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本项目为2019新型冠状病毒(COVID-19/2019-nCoV)疫情状况的时间序列数据仓库,数据来源为丁香园。
近期数位高校师生与我联系,希望用这些数据做科研之用。然而并不熟悉API的使用和JSON数据的处理,因此做了这个数据仓库,直接推送大部分统计软件可以直接打开的csv文件,希望能够减轻各位的负担。
数据由2019新型冠状病毒疫情实时爬虫获得,每小时检测一次更新,若有更新则推送至数据仓库中。
受限于服务器带宽压力,自2020年3月19日起,API接口/nCoV/api/overall
及/nCoV/api/area
不再返回时间序列数据,时间序列数据可以在json文件夹下获取。如果您调用接口时使用了latest=0
参数,则需要修改请求,否则无需修改。
- 全国数据DXYOverall.csv
- 地区数据DXYArea.csv(包含英文城市名)
- 新闻数据DXYNews.csv
- 谣言数据DXYRumors.csv
自4db432f
开始,DXYArea.csv包含中国境内省市级、港澳台地区及海外数据。另外,也可以参考这个问题,来定制自己的数据集。
由于API接口时常不稳定,因此此项目也会定时向json
文件夹中推送静态的JSON文件更新。JSON文件与API中提供的JSON完全一致。
由于本人精力有限,不接受数据定制。如对数据有更多的要求,烦请自行处理。
- 部分数据存在重复统计的情况,如Issue #21中所述,河南省部分市级数据存在"南阳(含邓州)"及"邓州"两条数据,因此在求和时"邓州"的数据会被重复计算一次。
目前发现浙江省/湖北省部分时间序列数据存在数据异常,可能的原因是丁香园数据为人工录入,某些数据可能录入错误,比如某一次爬虫获取的浙江省治愈人数为537人,数分钟后被修改回正常人数。
本项目爬虫仅从丁香园公开的数据中获取并储存数据,并不会对异常值进行判断和处理,因此如果将本数据用作科研目的,请自己对数据进行清洗。同时,我已经在Issue中开放了异常数据反馈通道,可以直接在此问题中反馈潜在的异常数据,我会定期检查并处理。
- 如果您希望使用R语言对数据进行分析,可以参考pzhaonet/ncovr项目,该项目整合通过GitHub数据仓库/API数据提取两种模式。
- jianxu305/nCov2019_analysis
功能:参考此处。 - lyupin/Visualize-DXY-2019-nCov-Data
功能:参考此处。 - Avens666/COVID-19-2019-nCoV-Infection-Data-cleaning-
功能:参考此处
祝大家一切都好。