COVID-19 Plotly Plotly's Python graphing library Analiz tanıtımı Kütüphaneler Dosya okuma ve İlk bakış İncelemem sırasında sıkıntı yaratıcak sütun isimleri keşfettim. İşimize yarıyacak sütunlardan oluşan yeni bir DataFrame Kaç tane eyaletimiz varmış öğrenelim. Eyaletlerimizi benzersiz şekilde listeliyelim. Boş Confirmed, Deaths ve Confirmed_Deaths_rate değerlerini doldurmak: Verimizi Ölüm oranına göre short edelim Plotly ile COVID-19 Analizi 1 : Multiple Subplots Sıralamayı değiştirmek ve yeni görsel Plotly ile COVID-19 Analizi 2 : WordCloud Object değerleri floata'a çevirmek WordCloud kütüphanesini import edelim Plotly ile COVID-19 Analizi 3 : Scatter Plot Matrix Plotly ile COVID-19 Analizi 4 : 3D Scatter Plot Plotly ile COVID-19 Analizi 5 : Pie Charts Plotly ile COVID-19 Analizi 6 : Yakında...
Yeni Koronavirüs Hastalığı (COVID-19), ilk olarak Çin’in Vuhan Eyaleti’nde Aralık ayının sonlarında solunum yolu belirtileri (ateş, öksürük, nefes darlığı) gelişen bir grup hastada yapılan araştırmalar sonucunda 13 Ocak 2020’de tanımlanan bir virüstür.
Salgın başlangıçta bu bölgedeki deniz ürünleri ve hayvan pazarında bulunanlarda tespit edilmiştir. Daha sonra insandan insana bulaşarak Vuhan başta olmak üzere Hubei eyaletindeki diğer şehirlere ve Çin Halk Cumhuriyeti’nin diğer eyaletlerine ve diğer dünya ülkelerine yayılmıştır.
Koronavirüsler, hayvanlarda veya insanlarda hastalığa neden olabilecek büyük bir virüs ailesidir. İnsanlarda, birkaç koronavirüsün soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS) gibi daha şiddetli hastalıklara kadar solunum yolu enfeksiyonlarına neden olduğu bilinmektedir. Yeni Koronavirüs Hastalığına SAR-CoV-2 virüsü neden olur.
https://covid19bilgi.saglik.gov.tr/tr/covid-19-yeni-koronavirus-hastaligi-nedir
İngilizceden çevrilmiştir-Plotly, merkezi Montreal, Quebec'te bulunan ve çevrimiçi veri analizi ve görselleştirme araçları geliştiren teknik bir bilgi işlem şirketidir.
İngilizceden çevrilmiştir- Plotly'nin Python grafik kütüphanesi etkileşimli, yayın kalitesinde grafikler yapar. Çizgi grafikleri, saçılma grafikleri, alan grafikleri, çubuk grafikler, hata çubukları, kutu grafikleri, histogramlar, ısı haritaları, alt grafikler, çoklu eksenler, kutup grafikleri ve kabarcık grafikleri oluşturma örnekleri.
1 - Onaylanmış hasta sayısı, ölüm sayısı ve ölüm oranlarını, şehirin ölüm oranlarını baz alarak grafikte sıralamak. (Multiple Subplots)
2 - En çok hastanın olduğu 40 şehirin, ölüm oranınına göre şehir ismini ekrana basmak (WordCloud)
3 - Onaylanmış hasta sayısı, ölüm sayısı ve ölüm oranları arasındaki korelasyonu incelemek (Scatter Matrix)
4 - Onaylanmış hasta sayısı, ölüm sayısı ve ölüm oranlarını 3 boyutlu görsellede incelemek (3D Scatter Plot)
5 - En çok hasta barındıran 15 şehirin ölüm oranlarına yüzdelik şekilde bakmak (Pie Charts)
https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset