corona_fukuoka.py

import graphviz
import datetime

def reformat(line):
    values = line.split('\t')

    case_number = int(values[0])

    if values[3] == '春日市':
        # 春日市 format e.g., case 659
        # 例目	年代	性別	居住地	職業	発症日	現在の症状	濃厚接触者
        sex = values[2].replace('性', '')
        age = int(values[1].replace('歳代', '').replace('代', '').replace('10歳未満', '0'))
        note = []
        job = values[4]
    elif values[3].find('福岡市') == 0:
        # 福岡市 format e.g., case 663
        # 例目	年代	性別	居住地	家族構成	職業	行動歴	発症日	症状	特記事項
        sex = values[2].replace('性', '')
        age = int(values[1].replace('歳代', '').replace('代', '').replace('10歳未満', '0'))
        note = values[9].split(',')
        job = values[5]
    else:
        # 北九州市 format
        # 例目	行政区	年代	性別	職業等	渡航歴	濃厚接触者	備考
        sex = values[3].replace('性', '')
        if values[2] == '調査中':
            age = None
        else:
            age = int(values[2].replace('歳代', '').replace('代', '').replace('10歳未満', '0'))
        note = values[7].split(',')
        job = values[4]

    return [case_number, sex, age, note, job]

data = (('2020-05-23', ('659	60代	女性	春日市	無職	なし	症状なし	家族：１名、その他：調査中',
                        '660	小倉北区	30歳代	男	小倉北特別支援学校講師	なし	同僚、医療スタッフ	・入院中',
                        '661	若松区	50歳代	女	上下水道局西部工事事務所	なし	家族、同僚	・入院中',
                        '662	八幡西区	20歳代	女	大学生	なし	家族、友人	・入院中')),
        ('2020-05-24', ('663	50代	女	福岡市博多区	単身	自営業	調査中	調査中	倦怠感	・496例目と同じ人物（再陽性者）,・感染症指定医療機関に入院中',
                        '664	門司区	60歳代	女	無職	なし	家族	・入院中',
                        '665	八幡西区	80歳代	男	無職	なし	家族	・死亡',
                        '666	行橋市	80歳代	女	無職	なし	調査中	・入院中')),
        ('2020-05-25', ('667	門司区	80歳代	女　	無職	なし	家族、医療スタッフ	・入院中',
                        '668	門司区	60歳代	女	無職	なし	家族、訪問看護スタッフ、介護サービス利用者・スタッフ	・入院中',
                        '669	門司区	70歳代	男	無職	なし	家族	・入院中',
                        '670	小倉北区	80歳代	男	無職	なし	家族	・入院中',
                        '671	小倉南区	10歳代	男	高校生	なし	調査中	・自宅待機中',
                        '672	門司区	50歳代	女	小倉北特別支援学校教諭	なし	調査中	・660例目の濃厚接触者,・自宅待機中')),
        ('2020-05-26', ('673	小倉南区	80歳代	男	無職	なし	家族、医療スタッフ	・入院中',
                        '674	戸畑区	20歳代	女	会社員	なし	同居人、同僚	・入院中')),
        ('2020-05-27', ('675	若松区	70歳代	男	無職	なし	家族	・入院中',
                        '676	小倉南区	70歳代	女	無職	なし	家族	・自宅待機中',
                        '677	行橋市	80歳代	男	無職	なし	家族	・入院中',
                        '678	小倉南区	20歳代	女	医療スタッフ	なし	調査中	・670例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '679	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	なし	エステサロン従業員	・670例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '680	八幡西区	80歳代	女	無職	なし	調査中	・入院中',
                        '681	八幡西区	40歳代	女	医療スタッフ	調査中	家族	・666例目の濃厚接触者',
                        '682	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	無し	・666例目の濃厚接触者')),
        ('2020-05-28', ('683	八幡西区	30歳代	男	自営業	なし	家族、同僚、友人、同僚の家族、友人の家族	・入院中',
                        '684	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	なし	家族、友人	・入院中',
                        '685	中間市	70歳代	男	無職	なし	家族、医療スタッフ	・入院中',
                        '686	小倉南区	80歳代	男	無職	なし	家族、医療スタッフ	・679例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '687	行橋市	20歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・678例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '688	小倉南区	10歳代	男	中学生	なし	家族、友人とその家族	・自宅待機中',
                        '689	直方市	30歳代	男	介護施設職員	調査中	調査中	・680例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '690	小倉南区	10歳代	女	小学生	なし	家族、友人、先生	・684例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '691	小倉北区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '692	小倉北区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '693	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '694	下関市	50歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '695	門司区	40歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '696	門司区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '697	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '698	下関市	40歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '699	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '700	八幡東区	30歳代	男	介護施設職員	なし	家族	・668例目の濃厚接触者,・自宅待機中',
                        '701	小倉北区	50歳代	男	北九州市消防職員	なし	家族	・670例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '702	若松区	20歳代	女	エステサロン従業員	なし	家族、エステサロン利用者・スタッフ	・679例目の濃厚接触者,・入院中',
                        '703	八幡西区	70歳代	女	会社員	なし	同僚	・681例目の濃厚接触者,・入院中')),
        ('2020-05-29', ('704	八幡西区	30歳代	男	無職	なし	家族、親戚	 ',
                        '705	小倉北区	10歳代	男	中学生	なし	家族、友人	 ',
                        '706	戸畑区	70歳代	男	会社員	なし	家族、同僚	 ',
                        '707	門司区	60歳代	男	介護施設職員	調査中	家族	・668例目の濃厚接触者',
                        '708	戸畑区	90歳代	男	調査中	調査中	調査中	 ',
                        '709	小倉南区	80歳代	女	調査中	調査中	調査中	 ',
                        '710	八幡西区	90歳代	女	調査中	調査中	調査中	 ',
                        '711	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '712	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '713	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '714	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '715	小倉北区	70歳代	男	調査中	調査中	調査中	・687例目の濃厚接触者',
                        '716	小倉北区	80歳代	女	調査中	調査中	調査中	・687例目の濃厚接触者',
                        '717	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・687例目の濃厚接触者',
                        '718	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・687例目の濃厚接触者',
                        '719	築上郡	40歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・687例目の濃厚接触者',
                        '720	遠賀郡	60歳代	女	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '721	八幡西区	20歳代	男	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '722	八幡西区	60歳代	女	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '723	八幡西区	90歳代	女	調査中	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '724	八幡西区	40歳代	女	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '725	若松区	50歳代	男	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '726	八幡西区	40歳代	女	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '727	八幡西区	20歳代	男	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '728	八幡東区	40歳代	女	介護施設職員	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者',
                        '729	八幡西区	80歳代	女	調査中	調査中	調査中	・680、689例目の濃厚接触者')),
        ('2020-05-30', ('730	70代	男	福岡市南区	－	－	入所中	調査中	調査中	・609例目と同じ人物（再陽性者）,・感染症指定医療機関に入院中',
                        '731	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '732	小倉北区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '733	小倉南区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	686例目の濃厚接触者',
                        '734	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '735	小倉南区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '736	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '737	小倉南区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '738	小倉南区	20歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '739	小倉南区	40歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・686例目の濃厚接触者',
                        '740	戸畑区	40歳代	女	無職	なし	調査中	 ',
                        '741	八幡東区	30歳代	男	小倉北特別支援学校教諭	なし	なし	・660例目、672例目の同僚',
                        '742	八幡西区	30歳代	男	会社員	なし	家族	 ',
                        '743	小倉南区	10歳未満	男	小学生	なし	家族、友人	・683例目の濃厚接触者',
                        '744	門司区	70歳代	男	無職	なし	調査中	・668例目の濃厚接触者',
                        '745	門司区	30歳代	女	調査中	なし	調査中	 ',
                        '746	八幡西区	80歳代	男	調査中	なし	調査中	 ')),
        ('2020-05-31', ('747	豊前市	20歳代	女	医療スタッフ	なし	家族	・686例目の濃厚接触者',
                        '748	福岡市	40歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・714例目の濃厚接触者',
                        '749	小倉南区	10歳代	男	中学生	なし	家族	・688例目の濃厚接触者',
                        '750	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中	調査中	・715例目の濃厚接触者',
                        '751	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	調査中	調査中	・入院中',
                        '752	八幡西区	80歳代	男	調査中	調査中	調査中	・入院中',
                        '753	八幡西区	調査中	女	調査中	調査中	調査中	・710例目の濃厚接触者',
                        '754	小倉北区	10歳代	男	中学生	調査中	調査中	・705例目の濃厚接触者',
                        '755	小倉南区	10歳代	女	小学生	調査中	調査中	・690例目の濃厚接触者',
                        '756	小倉南区	10歳代	女	小学生	調査中	調査中	・690例目の濃厚接触者',
                        '757	小倉南区	10歳代	男	小学生	調査中	調査中	・690例目の濃厚接触者',
                        '758	小倉南区	10歳代	女	小学生	調査中	調査中	・690例目の濃厚接触者')),
        ('2020-06-01', ()))

cases = {}

def register_cases(label_mode=0):
    for daily_data in data:
        date = datetime.date.fromisoformat(daily_data[0])
        for line in daily_data[1]:
            idx, sex, age, note, job = reformat(line)

            node_name = 'F%d' % idx
            source_idx = []
        
            # find a cluster
            for note_item in note:
                if note_item.find('例目の濃厚接触者') >= 0: # cluster
                    sources = [int(x) for x in note_item.replace('・', '').split('例目の濃厚接触者')[0].split('、')]
                    for source in sources:
                        source_idx.append('F%d' % source)
                elif note_item.find('例目の同僚') >= 0: # cluster
                    sources = [int(x.replace('例目', '')) for x in note_item.replace('・', '').split('例目の同僚')[0].split('、')]
                    for source in sources:
                        source_idx.append('F%d' % source)

            cases['F%d' % idx] = {'node_name':node_name, 'date':date, 'note':note, 'sex':sex, 'age':age,
                                  'job':job, 'source_idx':source_idx, 'linked':False}

def register_sources():
    for case in cases.values():
        for source_idx in case['source_idx']:
            cases[source_idx]['linked'] = True

def make_date_ranks():
    date_ranks = {}
    for case in sorted(cases.values(), key=lambda x:x['date']):
        date = case['date']
        if date not in date_ranks.keys():
            date_ranks[date] = [case,]
        else:
            date_ranks[date].append(case)

    return date_ranks

def make_date_nodes(date_ranks, label_mode):
    date_nodes = []
    for date in date_ranks.keys():
        if str(date) == '2020-05-23':
            with graph.subgraph() as s:
                s.attr('node', fixedsize='1', width='4', fontsize='36')
                s.node('date', label='陽性発表日', shape='plaintext', fontsize='36')

        with graph.subgraph() as s:
            s.attr(rank='same')
            # default not to be seen
            s.attr('node', fixedsize='1', width='0.5')
            m, d = map(int, str(date).split('-')[1:])

            if (m, d) == (5, 23):
                label = '%d/%d' % (m, d)
            else:
                label = '%d' % d
            
            if d == 1:
                s.node('date%s' % date, label=label, shape='plaintext', fontsize='24')
            else:
                s.node('date%s' % date, label=label, shape='plaintext', fontsize='20')
            date_nodes.append('date%s' % date)

            tmp1 = sorted([x for x in date_ranks[date] if x['node_name'].find('F') >= 0], key=lambda x:x['linked'], reverse=True)
            date_ranks[date] = tmp1

            for case in date_ranks[date]:
                s.attr('node', shape='octagon', color='black', style='diagonals', fontcolor='black')
                if case['sex'].find('男') >= 0:
                    color = '#0000ff' # blue
                elif case['sex'].find('女') >= 0:
                    color = '#ff0000' # red
                else:
                    color='#000000' # black


                if len(case['note']) > 0 and case['note'][0].find('例目と同じ人物（再陽性者）') >= 0:
                    s.attr('node', shape='doublecircle', style='', color=color, fontcolor='black')
                elif len(case['note']) > 0 and case['note'][0].find('例目') >= 0:
                    s.attr('node', shape='square', style='', color=color, fontcolor='black')
                else:
                    # probably OK to be categorized into '感染経路不明'
                    s.attr('node', shape='circle', style='filled', color=color+'AA', fontcolor='white')
                    print(case['node_name'], case['note'])

                if label_mode == 0: # case number
                    s.node(case['node_name'], label=case['node_name'], fontname='Myriad Pro')
                elif label_mode == 1: # age
                    if case['age'] == None:
                        label = ''
                    elif case['age'] == 0:
                        label = '<10歳'
                    else:
                        label = '%d代' % case['age']
                    s.node(case['node_name'], label=label, fontname='Myriad Pro')
                elif label_mode == 2: # job
                    label = case['job']
                    n = len(label)
                    if n >= 4:
                        label = label[:n//2] + '\n' + label[n//2:]
                    s.node(case['node_name'], label=label, fontname='Myriad Pro', fontsize='10')

    graph.edge('date', date_nodes[0], style='invis')

    return date_nodes

def link_date_nodes():
    for i in range(len(date_nodes) - 1):
        graph.edge(date_nodes[i], date_nodes[i + 1], style='invis')

def add_cluster_labels():
    label_edge = lambda a, b, c : graph.edge(a, b, label=c, style='')

graph = graphviz.Graph(engine='dot')
graph.attr('node', fontname='Hiragino UD Sans F StdN', fontsize='14')
graph.attr('edge', arrowhead='vee', arrowsize='0.5', dir='both')
graph.attr(nodesep='0.1', ranksep='0.12')

register_cases()
register_sources()
add_cluster_labels()

date_ranks = make_date_ranks()
date_nodes = make_date_nodes(date_ranks, label_mode=2)

for case in cases.values():
    if len(case['source_idx']) > 0:
        source_idx = case['source_idx']
        node_name = case['node_name']
        for source in source_idx:
            source_name = cases[source]['node_name']
            graph.edge(source_name, node_name)

link_date_nodes()

graph.graph_attr['rankdir'] = 'LR'
graph.view()