wiki.
- Tristan Beau - Université de Paris - laboratoire LPNHE
- Julien Browaeys - Université de Paris - laboratoire MSC
- Olivier Dadoun - CNRS - Sorbonne Université](https://www.sorbonne-universite.fr/) - laboratoire LPNHE
support@pycoa.fr- La page web :
pycoa.fr - Sur twitter :
@pycoa_fr
