Inde
Statistiques Covid-19 par état/province
| État/ Province | Accel. 1j|2j | Δ 1jour | Δ% 1jour | Total cas | Décès | Taux décès | Δ 1jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kerala | 5 405 | +0.1% | 5 147 219 | 40 535 | 0.79% | +403 | ||
| Maharashtra | 767 | +0% | 6 636 425 | 141 025 | 2.13% | +28 | ||
| Tamil Nadu | 718 | +0% | 2 727 635 | 36 492 | 1.34% | +11 | ||
| West Bengal | 668 | +0% | 1 616 751 | 19 498 | 1.21% | +12 | ||
| Karnataka | 322 | +0% | 2 996 470 | 38 213 | 1.28% | +2 | ||
| Mizoram | 275 | +0.2% | 135 450 | 501 | 0.37% | +4 | ||
| Odisha | 237 | +0% | 1 049 345 | 8 413 | 0.8% | +2 | ||
| Jammu and Kashmir | 234 | +0.1% | 337 086 | 4 477 | 1.33% | +1 | ||
| Telangana | 193 | +0% | 676 187 | 3 993 | 0.59% | +1 | ||
| Assam | 187 | +0% | 617 039 | 6 108 | 0.99% | +5 | ||
| Andhra Pradesh | 184 | +0% | 2 073 093 | 14 443 | 0.7% | +1 | ||
| Himachal Pradesh | 74 | +0% | 227 269 | 3 849 | 1.69% | +1 | ||
| Goa | 62 | +0% | 178 990 | 3 384 | 1.89% | +0 | ||
| Uttarakhand | 48 | +0% | 344 303 | 7 408 | 2.15% | +0 | ||
| Gujarat | 45 | +0% | 827 520 | 10 093 | 1.22% | +1 | ||
| Punjab | 41 | +0% | 603 320 | 16 605 | 2.75% | +3 | ||
| Puducherry | 41 | +0% | 128 965 | 1 873 | 1.45% | +1 | ||
| Delhi | 39 | +0% | 1 440 973 | 25 098 | 1.74% | +0 | ||
| Manipur | 31 | +0% | 125 236 | 1 978 | 1.58% | +1 | ||
| Meghalaya | 30 | +0% | 84 510 | 1 473 | 1.74% | +0 | ||
| Haryana | 24 | +0% | 771 733 | 10 054 | 1.3% | +0 | ||
| Ladakh | 23 | +0.1% | 21 601 | 214 | 0.99% | +0 | ||
| Rajasthan | 21 | +0% | 954 806 | 8 955 | 0.94% | +0 | ||
| Chhattisgarh | 20 | +0% | 1 006 833 | 13 593 | 1.35% | +0 | ||
| Madhya Pradesh | 17 | +0% | 793 187 | 10 528 | 1.33% | +0 | ||
| Tripura | 15 | +0% | 84 820 | 824 | 0.97% | +0 | ||
| Jharkhand | 12 | +0% | 349 256 | 5 140 | 1.47% | +0 | ||
| Sikkim | 10 | +0% | 32 252 | 403 | 1.25% | +0 | ||
| Chandigarh | 6 | +0% | 65 471 | 820 | 1.25% | +0 | ||
| Uttar Pradesh | 6 | +0% | 1 710 405 | 22 911 | 1.34% | +0 | ||
| Nagaland | 3 | +0% | 32 125 | 696 | 2.17% | +0 | ||
| Arunachal Pradesh | 3 | +0% | 55 279 | 280 | 0.51% | +0 | ||
| Lakshadweep | 2 | +0% | 10 396 | 51 | 0.49% | +0 | ||
| Bihar | 2 | +0% | 726 225 | 9 663 | 1.33% | +0 | ||
| Dadra and Nagar Haveli and Daman and Diu | 0 | +0% | 10 683 | 4 | 0.04% | +0 | ||
| Andaman and Nicobar Islands | 0 | +0% | 7 683 | 129 | 1.68% | +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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