Corona-Daten nach MySQL importieren

sissiwup

Hallo,

es gibt ja einen neuen Adapter, der die Daten für VIS bereit stellt.
Um eine Auswertung hinzubekommen die auch einen Mehrwert hat, importiere ich die Daten aber direkt in die MySql-DB (erstmal nur Deutschland).

Was ist zu tun:

Skript zum abholen der Daten und Einspielen:
Verzeichnis bei mir: /var/skripte
Daten in /var/skripte/daten
DB: iobroker
DB-User: DBUSER
DB-Passwort: DBPASSWORT

#!/bin/bash
NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
USER=DBUSER
PASS=DBPASSWORT

rm /var/skripte/data/*.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_rki.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_landkreise.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/917fc37a709542548cc3be077a786c17_0.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_bundesland.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/ef4b445a53c1406892257fe63129a8ea_0.csv

cp /var/skripte/data/cor_rki.csv /var/skripte/data/rki_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/cor_landkreise.csv /var/skripte/data/landkreise_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/cor_bundesland.csv /var/skripte/data/bundesland_$NOWDAT.csv.backup

mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createTable.txt

mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_rki.csv
mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_landkreise.csv
mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_bundesland.csv

create Table kann man nach dem ersten mal auskommentieren

im Verzeichnis data liegt dann die Datei createTable.txt:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_rki(
   IdBundesland    INTEGER  NOT NULL
  ,Bundesland      VARCHAR(44) NOT NULL
  ,Landkreis       VARCHAR(44) NOT NULL
  ,Altersgruppe    VARCHAR(9) NOT NULL
  ,Geschlecht      VARCHAR(9) NOT NULL
  ,AnzahlFall      INTEGER  NOT NULL
  ,AnzahlTodesfall INTEGER  NOT NULL
  ,ObjectId        INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY
  ,Meldedatum      VARCHAR(24) NOT NULL
  ,IdLandkreis     VARCHAR(5) NOT NULL
  ,Datenstand      VARCHAR(22) NOT NULL
  ,NeuerFall       INTEGER  NOT NULL
  ,NeuerTodesfall  INTEGER  NOT NULL
) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;

ALTER TABLE `cor_rki`
  ADD KEY `Meldedatum` (`Meldedatum`),
  ADD KEY `IdLandkreis` (`IdLandkreis`),
  ADD KEY `Datenstand` (`Datenstand`);
COMMIT;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_landkreise(
   OBJECTID             INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY
  ,ADE                  INTEGER
  ,GF                   INTEGER
  ,BSG                  BIT
  ,RS                   VARCHAR(5) NOT NULL
  ,AGS                  VARCHAR(5)
  ,SDV_RS               VARCHAR(11)
  ,GEN                  VARCHAR(44) NOT NULL
  ,BEZ                  VARCHAR(44) NOT NULL
  ,IBZ                  INTEGER
  ,BEM                  VARCHAR(13)
  ,NBD                  VARCHAR(4)
  ,SN_L                 INTEGER
  ,SN_R                 INTEGER
  ,SN_K                 INTEGER
  ,SN_V1                INTEGER
  ,SN_V2                INTEGER
  ,SN_G                 INTEGER
  ,FK_S3                VARCHAR(1)
  ,NUTS                 VARCHAR(5)
  ,RS_0                 INTEGER
  ,AGS_0                INTEGER
  ,WSK                  VARCHAR(23)
  ,EWZ                  INTEGER  NOT NULL
  ,KFL                  NUMERIC(7,2)
  ,DEBKG_ID             VARCHAR(16)
  ,Shape_Area           NUMERIC(17,7) NOT NULL
  ,Shape_Length         NUMERIC(17,10) NOT NULL
  ,death_rate           NUMERIC(17,15) NOT NULL
  ,cases                INTEGER  NOT NULL
  ,deaths               INTEGER  NOT NULL
  ,cases_per_100k       NUMERIC(17,14) NOT NULL
  ,cases_per_population NUMERIC(19,17) NOT NULL
  ,BL                   VARCHAR(22) NOT NULL
  ,BL_ID                INTEGER  NOT NULL
  ,county               VARCHAR(36) NOT NULL
  ,last_update          VARCHAR(16) NOT NULL
) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;

ALTER TABLE `cor_landkreise`
  ADD KEY `RS` (`RS`);
COMMIT;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_bundesland(
   ID               INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY
  ,LAN_ew_AGS       INTEGER  NOT NULL
  ,LAN_ew_GEN       VARCHAR(44) NOT NULL
  ,LAN_ew_BEZ       VARCHAR(44) NOT NULL
  ,LAN_ew_EWZ       INTEGER  NOT NULL
  ,OBJECTID         INTEGER  NOT NULL
  ,Fallzahl         INTEGER  NOT NULL
  ,Aktualisierung   VARCHAR(24) NOT NULL
  ,AGS_TXT          INTEGER  NOT NULL
  ,GlobalID         VARCHAR(36) NOT NULL
  ,faelle_100000_EW NUMERIC(16,13) NOT NULL
  ,Shape_Area       NUMERIC(17,5) NOT NULL
  ,Shape_Length     NUMERIC(16,9) NOT NULL
  ,Death            INTEGER  NOT NULL
) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;

truncate cor_rki;
truncate cor_bundesland;
truncate cor_landkreise;

Anschließend kann man noch Kreis-Informationen zusteuern:
kreise.sql

Um das alles am Ende komfortabel Handeln zu können sollte man einen view erstellen mit:

SELECT 
r.IDBundesLand as ID_B, r.IDLandkreis as ID_L,SUBSTRING(r.MeldeDatum,1,10) as R_MeldeDatum, r.ObjectID as ID_R,
r.Bundesland as R_Bundesland, r.Landkreis as R_Landkreis, r.Altersgruppe as R_Alter, r.Geschlecht as R_Geschl, r.AnzahlFall as R_Fall, r.AnzahlTodesfall as R_Tote, r.Datenstand as R_Datenstand, r.NeuerFall as R_Neuerfall, r.NeuerTodesFall as NeuerTodesFall,
b.LAN_ew_EWZ as B_Einwohner,b.FallZahl as B_Fallzahl,b.Death as B_Tote,
l.EWZ as L_Einwohner,l.KFL as L_Flaeche, l.death_rate as L_TodesRate, l.cases as L_Faelle, l.deaths as L_Tote, l.cases_per_100k as L_Faelle_pro_100000,l.cases_per_population as L_Faelle_pro_Bevoelkerung,
k.skreis as K_SKreis, k.bevoelkerung as K_Bevoelkerung, k.maenner as K_Maenner,k.frauen as K_Frauen, k.dichte as K_Dichte
FROM 
cor_rki r,cor_bundesland b,cor_landkreise l, kreise k
where r.IdLandkreis=l.RS and r.IdBundesland=b.id and r.IdLandkreis=k.id
and r.AnzahlFall>0
order by ID_B,ID_L,R_MeldeDatum

Hier werden dann auch die nicht zu berücksichtigenden Zeilen ignoriert.
Dann kommt man auf die gleichen Werte wie die RKI-Seiten

Dann geht z.B.:

SELECT sum(R_Fall) as fall, sum(R_Tote) as Tote, R_Landkreis FROM `cor_view` where R_Fall>0 group by ID_L order by fall DESC

Ergibt dann:

2653
4
SK München
2311
14
SK Hamburg
1264
35
LK Heinsberg
1246
9
SK Köln
837
5
Region Hannover
836
14
StadtRegion Aachen
832
18
LK Esslingen
791
13
LK Rosenheim
784
7
SK Stuttgart
701
7
LK Ludwigsburg
676
5
LK Tübingen
633
6
LK München
592
4
LK Rhein-Neckar-Kreis
534
2
LK Rhein-Sieg-Kreis
505
7
LK Freising
501
27
LK Tirschenreuth
460
2
SK Münster
459
4
LK Borken
454
9
LK Hohenlohekreis
451
0
SK Berlin Mitte
442
12
SK Freiburg i.Breisgau
438
4
SK Frankfurt am Main
432
10
LK Böblingen
427
8
LK Heilbronn
422
8
LK Breisgau-Hochschwarzwald

Die vorliegenden Daten sind jetzt so aufbereitet, dass man auch Zeitreihen analysieren kann und man auf geografische Gegebenheiten eingehen kann.

Viel Erfolg bei der Analyse

sissiwup

Hallo,

der Vorteil ist, man hat mit dem Import der drei Dateien auch die gesamte Historie enthalten. D.h. man kann komplette Zeitreihen machen.

So sieht das z.B. in grafana aus:

Bildschirmfoto 2020-04-02 um 14.42.06.png

Dazu gehört dann:
Bildschirmfoto 2020-04-02 um 14.43.23.png

Das schöne ist, man kann hier Landkreise, Bundesländer etc. immer mit nahezu den gleichen Select machen.
K_SKreis sind die Kreise (wie sie der corona-Adpater schreibt)
R_Landkreis sind die Kreise in "normaler" Schreibweise
R_Bundesland sind die Länder
mir R_ gibt es Einzelwerte
mit L_ gibt es Landkreiswerte
mit B_ gib es Bundeslandwerte
mit K_ gibt es weitere Informationen zum Kreis

Man kann also z.B. leicht feststellen, wie sieht mein Kreis im Verhältnis zu meinem Bundesland oder zu Gesamtdeutschland aus.

Die Tabelle eignet sich auch um z.B. mit Tableau weiterzuarbeiten.

a200

@sissiwup coole Sache. bei mir bekomme ich ich aber Probleme bei der Abfrage

SELECT sum(R_Fall) as fall, sum(R_Tote) as Tote, R_Landkreis FROM `cor_view` where R_Fall>0 group by ID_L order by fall DESC

#1055 - Expression #3 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'cor_view.R_Landkreis' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by

sissiwup

@a200 sagte in Corona-Daten nach MySQL importieren:

@sissiwup coole Sache. bei mir bekomme ich ich aber Probleme bei der Abfrage

SELECT sum(R_Fall) as fall, sum(R_Tote) as Tote, R_Landkreis FROM `cor_view` where R_Fall>0 group by ID_L order by fall DESC

#1055 - Expression #3 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'cor_view.R_Landkreis' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by

Hallo,

dann probier bitte mal group by R_Landkreis

haselchen

@sissiwup

Welche Gemeinde in der Region Hannover?

sissiwup

@haselchen sagte in Corona-Daten nach MySQL importieren:

@sissiwup

Welche Gemeinde in der Region Hannover?

Dicht dabei, Schaumburg.

haselchen

@sissiwup

Dachte Du wärst ein bisschen näher
Trotzdem ein Gruß aus der Herzogstadt 92km entfernt

a200

@sissiwup kannst du deine grafana dashboards zur Verfügung stellen? Es wäre einfacher die dann zu editieren als sie erstmal abtippen zu müssen. Großer Dank für deine Arbeit.

und wo bekomme ich die Kreise vollständig? In der kreise.sql Datei sind lediglich 25 Kreise vorhanden.

sissiwup

@a200
Anbei die vollständige SQL:
kreise.sql

Und das Dashboard:
(die Variablen müssen vermutlich angepaßt werden)
ioBroker Corona-1585949802227.json

sissiwup

Berechnung von geheilten (wie RKI vorschlägt) 14 Tage nach Meldung

SELECT
  unix_timestamp(R_MeldeDatum) as time_sec,
  (select sum(R_FALL) from cor_view i 
   where unix_timestamp(i.R_MeldeDatum)<=unix_timestamp(v.R_MeldeDatum)-1209600 and K_SKreis = "Schaumburg") as val,
  "Genesen" as metric
FROM cor_view v
WHERE $__unixEpochFrom()<unix_timestamp(R_MeldeDatum) and $__unixEpochTo()>unix_timestamp(R_MeldeDatum)
and K_Skreis = "Schaumburg"
group by R_MeldeDatum  
ORDER BY R_MeldeDatum ASC

1209600 = 14 * 24 * 60 * 60

sissiwup

Hallo,

wenn man anstelle eines View eine Tabelle verwenden möchte (ist etwas schneller), dann hilft folgendes:

(Update 4.4. Delete Zahlen<0)

createZiel.txt

DROP TABLE IF EXISTS cor_view;

CREATE TABLE cor_view AS
SELECT
r.IDBundesLand as ID_B, r.IDLandkreis as ID_L,SUBSTRING(r.MeldeDatum,1,10) as R_MeldeDatum, r.ObjectID as ID_R,
r.Bundesland as R_Bundesland, r.Landkreis as R_Landkreis, r.Altersgruppe as R_Alter, r.Geschlecht as R_Geschl, r.AnzahlFall as R_Fall, r.AnzahlTodesfall as R_Tote, r.Datenstand as
 R_Datenstand, r.NeuerFall as R_Neuerfall, r.NeuerTodesFall as NeuerTodesFall,
b.LAN_ew_EWZ as B_Einwohner,b.FallZahl as B_Fallzahl,b.Death as B_Tote,
l.EWZ as L_Einwohner,l.KFL as L_Flaeche, l.death_rate as L_TodesRate, l.cases as L_Faelle, l.deaths as L_Tote, l.cases_per_100k as L_Faelle_pro_100000,l.cases_per_population as L_
Faelle_pro_Bevoelkerung,
k.skreis as K_SKreis, k.bevoelkerung as K_Bevoelkerung, k.maenner as K_Maenner,k.frauen as K_Frauen, k.dichte as K_Dichte
FROM
cor_rki r,cor_bundesland b,cor_landkreise l, kreise k
where r.IdLandkreis=l.RS and r.IdBundesland=b.id and r.IdLandkreis=k.id
and r.AnzahlFall>0
order by ID_B,ID_L,R_MeldeDatum;

update cor_view set R_Tote=0 where R_Tote<0;

ALTER TABLE `cor_view`
  ADD UNIQUE KEY `PRIME` (`ID_B`,`ID_L`,`R_MeldeDatum`,`ID_R`) USING BTREE,
  ADD KEY `I1` (`R_MeldeDatum`,`R_Bundesland`,`R_Fall`,`R_Tote`),
  ADD KEY `I2` (`R_MeldeDatum`,`R_Landkreis`,`R_Fall`,`R_Tote`),
  ADD KEY `I3` (`R_MeldeDatum`,`K_SKreis`,`R_Fall`,`R_Tote`);
COMMIT;

Das Batch Skript sieht dann so aus:

#!/bin/bash
NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
USER=DBUSER
PASS=DBPASSWORD

rm /var/skripte/data/*.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_rki.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_landkreise.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/917fc37a709542548cc3be077a786c17_0.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_bundesland.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/ef4b445a53c1406892257fe63129a8ea_0.csv

cp /var/skripte/data/cor_rki.csv /var/skripte/data/rki_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/cor_landkreise.csv /var/skripte/data/landkreise_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/cor_bundesland.csv /var/skripte/data/bundesland_$NOWDAT.csv.backup

#mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createTable.txt

mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_rki.csv
mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_landkreise.csv
mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_bundesland.csv

mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createZiel.txt

a200

@sissiwup cool, das sieht schon besser aus. ~~Jetzt meckert grafana über eine Tabelle datapoints, die sie nicht finden kann. Kannst du auch hier helfen?~~
Erledigt. Das lag daran, dass ich in der DB nur deine Daten habe und die aus iobroker nicht.

sissiwup

Die csv-Datei für rki ist nicht mehr komplett ladbar (vermutlich ein Fehler auf der Seite)

PS: Datenstand in der cor_rki Tabelle muss 22 Zeichen lang sein...

Hier eine kleine Umgehungslösung:
rkijson.py

import csv, json
import datetime as dt
import requests

outfile = r'/var/skripte/data/cor_rki.csv'

count = "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_COVID19/FeatureServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&returnCountOnly=true&f=pjson"
anz = requests.get(count)
anz_json = json.loads(anz.text)
anzahl = anz_json['count']
print("Zeilen:" + str(anzahl))

ofile = open(outfile, 'w+')
output = csv.writer(ofile)

search1 = "https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/arcgis/rest/services/RKI_COVID19/FeatureServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&resultOffset="
search2 = "&resultRecordCount=1000&f=pjson"
i = 0
while i < anzahl:
    print("Readfile:" + str((int)(i / 1000)) + " von " + str((int)(int(anzahl) / 1000)))
    s_str = search1 + str(i) + search2
    x = requests.get(s_str)
    data = json.loads(x.text)

    daten = data['features']
    for row in daten:
        zeit = row['attributes']['Meldedatum'] / 1000
        row['attributes']['Meldedatum'] = dt.datetime.utcfromtimestamp(zeit).strftime(
            "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z")
    if i == 0:
        output.writerow(daten[0]['attributes'].keys())
    for row in daten:
        output.writerow(row['attributes'].values())
    i = i + 1000

Das Downloadskript sieht dann wie folgt aus:

#!/bin/bash
NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
USER=DBUSER
PASS=DBPASSWORT

rm /var/skripte/data/cor*.csv
#wget -O /var/skripte/data/cor_rki.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.csv
python3 -u /var/skripte/rkijson.py
wget -O /var/skripte/data/cor_landkreise.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/917fc37a709542548cc3be077a786c17_0.csv
wget -O /var/skripte/data/cor_bundesland.csv https://opendata.arcgis.com/datasets/ef4b445a53c1406892257fe63129a8ea_0.csv

cp /var/skripte/data/cor_rki.csv /var/skripte/data/rki_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/cor_landkreise.csv /var/skripte/data/landkreise_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/cor_bundesland.csv /var/skripte/data/bundesland_$NOWDAT.csv.backup

#mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createTable.txt

mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_rki.csv
mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_landkreise.csv
mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_bundesland.csv

mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createZiel.txt

sissiwup

Hier noch die JHU Daten:

Skript:

#!/bin/bash
NOW=`date +"%d.%m.%g %H:%M.%S"`
NOWDAT=`date +"%d_%m_%g"`
USER=DBUSER
PASS=DBPASSWORT

rm /var/skripte/data/jhu*.csv
wget -O /var/skripte/data/jhu_fall.csv https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_
global.csv
wget -O /var/skripte/data/jhu_tote.csv https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_glo
bal.csv
wget -O /var/skripte/data/jhu_genesen.csv https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_recover
ed_global.csv

cp /var/skripte/data/jhu_fall.csv /var/skripte/data/fall_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/jhu_tote.csv /var/skripte/data/tote_$NOWDAT.csv.backup
cp /var/skripte/data/jhu_genesen.csv /var/skripte/data/genesen_$NOWDAT.csv.backup

python3 -u /var/skripte/convertJHU.py

mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/createJHU.txt

mysqlimport --fields-terminated-by=, --ignore-lines=1 --verbose --delete --local -u $USER -p$PASS iobroker /var/skripte/data/cor_jhu.csv

mysql -u $USER -p$PASS iobroker < /var/skripte/data/updateJHU.txt

und das convertJHU.py

import csv
import datetime as dt

outfile = r'/var/skripte/data/cor_jhu.csv'
infile1 = r'/var/skripte/data/jhu_fall.csv'
infile2 = r'/var/skripte/data/jhu_genesen.csv'
infile3 = r'/var/skripte/data/jhu_tote.csv'

now = dt.date.today()


def conv_date(ind):
    val = ind.split("/")
    txt = "20" + val[2] + "-" + ("0" + val[0])[-2:] + "-" + ("0" + val[1])[-2:]
    return txt


def read_files(csv_reader, fall_art):
    for row in csv_reader:
        keys = list(row.keys())
        for subkey in keys[4:]:
            if row["Country/Region"] == "Canada":
                row["Province/State"] = ""
            nice_key = conv_date(subkey)
            key = nice_key + ":" + row["Country/Region"] + ":" + row["Province/State"]
            # print("Key=" + key)
            if key not in countrys.keys():
                lists = {"Meldedatum": nice_key, "Land": row["Country/Region"],
                         "Bundesland": row["Province/State"], "Import": now, fall_art: row[subkey]}
                # print("List=" + str(lists))
                countrys[key] = lists
                # print("C=" + str(countrys))
            else:
                lists = countrys[key]
                if fall_art not in lists.keys():
                    lists[fall_art] = row[subkey]
                else:
                    lists[fall_art] = row[subkey] + lists[fall_art]
                countrys[key] = lists


countrys = {}

in_f = open(infile1)
csv_reader = csv.DictReader(in_f)
read_files(csv_reader, "fall")

in_f = open(infile2)
csv_reader = csv.DictReader(in_f)
read_files(csv_reader, "genesen")

in_f = open(infile3)
csv_reader = csv.DictReader(in_f)
read_files(csv_reader, "tote")

print(len(countrys))
# print(countrys)

# for row in list(countrys.values())[:10]:
#    print(row)

out_f = open(outfile, "w+")
fields = ["Meldedatum", "Land", "Bundesland", "fall", "genesen", "tote", "fall_tag" ,"genesen_tag" ,"tote_tag" ,"Import"]
csv_writer = csv.DictWriter(out_f, fieldnames=fields)
csv_writer.writerow(dict((fn, fn) for fn in fields))
for row in list(countrys.values())[:]:
    csv_writer.writerow(row)

Canada wird gesondert
behandelt, da genesene nur für Gesamtcanada vorhanden sind.

Und die Tabelle createJHU.txt:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS cor_jhu(
  Meldedatum    varchar(10) NOT NULL,
  Land          varchar(50) NOT NULL,
  Bundesland    varchar(50) DEFAULT NULL,
  fall          int(11) NOT NULL,
  genesen       int(11) NOT NULL,
  tote          int(11) NOT NULL,  
  fall_tag      int(11) NOT NULL,
  genesen_tag   int(11) NOT NULL,
  tote_tag      int(11) NOT NULL,
  Import        varchar(10) NOT NULL
) DEFAULT CHARACTER SET = UTF8;

ALTER TABLE `cor_jhu`
  ADD UNIQUE KEY `U1` (`Meldedatum`,`Land`,`Bundesland`),
  ADD UNIQUE KEY `U2` (`Land`,`Bundesland`,`Meldedatum`),
  ADD KEY `I1` (`Land`,`Meldedatum`,`fall`),
  ADD KEY `I2` (`Land`,`Meldedatum`,`genesen`),
  ADD KEY `I3` (`Land`,`Meldedatum`,`tote`);
COMMIT;

truncate cor_jhu;

Und die SQL-Korrektur updateJHU.txt:

update cor_jhu set land="Korea",bundesland="South" where land like "%Korea%" and Bundesland like "%South%";

update cor_jhu j1,cor_jhu j2 set j1.fall_tag=j1.fall-j2.fall,j1.tote_tag=j1.tote-j2.tote,j1.genesen_tag=j1.genesen-j2.genesen WHERE
j1.land=j2.land and j1.bundesland=j2.bundesland and date_sub(j1.meldedatum,interval 1 day)=j2.meldedatum and j1.meldedatum>date("2020-01-22");

COMMIT

sissiwup

Hier mal ein Vergleich JHU und RKI:

Bildschirmfoto 2020-04-05 um 18.18.46.png

sissiwup

Hallo,

und hier mal ein paar Auswertungen auf den JHU_daten:

Bildschirmfoto 2020-04-06 um 01.08.42.png

Bildschirmfoto 2020-04-06 um 01.09.50.png

iobroker Corona Welt-1586128248813.json

frankjoke

@sissiwup und Kollegen!

Bin jetzt 2 in Quarantäne gewesen und seit dem Wochenende zu Hause.

Hatte nur ein altes Chrome-book mit mir welches keine linux-Befehle erlaubte und einen neuen 4GB Raspi den ich mir vorher noch gekauft hatte. Ich habe wegen meiner fehlenden Testmöglichkeiten kein iobroker-adapter geschrieben aber eine kleine web-app mit der die Krankheitsverlaufkurve von Staaten angezeigt und verglöichen werden kann.

Ihr könnt die App direkt auf git anschauen: https://frankjoke.github.io/coronafj/
Das repo dazu ist https://github.com/frankjoke/coronafj

Es gibt einen chart tab und einen list tab, sonst sollte es selbsterklärend sein.
Da ich das für meine Kollegen aus allen Ländern gemacht habe ist's halt in Englisch, aber man kann sehr schön die Unterschiedliche Entwicklung der Länder sehen!

Übrigens, bin ab jetzt in Pension (oder Rente wie ihr sagen würdet) und hoffe mich bald wieder meinen iobroker-Adaptern widmen zu können, wir dürfen sowieso nicht wirklich rausgehen hier in A!

p.s.: verwende eine api verwendet die von da https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 gespeist wird.

sigi234

@frankjoke sagte in Corona-Daten nach MySQL importieren:

Übrigens, bin ab jetzt in Pension

Gratuliere Dir.

sigi234

@frankjoke

Cool, App läuft einwandfrei!

sissiwup

Hallo,

habe bei JHU die Tabelle verbreitert, damit auch die Tageswerte da sind und habe Süd-Korea repariert (da hier ein Fehler in den Daten ist)

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