Inde
Statistiques Covid-19 par état/province
| État/ Province | Accel. 1j|2j | Δ 1jour | Δ% 1jour | Total cas | Décès | Taux décès | Δ 1jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kerala | 1 155 | +0% | 6 806 816 | 71 170 | 1.05% | +12 | ||
| Tamil Nadu | 509 | +0% | 3 583 613 | 38 047 | 1.06% | +1 | ||
| Maharashtra | 460 | +0% | 8 121 873 | 148 346 | 1.83% | +3 | ||
| West Bengal | 228 | +0% | 2 114 749 | 21 507 | 1.02% | +1 | ||
| Karnataka | 153 | +0% | 4 064 979 | 40 284 | 0.99% | +0 | ||
| Odisha | 146 | +0% | 1 334 236 | 9 194 | 0.69% | +1 | ||
| Delhi | 92 | +0% | 2 003 461 | 26 502 | 1.32% | +0 | ||
| Gujarat | 91 | +0% | 1 274 842 | 11 034 | 0.87% | +0 | ||
| Telangana | 84 | +0% | 837 969 | 4 111 | 0.49% | +0 | ||
| Haryana | 53 | +0% | 1 054 977 | 10 705 | 1.01% | +0 | ||
| Chhattisgarh | 49 | +0% | 1 176 363 | 14 134 | 1.2% | +0 | ||
| Uttar Pradesh | 47 | +0% | 2 126 248 | 23 622 | 1.11% | +0 | ||
| Rajasthan | 47 | +0% | 1 313 198 | 9 641 | 0.73% | +0 | ||
| Bihar | 35 | +0% | 850 549 | 12 302 | 1.45% | +0 | ||
| Puducherry | 34 | +0% | 174 636 | 1 974 | 1.13% | +0 | ||
| Andhra Pradesh | 30 | +0% | 2 338 350 | 14 733 | 0.63% | +0 | ||
| Goa | 30 | +0% | 258 120 | 3 966 | 1.54% | +0 | ||
| Assam | 25 | +0% | 745 639 | 8 034 | 1.08% | +0 | ||
| Punjab | 24 | +0% | 784 610 | 17 916 | 2.28% | +0 | ||
| Madhya Pradesh | 11 | +0% | 1 054 320 | 10 771 | 1.02% | +0 | ||
| Himachal Pradesh | 11 | +0% | 312 218 | 4 210 | 1.35% | +0 | ||
| Uttarakhand | 11 | +0% | 449 206 | 7 751 | 1.73% | +0 | ||
| Mizoram | 10 | +0% | 238 446 | 723 | 0.3% | +0 | ||
| Jammu and Kashmir | 8 | +0% | 479 157 | 4 785 | 1% | +0 | ||
| Sikkim | 7 | +0% | 44 187 | 498 | 1.13% | +0 | ||
| Jharkhand | 7 | +0% | 442 367 | 5 330 | 1.2% | +0 | ||
| Meghalaya | 6 | +0% | 96 700 | 1 622 | 1.68% | +0 | ||
| Tripura | 4 | +0% | 107 801 | 939 | 0.87% | +0 | ||
| Andaman and Nicobar Islands | 4 | +0% | 10 689 | 129 | 1.21% | +0 | ||
| Manipur | 1 | +0% | 139 812 | 2 148 | 1.54% | +0 | ||
| Ladakh | 1 | +0% | 29 339 | 231 | 0.79% | +0 | ||
| Chandigarh | 1 | +0% | 99 206 | 1 181 | 1.19% | +0 | ||
| Arunachal Pradesh | 1 | +0% | 66 848 | 296 | 0.44% | +0 | ||
| Nagaland | 0 | +0% | 35 961 | 781 | 2.17% | +0 | ||
| Dadra and Nagar Haveli and Daman and Diu | 0 | +0% | 11 587 | 4 | 0.03% | +0 | ||
| Lakshadweep | 0 | +0% | 11 415 | 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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