plomlompom.com Git - berlin-corona-table/blob - enhance_table.py

   1 #!//usr/bin/env python3
   2
   3 import sys
   4 if len(sys.argv) != 2:
   5     print('Expecting infections table file path as only argument.')
   6     exit(1)
   7 infections_table = sys.argv[1]
   8
   9 # District population numbers as per Wikipedia.
  10 district_pops = {
  11   'CW': 342332,
  12   'FK': 289762,
  13   'Li': 291452,
  14   'MH': 268548,
  15   'Mi': 384172,
  16   'Ne': 329691,
  17   'Pa': 407765,
  18   'Re': 265225,
  19   'Sp': 243977,
  20   'SZ': 308697,
  21   'TS': 351644,
  22   'TK': 271153,
  23   'sum': 3754418,
  24 }
  25
  26 f = open(infections_table, 'r')
  27 lines = f.readlines()
  28 f.close()
  29
  30 # Parse first table file line for the names and order of districts.
  31 db = {}
  32 sorted_districts = []
  33 for header in lines[0].split():
  34     sorted_districts += [header]
  35     db[header] = {}
  36
  37 # Seed DB with daily new infections data per district, per date.
  38 sorted_dates = []
  39 for line in lines[1:]:
  40     fields = line.split()
  41     date = fields[0]
  42     sorted_dates += [date]
  43     for i in range(len(sorted_districts)):
  44         district = sorted_districts[i]
  45         district_data = fields[i + 1]
  46         db[district][date] = {'new_infections': int(district_data)}
  47 sorted_dates.sort()
  48
  49 # In LaGeSo's data, the last "district" is actually the sum of all districts /
  50 # the whole of Berlin.
  51 #
  52 # Fail on any day where the "sum" district's new infections are not the proper
  53 # sum of the individual districts new infections.  Yes, sometimes Lageso sends
  54 # data that is troubled in this way.  It will then have to be fixed manually in
  55 # the table file, since we should have a human look at what mistake was
  56 # probably made.
  57 for date in sorted_dates:
  58     sum_district = sorted_districts[-1]
  59     day_sum = 0
  60     for district in sorted_districts[:-1]:
  61         day_sum += db[district][date]['new_infections']
  62     if day_sum != db[sum_district][date]['new_infections']:
  63         raise Exception('Questionable district infection sum in %s' % date)
  64
  65 # Enhance DB with data about weekly sums, averages, incidences per day.  Ignore
  66 # days that have less than 6 predecessors (we can only know a weekly average if
  67 # we have a whole week of data).
  68 for i in range(len(sorted_dates)):
  69     if i < 6:
  70         continue
  71     date = sorted_dates[i]
  72     week_dates = []
  73     for j in range(7):
  74         week_dates += [sorted_dates[i - j]]
  75     for district in sorted_districts:
  76         district_pop = district_pops[district]
  77         week_sum = 0
  78         for week_date in week_dates:
  79             week_sum += db[district][week_date]['new_infections']
  80         db[district][date]['week_sum'] = week_sum
  81         db[district][date]['week_average'] = week_sum / 7
  82         db[district][date]['week_incidence'] = (week_sum / district_pop) * 100000
  83
  84 # Explain what this is.
  85 intro = """Table of Berlin's Corona infection number development by districts.
  86 Updated daily around 9pm.
  87
  88 Abbrevations/explanations:
  89
  90 CW: Charlottenburg-Wilmersdorf
  91 FK: Friedrichshain-Kreuzberg
  92 Li: Lichtenberg
  93 MH: Marzahn-Hellersdorf
  94 Mi: Mitte
  95 Ne: Neukölln
  96 Pa: Pankow
  97 Re: Reinickendorf
  98 Sp: Spandau
  99 SZ: Steglitz-Zehlendorf
 100 TS: Tempelhof-Schöneberg
 101 TK: Treptow-Köpenick
 102 sum: sum for all the districts
 103 wsum: sum for last 7 days
 104 wavg: per-day average of new infections for last 7 days
 105 winc: incidence (x per 100k inhabitants) of new infections for last 7 days
 106
 107 Source code: https://plomlompom.com/repos/?p=berlin-corona-table
 108 """
 109 print(intro)
 110
 111 # Output table of enhanced daily infection data, newest on top, separated into
 112 # 7-day units.
 113 sorted_dates.reverse()
 114 weekday_count = 0
 115 for date in sorted_dates:
 116
 117     # Week table header.
 118     if weekday_count == 0:
 119         print(' '*11, '  '.join(sorted_districts[:-1]),
 120               sorted_districts[-1], 'wsum', ' wavg', 'winc')
 121         week_start_date = date
 122
 123     # Day data line.
 124     new_infections = []
 125     for district in sorted_districts:
 126         new_infections += [db[district][date]['new_infections']]
 127     week_sum = week_avg = week_inc = ''
 128     sum_district = sorted_districts[-1]
 129     sum_district_data = db[sum_district][date]
 130     if 'week_sum' in sum_district_data:
 131         week_sum = '%4s' % sum_district_data['week_sum']
 132     if 'week_average' in sum_district_data:
 133         week_avg = '%5.1f' % sum_district_data['week_average']
 134     if 'week_incidence' in sum_district_data:
 135         week_inc = '%4.1f' % sum_district_data['week_incidence']
 136     print(date, ' '.join(['%3s' % infections for infections in new_infections]),
 137           week_sum, week_avg, week_inc)
 138
 139     # Maintain 7-day cycle.
 140     weekday_count += 1
 141     if weekday_count != 7:
 142         continue
 143     weekday_count = 0
 144
 145     # After each 7 days, print summary for individual districts.
 146     weekly_sums = []
 147     weekly_avgs = []
 148     weekly_incs = []
 149     for district in sorted_districts[:-1]:
 150         weekly_sums += [db[district][week_start_date]['week_sum']]
 151         weekly_avgs += [db[district][week_start_date]['week_average']]
 152         weekly_incs += [db[district][week_start_date]['week_incidence']]
 153     print()
 154     print('district stats for week from %s to %s:' % (date, week_start_date))
 155     print(' '*7, '    '.join(sorted_districts[:-1]))
 156     print('wsum', ' '.join(['%5.1f' % wsum for wsum in weekly_sums]))
 157     print('wavg', ' '.join(['%5.1f' % wavg for wavg in weekly_avgs]))
 158     print('winc', ' '.join(['%5.1f' % winc for winc in weekly_incs]))
 159     print()