丁香园新型冠状病毒(COVID-19)疫情时间序列数据集

# 2019新型冠状病毒疫情时间序列数据仓库 简体中文 | [English](README.en.md) 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](https://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia)。 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](https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Crawler)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](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。** #### CSV文件列表 1. 全国数据[DXYOverall.csv](csv/DXYOverall.csv) 2. 地区数据[DXYArea.csv](csv/DXYArea.csv)（包含英文城市名） 3. 新闻数据[DXYNews.csv](csv/DXYNews.csv) 4. 谣言数据[DXYRumors.csv](csv/DXYRumors.csv) 自[`4db432f`](https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/commit/4db432fda233a701a3a7569e08ab20db083987b1)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](https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Crawler/issues/67)，来定制自己的数据集。 #### JSON文件列表 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。 ## 数据说明 1. 部分数据存在重复统计的情况，如[Issue #21](https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/issues/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。 ### 数据异常 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](https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Crawler/issues/34)，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。 ## 更多功能 ### 扩展插件 1. 如果您希望使用R语言对数据进行分析，可以参考[pzhaonet/ncovr](https://github.com/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。 ### 数据分析 1. [jianxu305/nCov2019_analysis](https://github.com/jianxu305/nCov2019_analysis) 功能：参考[此处](https://github.com/jianxu305/nCov2019_analysis/blob/master/src/demo.pdf)。 2. [lyupin/Visualize-DXY-2019-nCov-Data](https://github.com/lyupin/Visualize-DXY-2019-nCov-Data) 功能：参考[此处](https://github.com/lyupin/Visualize-DXY-2019-nCov-Data/blob/master/readme.md)。 3. [Avens666/COVID-19-2019-nCoV-Infection-Data-cleaning-](https://github.com/Avens666/COVID-19-2019-nCoV-Infection-Data-cleaning-) 功能：参考[此处](https://github.com/Avens666/COVID-19-2019-nCoV-Infection-Data-cleaning-/blob/master/README.md) **祝大家一切都好。**