feat: Added second vaccinations to days remaining plots

plot.py

@@ -142,7 +142,7 @@ def parse_rki(filename):
 		extrapolation_last_rate = extrapolate(data.iloc[-1], to_be_vaccinated)
 		extrapolation_mean_seven_days = extrapolate(mean_seven_days, to_be_vaccinated)
 
-		mean_vaccination_rates_daily  = np.round(cumulative / range(1, len(cumulative) + 1))
+		mean_vaccination_rates_daily  = data.expanding().mean() #np.round(cumulative / range(1, len(cumulative) + 1))
 		vaccination_rates_daily_rolling_average = data.rolling(7).mean()
 
 		vaccinations_missing_until_target = einwohner_deutschland * herd_immunity - total
@@ -682,29 +682,30 @@ def plot_vaccination_done_days():
 
 
 	plt.title(
-		'Lin. Extrapolation der Erstimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Anzahl Tage, Gesamt und 7 Tage)\n'
+		'Lin. Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Anzahl Tage, Gesamt und 7 Tage)\n'
 		'Datenquelle: RKI, Stand: {}. Erstellung: {}, Ersteller: Benedikt Bastin, Lizenz: CC BY-SA 4.0\n'.format(
 			print_stand, print_today
 		)
 	)
-	d = data_first_vaccination
-
-	days_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily']))
-	days_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average']))
 
 	ax.set_xlim(start_of_reporting_date, today)
 	ax.set_ylim(0, 2500)
 	ax.axhline(days_until_target, label='Impfziel Ende Sommer')
 
-	ax.plot(dates, days_remaining_daily, label='Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5)
+	for d, c, l in [(data_first_vaccination, 'blue', 'Erstimpfungen'), (data_second_vaccination, 'lightblue', 'Zweitimpfungen')]:
-	ax.plot(dates, days_remaining_rolling, label='Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2)
+
+		days_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily']))
+		days_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average']))
+
+		ax.plot(dates, days_remaining_daily, label=f'{l} Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5, color=c)
+		ax.plot(dates, days_remaining_rolling, label=f'{l} Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2, color=c)
 
 	ax.grid(True)
 
 	d = datetime.date(2021, 3, 1)
 	ax.add_patch(Rectangle((d, 0), today - d, 52 * 7, edgecolor='darkgrey', lw=3, fill=False, label='Detailansicht (s.u.)'))
 
-	ax.legend(loc='upper right')
+	ax.legend(loc='lower left')
 	ax.get_yaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)
 
 	ax.set_xlabel('Datum')
@@ -726,27 +727,28 @@ def plot_vaccination_done_weeks():
 
 
 	plt.title(
-		'Lin. Extrapolation der Erstimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Anzahl Wochen, Gesamt und 7 Tage)\n'
+		'Lin. Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Anzahl Wochen, Gesamt und 7 Tage)\n'
 		'Datenquelle: RKI, Stand: {}. Erstellung: {}, Ersteller: Benedikt Bastin, Lizenz: CC BY-SA 4.0\n'.format(
 			print_stand, print_today
 		)
 	)
-	d = data_first_vaccination
-
-	weeks_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily'])) / 7
-	weeks_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average'])) / 7
 
 	ax.set_xlim(datetime.date(2021, 3, 1), today)
 	ax.set_ylim(0, 52)
 	ax.axhline(days_until_target / 7, label='Impfziel Ende Sommer')
 
-	ax.plot(dates, weeks_remaining_daily, label='Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5)
+	for d, c, l in [(data_first_vaccination, 'blue', 'Erstimpfungen'), (data_second_vaccination, 'lightblue', 'Zweitimpfungen')]:
-	ax.plot(dates, weeks_remaining_rolling, label='Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2)
+
+		weeks_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily'])) / 7
+		weeks_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average'])) / 7
+
+		ax.plot(dates, weeks_remaining_daily, label=f'{l} Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5, color=c)
+		ax.plot(dates, weeks_remaining_rolling, label=f'{l} Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2, color=c)
 
 	ax.grid(True)
 
 
-	ax.legend(loc='upper right')
+	ax.legend(loc='lower left')
 	ax.get_yaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)
 
 	ax.set_xlabel('Datum')
@@ -769,31 +771,37 @@ def plot_vaccination_done_dates():
 
 
 	plt.title(
-		'Lin. Extrapolation der Erstimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Datum, Gesamt und 7 Tage)\n'
+		'Lin. Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Datum, Gesamt und 7 Tage)\n'
 		'Datenquelle: RKI, Stand: {}. Erstellung: {}, Ersteller: Benedikt Bastin, Lizenz: CC BY-SA 4.0\n'.format(
 			print_stand, print_today
 		)
 	)
-	d = data_first_vaccination
 
-	days_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily']))
+	for d, c, l in [(data_first_vaccination, 'blue', 'Erstimpfungen'), (data_second_vaccination, 'lightblue', 'Zweitimpfungen')]:
-	days_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average']))
 
-	dates_daily = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_daily]
+		days_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily']))
-	dates_rolling = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_rolling.dropna()]
+		#days_remaining_daily[np.isnan(days_remaining_daily)] = 10000
+		days_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average']))
+		#days_remaining_rolling[np.isnan(days_remaining_rolling)] = 10000
+
+		dates_daily = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_daily.dropna()]
+		dates_rolling = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_rolling.dropna()]
+
+		offset = len(dates) - len(dates_daily)
+		ax.plot(dates[offset:], dates_daily, label=f'{l} Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5, color=c)
+
+		offset = len(dates) - len(dates_rolling)
+		ax.plot(dates[offset:], dates_rolling, label=f'{l} Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2, color=c)
 
 	ax.set_xlim(start_of_reporting_date, today)
-	ax.set_ylim(today, today + datetime.timedelta(int(np.max(days_remaining_rolling) * 1.05)))
+	ax.set_ylim(today, datetime.date(2025, 7, 1))
+
 	ax.axhline(target_date_for_herd_immunity - datetime.timedelta(21), label='Impfziel Ende Sommer')
 	ax.add_patch(Rectangle((datetime.date(2021, 4, 6), today), today - datetime.date(2021, 4, 6), target_date_for_herd_immunity - today, edgecolor='darkgrey', lw=3, fill=False, label='Detailansicht (s.u.)'))
-
-	ax.plot(dates, dates_daily, label='Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5)
-	ax.plot(dates[6:], dates_rolling, label='Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2)
-
 	ax.grid(True)
 
 
-	ax.legend(loc='upper right')
+	ax.legend(loc='lower left')
 
 	ax.set_xlabel('Datum')
 	ax.set_ylabel('Datum, an dem 70 % erreicht sind')
@@ -815,30 +823,36 @@ def plot_vaccination_done_dates_detail():
 
 
 	plt.title(
-		'Lin. Extrapolation der Erstimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Detail, Datum, Gesamt und 7 Tage)\n'
+		'Lin. Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschn. Impfrate (Detail, Datum, Gesamt und 7 Tage)\n'
 		'Datenquelle: RKI, Stand: {}. Erstellung: {}, Ersteller: Benedikt Bastin, Lizenz: CC BY-SA 4.0\n'.format(
 			print_stand, print_today
 		)
 	)
-	d = data_first_vaccination
 
-	days_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily']))
+	for d, c, l in [(data_first_vaccination, 'blue', 'Erstimpfungen'), (data_second_vaccination, 'lightblue', 'Zweitimpfungen')]:
-	days_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average']))
 
-	dates_daily = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_daily]
+		days_remaining_daily = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['mean_vaccination_rates_daily']))
-	dates_rolling = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_rolling.dropna()]
+		days_remaining_daily[np.isnan(days_remaining_daily)] = 10000
+		days_remaining_rolling = np.ceil((einwohner_deutschland * herd_immunity - d['cumulative']) / (d['vaccination_rates_daily_rolling_average']))
+		days_remaining_rolling[np.isnan(days_remaining_rolling)] = 10000
+
+		dates_daily = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_daily.dropna()]
+		dates_rolling = [today + datetime.timedelta(days) for days in days_remaining_rolling.dropna()]
+
+		offset = len(dates) - len(dates_daily)
+		ax.plot(dates[offset:], dates_daily, label=f'{l} Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5, color=c)
+
+		offset = len(dates) - len(dates_rolling)
+		ax.plot(dates[offset:], dates_rolling, label=f'{l} Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2, color=c)
 
 	ax.set_xlim(datetime.date(2021, 4, 6), today)
 	ax.set_ylim(today, target_date_for_herd_immunity)
 	ax.axhline(target_date_for_herd_immunity - datetime.timedelta(21), label='Impfziel Ende Sommer')
 
-	ax.plot(dates, dates_daily, label='Durchschnitt Gesamt', linewidth=0.5)
-	ax.plot(dates[6:], dates_rolling, label='Durchschnitt 7 Tage', linewidth=2)
-
 	ax.grid(True)
 
 
-	ax.legend(loc='upper right')
+	ax.legend(loc='lower left')
 
 	ax.set_xlabel('Datum')
 	ax.set_ylabel('Datum, an dem 70 % erreicht sind')
@@ -928,19 +942,19 @@ def render_dashboard():
 			},{
 				'index': 10,
 				'filename': 'vaccination_done_days',
-				'caption': 'Lineare Extrapolation bis 70 % der Bevölkerung anhand der Erstimpfungen der durchschnittlichen Impfrate (Anzahl Tage, Gesamt und 7 Tage)'
+				'caption': 'Lineare Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschnittlichen Impfrate (Anzahl Tage, Gesamt und 7 Tage)'
 			},{
 				'index': 11,
 				'filename': 'vaccination_done_weeks',
-				'caption': 'Lineare Extrapolation bis 70 % der Bevölkerung anhand der Erstimpfungen der durchschnittlichen Impfrate (Anzahl Wochen, Gesamt und 7 Tage)'
+				'caption': 'Lineare Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschnittlichen Impfrate (Anzahl Wochen, Gesamt und 7 Tage)'
 			},{
 				'index': 12,
 				'filename': 'vaccination_done_dates',
-				'caption': 'Lineare Extrapolation bis 70 % der Bevölkerung anhand der Erstimpfungen der durchschnittlichen Impfrate (Datum, Gesamt und 7 Tage)'
+				'caption': 'Lineare Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschnittlichen Impfrate (Datum, Gesamt und 7 Tage)'
 			},{
 				'index': 13,
 				'filename': 'vaccination_done_dates_detail',
-				'caption': 'Lineare Extrapolation bis 70 % der Bevölkerung anhand der Erstimpfungen der durchschnittlichen Impfrate (Datum, Gesamt und 7 Tage)'
+				'caption': 'Lineare Extrapolation der Erst- und Zweitimpfungen bis 70 % der Bevölkerung anhand der durchschnittlichen Impfrate (Datum, Gesamt und 7 Tage)'
 			}
 		]
 	).dump('site/index.xhtml')