文件名称：covid-19：刮擦和查询covid-19数据
文件大小：2.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 22:58:33
Vue
covid数据跟踪器 该项目汇总了来自JHU的covid跟踪项目的数据，以估计在日常生活中遇到covid-19的可能性。 这里的目的是提供一个年度化的“风险评分”，可以用来对社交互动做出明智的决策。 到底在做什么 数据从JHU的covid跟踪器加载到数据库中。 此数据与县，州和国家/地区的人口数据结合在一起，以用病案数据和位置数据填充一对表格。 这是JHU数据集的示例： 案例数据按位置报告，并从地方级别汇总到更大的行政或政治部门。 在美国，这是按国家，然后是州，然后是整个国家。 在其他国家/地区，则按州或省收集数据。 对于每个位置，我们尝试获取人口图。 人口很重要，因为它可以规范不同密度地点之间的病例数据。 该数据集缺少约45亿人，这不利于风险因素的估计。 但是对于美国来说，目前可以使用人口普查部门CSV填充的综合人口数据。 请注意，位置数据库使用的是未标准化的单个表。 空值用于确定
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covid-19-master
----client()
--------.gitignore(230B)
--------Dockerfile(619B)
--------.version(34B)
--------package.json(1KB)
--------package-lock.json(441KB)
--------src()
--------.dockerignore(13B)
--------public()
--------.env(43B)
--------README.md(318B)
--------vue.config.js(53B)
--------babel.config.js(73B)
----.gitignore(21B)
----Dockerfile(615B)
----.version(27B)
----templates()
--------home.json(248B)
----requirements.txt(602B)
----load_pop.py(3KB)
----Dockerfile-Load(396B)
----cdc-forecast.jpg(204KB)
----.dockerignore(7B)
----pod.yaml(692B)
----__init__.py(0B)
----Pipfile.lock(15KB)
----job.yaml(958B)
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----models.py(3KB)
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----README.md(11KB)
----db.yaml(2KB)
----wsgi.py(81B)
----Pipfile(271B)
----international_pop.csv(23KB)
----statepop.csv(3.36MB)
----load.py(5KB)
----query.py(0B)