Inde
Statistiques Covid-19 par état/province
| État/ Province | Accel. 1j|2j | Δ 1jour | Δ% 1jour | Total cas | Décès | Taux décès | Δ 1jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kerala | 545 | +0% | 6 550 587 | 69 586 | 1.06% | +43 | ||
| Delhi | 365 | +0% | 1 903 554 | 26 201 | 1.38% | +1 | ||
| Maharashtra | 326 | +0% | 7 882 802 | 147 856 | 1.88% | +0 | ||
| Karnataka | 167 | +0% | 3 950 545 | 40 106 | 1.02% | +0 | ||
| Haryana | 160 | +0% | 1 000 871 | 10 621 | 1.06% | +0 | ||
| Uttar Pradesh | 123 | +0% | 2 078 642 | 23 519 | 1.13% | +1 | ||
| Rajasthan | 60 | +0% | 1 285 173 | 9 554 | 0.74% | +0 | ||
| Madhya Pradesh | 44 | +0% | 1 042 211 | 10 735 | 1.03% | +0 | ||
| Tamil Nadu | 43 | +0% | 3 454 890 | 38 025 | 1.1% | +0 | ||
| West Bengal | 35 | +0% | 2 019 093 | 21 203 | 1.05% | +0 | ||
| Telangana | 29 | +0% | 792 871 | 4 111 | 0.52% | +0 | ||
| Odisha | 15 | +0% | 1 288 372 | 9 126 | 0.71% | +0 | ||
| Gujarat | 15 | +0% | 1 224 908 | 10 944 | 0.89% | +0 | ||
| Andhra Pradesh | 14 | +0% | 2 319 883 | 14 731 | 0.63% | +0 | ||
| Chandigarh | 13 | +0% | 92 306 | 1 165 | 1.26% | +0 | ||
| Mizoram | 11 | +0% | 228 137 | 698 | 0.31% | +0 | ||
| Punjab | 9 | +0% | 760 189 | 17 752 | 2.34% | +1 | ||
| Chhattisgarh | 9 | +0% | 1 152 379 | 14 034 | 1.22% | +0 | ||
| Jammu and Kashmir | 8 | +0% | 454 199 | 4 752 | 1.05% | +0 | ||
| Bihar | 8 | +0% | 830 710 | 12 256 | 1.48% | +0 | ||
| Himachal Pradesh | 7 | +0% | 285 010 | 4 136 | 1.45% | +0 | ||
| Goa | 6 | +0% | 245 652 | 3 832 | 1.56% | +0 | ||
| Uttarakhand | 6 | +0% | 437 795 | 7 693 | 1.76% | +0 | ||
| Puducherry | 2 | +0% | 165 834 | 1 962 | 1.18% | +0 | ||
| Ladakh | 1 | +0% | 28 261 | 228 | 0.81% | +0 | ||
| Meghalaya | 1 | +0% | 93 822 | 1 593 | 1.7% | +0 | ||
| Tripura | 0 | +0% | 100 887 | 923 | 0.91% | +0 | ||
| Andaman and Nicobar Islands | 0 | +0% | 10 039 | 129 | 1.28% | +0 | ||
| Sikkim | 0 | +0% | 39 165 | 452 | 1.15% | +0 | ||
| Nagaland | 0 | +0% | 35 495 | 760 | 2.14% | +0 | ||
| Manipur | 0 | +0% | 137 230 | 2 120 | 1.54% | +0 | ||
| Jharkhand | 0 | +0% | 435 309 | 5 318 | 1.22% | +0 | ||
| Dadra and Nagar Haveli and Daman and Diu | 0 | +0% | 11 441 | 4 | 0.03% | +0 | ||
| Assam | 0 | +0% | 724 225 | 7 986 | 1.1% | +0 | ||
| Arunachal Pradesh | 0 | +0% | 64 504 | 296 | 0.46% | +0 | ||
| Lakshadweep | 0 | +0% | 11 402 | 52 | 0.46% | +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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