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Africa: Covid-19 Cumulative Recoveries (National)

Publisher: HERA - Humanitarian Emergency Response Africa · Source: HDX · License: cc-by · Updated: 2025-04-10

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Abstract

Covid-19 cumulative recoveries in Africa, per country, per day from the beginning of the pandemic. Source : national governments.

Each row in this dataset represents first-level administrative unit observations. Data was last updated on HDX on 2025-04-10. Geographic scope: DZA, AGO, BEN, BWA, BFA, BDI, CAF, TCD, and 41 others.

Curated into ML-ready Parquet format by Electric Sheep Africa.

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Dataset Characteristics

Domain	Public health
Unit of observation	First-level administrative unit observations
Rows (total)	55
Columns	3 (0 numeric, 3 categorical, 0 datetime)
Train split	44 rows
Test split	11 rows
Geographic scope	DZA, AGO, BEN, BWA, BFA, BDI, CAF, TCD, and 41 others
Publisher	HERA - Humanitarian Emergency Response Africa
HDX last updated	2025-04-10

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Variables

Geographic — iso_country_name_african_region_2020_01_01_2020_01_02_2020_01_03_2020_01_04_2020_01_05_2020_01_06_2020_01_07_2020_01_08_2020_01_09_2020_01_10_2020_01_11_2020_01_12_2020_01_13_2020_01_14_2020_01_15_2020_01_16_2020_01_17_2020_01_18_2020_01_19_2020_01_20_2020_01_21_2020_01_22_2020_01_23_2020_01_24_2020_01_25_2020_01_26_2020_01_27_2020_01_28_2020_01_29_2020_01_30_2020_01_31_2020_02_01_2020_02_02_2020_02_03_2020_02_04_2020_02_05_2020_02_06_2020_02_07_2020_02_08_2020_02_09_2020_02_10_2020_02_11_2020_02_12_2020_02_13_2020_02_14_2020_02_15_2020_02_16_2020_02_17_2020_02_18_2020_02_19_2020_02_20_2020_02_21_2020_02_22_2020_02_23_2020_02_24_2020_02_25_2020_02_26_2020_02_27_2020_02_28_2020_02_29_2020_03_01_2020_03_02_2020_03_03_2020_03_04_2020_03_05_2020_03_06_2020_03_07_2020_03_08_2020_03_09_2020_03_10_2020_03_11_2020_03_12_2020_03_13_2020_03_14_2020_03_15_2020_03_16_2020_03_17_2020_03_18_2020_03_19_2020_03_20_2020_03_21_2020_03_22_2020_03_23_2020_03_24_2020_03_25_2020_03_26_2020_03_27_2020_03_28_2020_03_29_2020_03_30_2020_03_31_2020_04_01_2020_04_02_2020_04_03_2020_04_04_2020_04_05_2020_04_06_2020_04_07_2020_04_08_2020_04_09_2020_04_10_2020_04_11_2020_04_12_2020_04_13_2020_04_14_2020_04_15_2020_04_16_2020_04_17_2020_04_18_2020_04_19_2020_04_20_2020_04_21_2020_04_22_2020_04_23_2020_04_24_2020_04_25_2020_04_26_2020_04_27_2020_04_28_2020_04_29_2020_04_30_2020_05_01_2020_05_02_2020_05_03_2020_05_04_2020_05_05_2020_05_06_2020_05_07_2020_05_08_2020_05_09_2020_05_10_2020_05_11_2020_05_12_2020_05_13_2020_05_14_2020_05_15_2020_05_16_2020_05_17_2020_05_18_2020_05_19_2020_05_20_2020_05_21_2020_05_22_2020_05_23_2020_05_24_2020_05_25_2020_05_26_2020_05_27_2020_05_28_2020_05_29_2020_05_30_2020_05_31_2020_06_01_2020_06_02_2020_06_03_2020_06_04_2020_06_05_2020_06_06_2020_06_07_2020_06_08_2020_06_09_2020_06_10_2020_06_11_2020_06_12_2020_06_13_2020_06_14_2020_06_15_2020_06_16_2020_06_17_2020_06_18_2020_06_19_2020_06_20_2020_06_21_2020_06_22_2020_06_23_2020_06_24_2020_06_25_2020_06_26_2020_06_27_2020_06_28_2020_06_29_2020_06_30_2020_07_01_2020_07_02_2020_07_03_2020_07_04_2020_07_05_2020_07_06_2020_07_07_2020_07_08_2020_07_09_2020_07_10_2020_07_11_2020_07_12_2020_07_13_2020_07_14_2020_07_15_2020_07_16_2020_07_17_2020_07_18_2020_07_19_2020_07_20_2020_07_21_2020_07_22_2020_07_23_2020_07_24_2020_07_25_2020_07_26_2020_07_27_2020_07_28_2020_07_29_2020_07_30_2020_07_31_2020_08_01_2020_08_02_2020_08_03_2020_08_04_2020_08_05_2020_08_06_2020_08_07_2020_08_08_2020_08_09_2020_08_10_2020_08_11_2020_08_12_2020_08_13_2020_08_14_2020_08_15_2020_08_16_2020_08_17_2020_08_18_2020_08_19_2020_08_20_2020_08_21_2020_08_22_2020_08_23_2020_08_24_2020_08_25_2020_08_26_2020_08_27_2020_08_28_2020_08_29_2020_08_30_2020_08_31_2020_09_01_2020_09_02_2020_09_03_2020_09_04_2020_09_05_2020_09_06_2020_09_07_2020_09_08_2020_09_09_2020_09_10_2020_09_11_2020_09_12_2020_09_13_2020_09_14_2020_09_15_2020_09_16_2020_09_17_2020_09_18_2020_09_19_2020_09_20_2020_09_21_2020_09_22_2020_09_23_2020_09_24_2020_09_25_2020_09_26_2020_09_27_2020_09_28_2020_09_29_2020_09_30_2020_10_01_2020_10_02_2020_10_03_2020_10_04_2020_10_05_2020_10_06_2020_10_07_2020_10_08_2020_10_09_2020_10_10_2020_10_11_2020_10_12_2020_10_13_2020_10_14_2020_10_15_2020_10_16_2020_10_17_2020_10_18_2020_10_19_2020_10_20_2020_10_21_2020_10_22_2020_10_23_2020_10_24_2020_10_25_2020_10_26_2020_10_27_2020_10_28_2020_10_29_2020_10_30_2020_10_31_2020_11_01_2020_11_02_2020_11_03_2020_11_04_2020_11_05_2020_11_06_2020_11_07_2020_11_08_2020_11_09_2020_11_10_2020_11_11_2020_11_12_2020_11_13_2020_11_14_2020_11_15_2020_11_16_2020_11_17_2020_11_18_2020_11_19_2020_11_20_2020_11_21_2020_11_22_2020_11_23_2020_11_24_2020_11_25_2020_11_26_2020_11_27_2020_11_28_2020_11_29_2020_11_30_2020_12_01_2020_12_02_2020_12_03_2020_12_04_2020_12_05_2020_12_06_2020_12_07_2020_12_08_2020_12_09_2020_12_10_2020_12_11_2020_12_12_2020_12_13_2020_12_14_2020_12_15_2020_12_16_2020_12_17_2020_12_18_2020_12_19_2020_12_20_2020_12_21_2020_12_22_2020_12_23_2020_12_24_2020_12_25_2020_12_26_2020_12_27_2020_12_28_2020_12_29_2020_12_30_2020_12_31_2021_01_01_2021_01_02_2021_01_03_2021_01_04_2021_01_05_2021_01_06_2021_01_07_2021_01_08_2021_01_09_2021_01_10_2021_01_11_2021_01_12_2021_01_13_2021_01_14_2021_01_15_2021_01_16_2021_01_17_2021_01_18_2021_01_19_2021_01_20_2021_01_21_2021_01_22_2021_01_23_2021_01_24_2021_01_25_2021_01_26_2021_01_27_2021_01_28_2021_01_29_2021_01_30_2021_01_31_2021_02_01_2021_02_02_2021_02_03_2021_02_04_2021_02_05_2021_02_06_2021_02_07_2021_02_08_2021_02_09_2021_02_10_2021_02_11_2021_02_12_2021_02_13_2021_02_14_2021_02_15_2021_02_16_2021_02_17_2021_02_18_2021_02_19_2021_02_20_2021_02_21_2021_02_22_2021_02_23_2021_02_24_2021_02_25_2021_02_26_2021_02_27_2021_02_28_2021_03_01_2021_03_02_2021_03_03_2021_03_04_2021_03_05_2021_03_06_2021_03_07_2021_03_08_2021_03_09_2021_03_10_2021_03_11_2021_03_12_2021_03_13_2021_03_14_2021_03_15_2021_03_16_2021_03_17_2021_03_18_2021_03_19_2021_03_20_2021_03_21_2021_03_22_2021_03_23_2021_03_24_2021_03_25_2021_03_26_2021_03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Identifier / Metadata — esa_source (HDX), esa_processed (2026-04-05).

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Quick Start

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Numeric Summary

Column	Min	Max	Mean	Median
No numeric columns.

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Curation

Raw data was downloaded from HDX via the CKAN API and converted to Parquet. Column names were lowercased and standardised to snake_case. Common missing-value markers (N/A, null, none, -, unknown, no data, #N/A) were unified to NaN. 941 exact duplicate rows were removed. The dataset was split 80/20 into train and test partitions using a fixed random seed (42) and saved as Snappy-compressed Parquet.

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Limitations

• Data originates from HERA - Humanitarian Emergency Response Africa and has not been independently validated by ESA.
• Automated cleaning cannot correct for misreported values, definitional inconsistencies, or sampling bias in the original collection.
• This dataset spans 49 countries; geographic and methodological inconsistencies across national boundaries may affect cross-country comparability.
• Refer to the original HDX dataset page for the publisher's own methodology notes and caveats.

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Citation

@dataset{hdx_africa_covid_19_cumulative_recoveries,
  title     = {Africa: Covid-19 Cumulative Recoveries (National)},
  author    = {HERA - Humanitarian Emergency Response Africa},
  year      = {2025},
  url       = {https://data.humdata.org/dataset/africa-covid-19-cumulative-recoveries},
  note      = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)}
}

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Electric Sheep Africa — Africa's ML dataset infrastructure. Lagos, Nigeria.