Sur mortalité: bug aux alentours du 29 février?

[MCMic]

Dans la courbe de surmortalité, on voit un truc étrange sur les courbes de 2019 et 2021.
Je peux me tromper mais il semble que c’est aux alentours du 29 février et que le problème n’est pas présent sur la courbe de 2020 qui est bissextile.

https://htmlpreview.github.io/?https://raw.githubusercontent.com/rozierguillaume/covid-19/master/images/html_exports/france/mortalite.html

[paul2t]

Je pense aussi que c'est un problème d'année bissextile.
Quand on multiplie les chiffres des dates qui posent problème par 7/6, on obtient des chiffres cohérents.
Dans les données : deces_quotidiens_departement_csv.csv
On peut voir que le 29 février 2019, a le même total de décès que le 28 février 2019. Ce qui est logique puisque ce jour n'existe pas.
Mais dans le code, ceci n'est pas pris en compte : covid19_france_insee.py
df_mortalite_france["Total_deces_2019"].diff().rolling(window=window, center=True).mean()
La diff pour le 29 février est donc de 0. Mais ce 0 est pris en compte dans la moyenne. Ce qui fait un jour de plus mais avec aucun mort. Ça explique donc le ratio de 7/6 observé précédemment.

[lgostiau]

J'ai à dispo une modif de covid19_france_insee.ipynb qui évite ce souci d'affichage, et qui fait aussi proprement le merge des deux dataframes (cellule 3 initialement commentée)

[Rade-Mathis]

Since the bug is still in production, and that last comment is 1.5 month old, I propose here a quick and dirty fixup.

Pros

• Make the curves look decent, because values are well scaled

Cons

• Dirty code
• Data from 26/02 to 03/03 won't be 7-days means, but 6-days means

Code

In covid19_france_insee.py (or covid19_france_insee.ipynb, I don't know how this thing works)

Replace:

df_mortalite_france.loc[:,"Total_deces_2019_diff"] = df_mortalite_france["Total_deces_2019"].diff().rolling(window=window, center=True).mean()
df_mortalite_france.loc[:,"Total_deces_2020_diff"] = df_mortalite_france["Total_deces_2020"].diff().rolling(window=window, center=True).mean()
df_mortalite_france.loc[:,"Total_deces_2021_diff"] = df_mortalite_france["Total_deces_2021"].diff().rolling(window=window, center=True).mean()

With:

for i in range (2019, 2022) :
    annee = "Total_deces_{}".format(i)
    diff = df_mortalite_france[annee].diff()
    fix_29_02_gap = diff.replace (0.0, diff[58])  # If 29th feb == 0, then 29 feb = 28 feb  (That's dirty)
    df_mortalite_france.loc[:, annee + "_diff"] = fix_29_02_gap.diff().rolling(window=window, center=True).mean()

PS

• Sorry for making this comment rather than a proper pull-request. I don't really have the setup to code decently right now.
• I haven't tested the full pipeline.