コロナ感染時の寿命の期待損失年数

コロナ感染時の寿命の期待損失年数.py

import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO

"""
厚生労働省のデータによると、年代別の死亡率は以下の通り
ref. https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000649533.pdf
"""
death_rate = {0: 0.0, 10:0.0, 20:0.0, 30:0.1, 40:0.4, 50:1.0, 60:4.7, 70:14.2, 80: 28.3}

"""
国勢調査のデータ参照
ref. https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200521&tstat=000001011777&cycle=0&tclass1=000001011778&stat_infid=000001085926
"""

"""
平均寿命
84.10
ref. https://www.google.com/search?q=%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%AF%BF%E5%91%BD+%E6%97%A5%E6%9C%AC&oq=%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%AF%BF%E5%91%BD%E3%80%80%E6%97%A5%E6%9C%AC&aqs=chrome..69i57j0l7.5751j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8
"""

pops = """年代,人口
0,4987706 
5,5299787 
10,5599317 
15,6008388 
20,5968127 
25,6409612 
30,7290878 
35,8316157 
40,9732218 
45,8662804 
50,7930296 
55,7515246 
60,8455010 
65,9643867 
70,7695811 
75,6276856 
80,4961420 
85,3117257 
90,1349120 
95,359347 
100,57847 
105,3770 
110,146 
"""

df = pd.read_csv(StringIO(pops))
df["年代"] = df["年代"] // 10 * 10
df["年代"] = df["年代"].apply(lambda x: 80 if x >= 80 else x)
print(df)
df = df.groupby("年代")["人口"].sum().reset_index()
df["死亡率"] = df["年代"].apply(lambda x:death_rate[x])

print(df)
"""
平均余命
ref. コロナ感染時の損失寿命
"""

life = """年代  男      女
0       79.59   86.44
5       74.87   81.69
10      69.90   76.73
15      64.93   71.75
20      60.04   66.81
25      55.20   61.90
30      50.37   57.00
35      45.55   52.11
40      40.78   47.25
45      36.09   42.44
50      31.51   37.70
55      27.09   33.04
60      22.87   28.46
65      18.88   23.97
70      15.10   19.61
75      11.63   15.46
80      8.66    11.68
85      6.27    8.41 
90      4.48    5.86 
"""
life = pd.read_csv(StringIO(life), sep='\t')
life = life[life["年代"] <= 80]
life["男女平均寿命"] = (life["男"] + life["女"])/2
life["年代"] = life["年代"]//10 * 10
life = life.groupby("年代")["男女平均寿命"].mean().reset_index()
print(life)

df = pd.merge(df, life, on=["年代"], how="left")
df["コロナ感染時の損失寿命"] = df["男女平均寿命"] * df["死亡率"]/100
df["一様に人が存在したときの確率"] = df["人口"]/df["人口"].sum()

print(df)

print("一人感染させたときの損失寿命", (df["一様に人が存在したときの確率"]*df["コロナ感染時の損失寿命"]).sum())

実行すると、以下の結果が得られる

一人感染させたときの損失寿命 0.6995132018101505