South Sudan · Country Data Coverage
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End of preview. Expand in Data Studio
Africa Covid 19 Cumulative Infections National | Africa (HERA - Humanitarian Emergency Response Africa)
996 rows - 1 Africa country/area - detected - source table - Engineered by Electric Sheep Africa
TL;DR
This dataset contains 996 rows from HERA - Humanitarian Emergency Response Africa, covering Africa Covid 19 Cumulative Infections National. It is published as ML-ready Parquet with consistent Hugging Face metadata, source provenance, and analysis-friendly loading examples.
What This Dataset Measures
Health datasets help analysts monitor disease burden, service delivery, population health outcomes, and public-health program performance.
Source-provided context: Cumulative Covid-19 cases per country in Africa HERA is gathering national and subnational Covid-19 data since the beginning of the outbreak. We would appreciate your feedback, feel free to contact us!
How To Read This Dataset
- One row means: one source record from the original tabular resource, with Electric Sheep Africa provenance columns added where available.
- Primary geography column:
country_iso3. - Best time column:
source_period_start_year. - Time coverage basis: source_period_start_year.
- Recommended join keys:
country_iso3where available plus source-specific keys.
Coverage
| Dimension | Value |
|---|---|
| Rows | 996 |
| Countries/areas | 1 |
| First period | detected |
| Last period | detected |
| Indicators | 0 |
| Columns | 15 |
| Source format | CSV |
Geographic Coverage
Top areas shown below, sorted by row count when available:
| Area | Rows | First year | Last year | Name |
|---|---|---|---|---|
SSD |
996 | detected | detected | South Sudan |
Indicators, Variables, Or Resource Contents
- This repo preserves one source tabular resource with its usable columns kept together.
Schema
| Column | Type | Description | Example |
|---|---|---|---|
source_record_id |
string |
Stable row identifier assigned during Electric Sheep Africa engineering. | 52d3cbe6-b6d2-414b-8523-804db65015bb:0 |
country_iso3 |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
ISO3 country or area code. | SSD |
country_name |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Country or area name. | South Sudan |
iso_country_name_african_region_2020_01_01_2020_01_02_20 |
string |
Source column from the original resource. | DZA;Algeria;Northern Africa;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0... |
source_period_start_year |
int64 |
Start year inferred from source metadata. | `` |
source_period_end_year |
int64 |
End year inferred from source metadata. | `` |
source_period_label |
string |
Source column from the original resource. | `` |
source_provider |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Publishing organization. | HERA - Humanitarian Emergency Response Africa |
source_dataset |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Source dataset or package title. | Africa: Covid-19 Cumulative infections (National) |
source_resource |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Source resource title, table name, or file name. | Africa_COVID19_Cumulative_Infections_National.csv |
source_package_id |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Source package identifier. | 5ab24e84-59ff-4453-a0fb-df9eba4a9d9e |
source_resource_id |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Source resource identifier. | 52d3cbe6-b6d2-414b-8523-804db65015bb |
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Original source URL or download URL. | https://data.humdata.org/dataset/5ab24e84-59ff-4453-a0fb-df9eba4a9d9e... |
license_id |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
Source license identifier. | cc-by |
retrieved_at |
dictionary<values=string, indices=int8, ordered=0> |
UTC source retrieval timestamp from the Electric Sheep Africa pipeline. | 2026-08-10T18:18:23Z |
Usage
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-south-sudan-africa-covid-19-cumulative-infections-national-795398fb")
df = ds["train"].to_pandas()
print(df.head())
Inspect Columns
print(df.info())
print(df.head())
Filter By Geography
if "country_iso3" in df.columns:
sample = df[df["country_iso3"] == "SSD"]
Time-Series Pattern
if "value" in df.columns and "source_period_start_year" in df.columns:
trend = df.sort_values("source_period_start_year")
Pivot For Analysis
if {"indicator_id", "year", "value"}.issubset(df.columns):
matrix = df.pivot_table(index="year", columns="indicator_id", values="value")
print(matrix.tail())
Data Quality Notes
- Canonical time field:
source_period_start_year. - Missing values are preserved rather than silently imputed.
- Column names are standardized for machine use; source meanings are preserved where known.
- Always confirm source methodology, units, and collection definitions before policy, production, or redistribution-sensitive use.
Source And Provenance
- Source: HERA - Humanitarian Emergency Response Africa
- Publisher: HERA - Humanitarian Emergency Response Africa
- Portal: https://data.humdata.org
- Resource: Africa_COVID19_Cumulative_Infections_National.csv
- License: CC BY 4.0
- Retrieved/generated:
2026-08-10T19:48:35Z - Hugging Face repo: electricsheepafrica/africa-south-sudan-africa-covid-19-cumulative-infections-national-795398fb
Transformations Applied
- Converted the source table to Parquet for efficient analytics and ML workflows.
- Added or preserved source provenance columns where available.
- Standardized README metadata, dataset loading configuration, schema documentation, and citation format.
- Preserved source-reported values without analytical imputation.
Suggested Analyses
- Compare health outcomes across geographies
- Track changes over time
- Join with population or facility data
- Build time-series views and period-over-period comparisons
- Check missingness before modeling
- Use
country_iso3as the safest geography join key when present
Citation
@misc{electric_sheep_africa_africa_south_sudan_africa_covid_19_cumulative_infections_national_795398fb_2026,
title = {Africa Covid 19 Cumulative Infections National | Africa (HERA - Humanitarian Emergency Response Africa)},
author = {HERA - Humanitarian Emergency Response Africa},
year = {2026},
url = {https://data.humdata.org/dataset/africa-covid-19-cumulative-infected-cases},
publisher = {Hugging Face Datasets, engineered by Electric Sheep Africa},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-south-sudan-africa-covid-19-cumulative-infections-national-795398fb}}
}
License
Released under CC BY 4.0.
Original data is published by HERA - Humanitarian Emergency Response Africa. Electric Sheep Africa engineering standardizes the data for discovery, loading, and analysis on Hugging Face. Cite both the original source and this ML-ready dataset when used.
About Electric Sheep Africa
Electric Sheep Africa publishes ML-ready African public datasets on Hugging Face.
Provenance: README standardized 2026-08-12 by the Electric Sheep Africa README system. Source URL: https://data.humdata.org/dataset/africa-covid-19-cumulative-infected-cases
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