Inde
Statistiques Covid-19 par état/province
| État/ Province | Accel. 1j|2j | Δ 1jour | Δ% 1jour | Total cas | Décès | Taux décès | Δ 1jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kerala | 22 414 | +0.6% | 3 471 563 | 17 211 | 0.5% | +108 | ||
| Maharashtra | 6 126 | +0.1% | 6 327 194 | 133 410 | 2.11% | +195 | ||
| Andhra Pradesh | 2 442 | +0.1% | 1 973 996 | 13 444 | 0.68% | +16 | ||
| Tamil Nadu | 1 949 | +0.1% | 2 567 401 | 34 197 | 1.33% | +38 | ||
| Karnataka | 1 769 | +0.1% | 2 911 727 | 36 680 | 1.26% | +30 | ||
| Odisha | 1 315 | +0.1% | 982 181 | 6 168 | 0.63% | +66 | ||
| Mizoram | 1 087 | +2.7% | 42 083 | 157 | 0.37% | +1 | ||
| Assam | 1 065 | +0.2% | 570 504 | 5 326 | 0.93% | +19 | ||
| West Bengal | 826 | +0.1% | 1 530 850 | 18 180 | 1.19% | +10 | ||
| Manipur | 765 | +0.8% | 101 390 | 1 606 | 1.58% | +14 | ||
| Telangana | 623 | +0.1% | 647 229 | 3 814 | 0.59% | +3 | ||
| Meghalaya | 521 | +0.8% | 67 016 | 1 125 | 1.68% | +7 | ||
| Arunachal Pradesh | 319 | +0.7% | 49 203 | 236 | 0.48% | +2 | ||
| Tripura | 244 | +0.3% | 79 532 | 761 | 0.96% | +4 | ||
| Himachal Pradesh | 243 | +0.1% | 206 832 | 3 527 | 1.71% | +4 | ||
| Sikkim | 217 | +0.8% | 27 342 | 349 | 1.28% | +1 | ||
| Jammu and Kashmir | 149 | +0% | 322 014 | 4 385 | 1.36% | +1 | ||
| Nagaland | 145 | +0.5% | 28 217 | 579 | 2.05% | +2 | ||
| Chhattisgarh | 135 | +0% | 1 002 735 | 13 531 | 1.35% | +1 | ||
| Puducherry | 120 | +0.1% | 121 252 | 1 798 | 1.48% | +3 | ||
| Goa | 110 | +0.1% | 171 506 | 3 153 | 1.84% | +1 | ||
| Delhi | 67 | +0% | 1 436 518 | 25 058 | 1.74% | +0 | ||
| Punjab | 62 | +0% | 599 266 | 16 299 | 2.72% | +0 | ||
| Uttar Pradesh | 61 | +0% | 1 708 623 | 22 767 | 1.33% | +2 | ||
| Bihar | 46 | +0% | 725 023 | 9 646 | 1.33% | +2 | ||
| Uttarakhand | 37 | +0% | 342 283 | 7 366 | 2.15% | +0 | ||
| Jharkhand | 30 | +0% | 347 276 | 5 129 | 1.48% | +0 | ||
| Madhya Pradesh | 28 | +0% | 791 908 | 10 513 | 1.33% | +0 | ||
| Haryana | 27 | +0% | 770 009 | 9 644 | 1.25% | +3 | ||
| Rajasthan | 18 | +0% | 953 733 | 8 954 | 0.94% | +0 | ||
| Gujarat | 15 | +0% | 824 954 | 10 076 | 1.22% | +0 | ||
| Lakshadweep | 5 | +0% | 10 231 | 50 | 0.49% | +0 | ||
| Dadra and Nagar Haveli and Daman and Diu | 1 | +0% | 10 652 | 4 | 0.04% | +0 | ||
| Andaman and Nicobar Islands | 1 | +0% | 7 541 | 129 | 1.71% | +0 | ||
| Ladakh | 0 | +0% | 20 365 | 207 | 1.02% | +0 | ||
| Chandigarh | 0 | +0% | 61 965 | 811 | 1.31% | +0 |
Taux d'incidence
Le taux d'incidence représente le nombre de personnes infectées par la Covid-19 dans les 7 derniers jours pour 100 000 habitants. Il permet d'avoir une vision synthétique de la circulation du virus dans le térritoire concerné.
Legende du taux d'incidence : <20 20-49 50-149 150-249 250-449 450-749 750-999 >1000
Sources
- Johns Hopkins Whiting School of Engineering - Center for System Science and Engineering - Github repo
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