INSEE : Nombre de mort par tranche d’age

Publié le 01/01/2021 par Frederic

J’ai donc fait un nouveau graphique, du nombre de mort par tranche d’age avec les données de l’INSEE. (Tranche de 10 ans)

Le graphique est faux sur la fin 2020, il ne sera juste que vers mi-fevrier 2021. Quand l’INSEE aura publié les données.

Voici donc mon process :

Etape 1 : Téléchargement des données de l’INSEE : https://www.insee.fr/fr/information/4190491

Etape 2 : je mets tout sur un même fichier:

# cat deces-* Deces_2020_M* | grep -v "nomprenom" > Full.csv
# wc -l Full.csv 
  25528867 Full.csv

Etape 3 : Je fais tourner un premier programme en Python :

# cat parse2.py 
import csv
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

with open('Full.csv', 'rt') as f:
    csv_reader = csv.reader(f, quotechar='"', delimiter=';', quoting=csv.QUOTE_ALL, skipinitialspace=True)

    for line in csv_reader:
        #print(line[2])
        if (len(line[2]) == 8) and (not (str(line[2]).endswith("00"))):
            try:
               start_date = datetime.datetime.strptime(line[2],"%Y%m%d");
            except:
               print("error1",line[2])
        #print(line[6])
        if (len(line[6]) == 8) and (not (str(line[6]).endswith("00"))):
             try:
               end_date = datetime.datetime.strptime(line[6],"%Y%m%d");
               age = relativedelta(end_date, start_date).years
               #print(line[6])
               year = end_date.year
               month = end_date.month
               if  age <= 10:
                   print year,",",month,", 0to10"
               if 10 < age <= 20:
                   print year,",",month,", 10to20"
               if 20 < age <= 30:
                   print year,",",month,", 20to30"
               if 30 < age <= 40:
                   print year,",",month,", 30to40"
               if 40 < age <= 50:
                   print year,",",month,", 40to50"
               if 50 < age <= 60:
                   print year,",",month,", 50to60"
               if 60 < age <= 70:
                   print year,",",month,", 60to70"
               if 70 < age <= 80:
                   print year,",",month,", 70to80"
               if 80 < age <= 90:
                   print year,",",month,", 80to90"
               if 90 < age : print year,",",month,", more90" except: print("error2",line[6]) # python parse2.py > age2.csv

Etape 4 : J’ordonne et je fais le ménage (je garde que les année 20xx):

# cat clear.bash 

cat age2.csv | grep -v "error" | sort -n | uniq -c > sort-age2.csv
echo "Date,Number" > 0to10.csv
grep "0to10" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 0to10.csv
echo "Date,Number" > 10to20.csv
grep "10to20" sort-age2.csv  | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 10to20.csv
echo "Date,Number" > 20to30.csv
grep "20to30" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 20to30.csv
echo "Date,Number" > 30to40.csv
grep "30to40" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 30to40.csv
echo "Date,Number" > 40to50.csv
grep "40to50" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 40to50.csv
echo "Date,Number" > 50to60.csv
grep "50to60" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 50to60.csv
echo "Date,Number" > 60to70.csv
grep "60to70" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 60to70.csv
echo "Date,Number" > 70to80.csv
grep "70to80" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 70to80.csv
echo "Date,Number" > 80to90.csv
grep "80to90" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> 80to90.csv
echo "Date,Number" > more90.csv
grep "more90" sort-age2.csv | awk '{if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print $2 "-0" $4 "," $1 ;} }' | grep "^20" | sort -n >> more90.csv

# ./clear.bash

Ou bien je garde uniquement > 1975 avec clear2.bash

cat clear2.bash 

cat age2.csv | grep -v "error" | sort -n | uniq -c > sort-age2.csv
echo "Date,Number" > 0to10.csv
grep "0to10" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }'  | sort -n >> 0to10.csv
echo "Date,Number" > 10to20.csv
grep "10to20" sort-age2.csv  | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }' | sort -n >> 10to20.csv
echo "Date,Number" > 20to30.csv
grep "20to30" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }' | sort -n >> 20to30.csv
echo "Date,Number" > 30to40.csv
grep "30to40" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }' | sort -n >> 30to40.csv
echo "Date,Number" > 40to50.csv
grep "40to50" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }'  | sort -n >> 40to50.csv
echo "Date,Number" > 50to60.csv
grep "50to60" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }'  | sort -n >> 50to60.csv
echo "Date,Number" > 60to70.csv
grep "60to70" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }' | sort -n >> 60to70.csv
echo "Date,Number" > 70to80.csv
grep "70to80" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }' | sort -n >> 70to80.csv
echo "Date,Number" > 80to90.csv
grep "80to90" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }'  | sort -n >> 80to90.csv
echo "Date,Number" > more90.csv
grep "more90" sort-age2.csv | awk '{if ($2 > 1975) {if ($4 > 9) {print  $2 "-" $4 "," $1 ;} else if ($4 < 10) {print  $2 "-0" $4 "," $1 ;}} }'  | sort -n >> more90.csv

Etape 5 : Je dessine :

# cat draw2.py 
import plotly.graph_objects as go

import pandas as pd

fig = go.Figure()

df = pd.read_csv('./0to10.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['Date'], y=df['Number'],name='10 to 20'))

df2 = pd.read_csv('./10to20.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df2['Date'], y=df2['Number'],name='10 to 20'))

df3 = pd.read_csv('./20to30.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df3['Date'], y=df3['Number'],name='20 to 30'))

df4 = pd.read_csv('./30to40.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df4['Date'], y=df4['Number'],name='30 to 40'))

df5 = pd.read_csv('./40to50.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df5['Date'], y=df5['Number'],name='40 to 50'))

df6 = pd.read_csv('./50to60.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df6['Date'], y=df6['Number'],name='50 to 60'))

df7 = pd.read_csv('./60to70.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df7['Date'], y=df7['Number'],name='60 to 70'))

df8 = pd.read_csv('./70to80.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df8['Date'], y=df8['Number'],name='70 to 80'))

df9 = pd.read_csv('./80to90.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df9['Date'], y=df9['Number'],name='80 to 90'))

df10 = pd.read_csv('./more90.csv')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df10['Date'], y=df10['Number'],name='more 90'))


fig.show()

#  python3 draw2.py

Le résultat, j’ai un problème sur décembre 1989 :

INSEE : Espérance de vie des personnes nées sur Biot

Publié le 23/10/2020 par Frederic

J’ai donc obtenu ce graphique :

Le record est donc de 105 ans pour MARIE JEANNE.

Le nombre de décès par mois sur Biot :

	2017	2018	2019	2020
Janvier	5	3	4	4
Février	0	2	5	3
Mars	2	5	3	3
Avril	7	7	2	2
Mai	4	0	2	1
Juin	2	1	2	1
Juillet	7	5	0	1
Aout	4	5	1	6
Septembre	2	2	3	2
Octobre	2	5	3
Novembre	4	3	5
Décembre	3	3	2
TOTAL	42	41	32	23

Je crois que j’ai fini d’esploiter les données de l’INSEE.

INSEE : Nombre de décés par mois dans les Alpes-Maritimes

Publié le 23/10/2020 par Frederic

Répondre

Voici ce que j’ai obtenu (suite au téléchargement des fichier CSV de l’INSEE voir https://www.cyber-neurones.org/2020/10/insee-fichiers-des-personnes-decedees-depuis-1970/ ) :

	2017	2018	2019	2020
Janvier	1410	1325	1190	1178
Février	1049	1032	1143	1013
Mars	1077	1146	1083	1160
Avril	925	953	962	1073
Mai	999	916	933	935
Juin	925	908	913	870
Juillet	968	968	1004	918
Aout	953	1043	964	979
TOTAL	8306	8291	8192	8126
Septembre	945	900	1035	839 (pas complet)
Octobre	1045	1003	992
Novembre	1043	1003	1002
Décembre	1198	1025	1113
TOTAL	12537	12222	12334

On a bien une augmentation en Mars (+7,11%) et Avril (+11,54%), mais c’est compensé par une diminution en février et juillet. Mais les données sont provisoire, les données seront consolidés 3 ou 4 mois après. Le mieux est donc d’attendre avant de faire des analyses.

Il faut lire aussi https://www.santepubliquefrance.fr/content/download/217396/document_file/bsp_epidemie_hivernale_paca_decembre_2019.pdf pour comprendre l’augmentation en Février 2019.

Sur Nice :

NICE	2017	2018	2019	2020
Janvier	575	519	450	455
Février	390	396	449	397
Mars	425	463	431	440
Avril	329	368	375	453
Mai	403	367	331	335
Juin	368	365	373	366
Juillet	386	374	412	344
Aout	367	403	389	370
TOTAL	3243	3255	3210	3160
Septembre	380	340	415	326 (pas complet)
Octobre	387	376	379
Novembre	409	382	374
Décembre	470	420	391
TOTAL	4889	4773	4769

Sur Antibes :

ANTIBES	2017	2018	2019	2020
Janvier	126	123	122	132
Février	120	115	125	108
Mars	113	117	132	128
Avril	89	103	104	91
Mai	99	99	92	93
Juin	97	89	91	88
Juillet	96	110	87	113
Aout	89	109	105	93
TOTAL	829	865	858	846
Septembre	115	87	94	77 (pas complet)
Octobre	110	98	99
Novembre	95	97	110
Décembre	123	108	133

INSEE : Nombre de décés par mois en France et faux tableaux sur Facebook (suite)

Publié le 22/10/2020 par Frederic

J’ai donc modifié le programme enfin d’avoir les mêmes dates que le tableaux faux sur facebook :

Voici donc mon programme :


MyDate=("201701" "201702" "201703" "201704" "201705" "201706" "201707" "201708" "201709" "201710" "201711" "201712" "201801" "201802" "201803" "201804" "201805" "201806" "201807" "201808" "201809" "201810" "201811" "201812" "201901" "201902" "201903" "201904" "201905" "201906" "201907" "201908" "201909" "201910" "201911" "201912" "202001" "202002" "202003" "202004" "202005" "202006" "202007" "202008" "202009")

for TheDate in ${MyDate[@]}; do
  declare sum_$TheDate=0
done
for entry in *.csv
do
  echo "$entry"
  for TheDate in ${MyDate[@]}; do
	touch temp.dat
  	cat $entry | grep -v "sexe" | sed 's/""/"-"/g'| awk -F'\";\"'  '{print substr($7,1, 6)}' | sort -n | uniq -c | grep $TheDate | awk '{print $1}' > temp.dat
  	declare current_$TheDate=$(cat temp.dat)
	varname=current_$TheDate
	varname2=sum_$TheDate
	if [ ${!varname} > 0 ]
  	then
		echo "In file $entry (dead $TheDate) : ${!varname}"
          	let "${varname2}=${!varname2}+${!varname}"
  	fi
   done
done
for TheDate in ${MyDate[@]}; do
	varname=sum_$TheDate
	echo "Sum dead $TheDate : ${!varname} "
done

Voici donc les données Brutes et le temps pour l’exécution du script :

$ time ./find.bash

...

real	41m20,200s
user	66m12,488s
sys	4m47,886s

Mon tableau :

Voici donc les différences avec le tableau sur Facebook :

Bref, Facebook une source intense de désinformation et de tracing marketing. Misère. En plus de cela sur septembre 2019 je ne dois avoir que 80% des données, il doit donc « manquer » presque 8000 noms. L’explication est la suivante :

Il faut bien comprendre que si je prends le mois de Janvier, sur Janvier on avait 81% des données dans le fichier de Janvier. Et au fils du temps les données ont été consolidées de la façon suivante:

Mise à jours fait 29/10/2020 : Lire l’article : https://www.liberation.fr/checknews/2020/10/29/les-donnees-de-l-insee-montrent-elles-vraiment-qu-il-n-y-a-pas-eu-de-surmortalite-liee-au-covid_1803730 : Les données de l’Insee montrent-elles vraiment qu’il n’y a pas eu de surmortalité liée au Covid ?

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