Autor: aorviz

Sí, ya sé que estamos saturados de gráficas y sesudos análisis epidemiológicos sobre el SARS-CoV-2 y la COVID-19, pero no encontraba la que yo quería: escala logarítmica con los casos de contagiados y fallecidos para Asturias. Podéis ver el resultado en esta web.

Estaba registrando a diario en una Excel los valores, pero he pensado que mejor automatizarlo.

Aquí va el código del script en Python:

# -*- coding: latin-1 -*-

# 01/04/2020
# asturias.v0.py
#
# Estoy generando una gráfica logarítmica en excel
# Con los casos de contagiados por SARS-CoV-2 y los fallecidos por COVID-19
# en Asturias, ya que no encuentro publciada una gráfica de este tipo.
#
# He pensado que podría ser interesante automatizar el proceso de importaciónote
# de los datos y generación de la misma.
#
# ORIGEN DE LOS datos
# Voy a tomar como referencia los que publica en abierto Datadista
# del siguiente repositorio de GitHub
#
# https://github.com/datadista/datasets/tree/master/COVID%2019
#
# Seleccionaremos por tanto los siguientes archivos CSV
#
# Descripción: Acumulado del número de casos confirmados registrados por Comunidad Autónoma. Description: Accumulated number of confirmed cases registered by Autonomous Community
# Nivel administrativo: Comunidad Autónoma
# Nombre del archivo: ccaa_covid19_casos_long.csv
# URL: https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/ccaa_covid19_casos_long.csv
#
# Nivel administrativo: Comunidad Autónoma
# Descripción: Acumulado del número de fallecidos registrados por Comunidad Autónoma.
# Description: Accumulated number of deceased cases registered by Autonomous Community
# Nombre del archivo: ccaa_covid19_fallecidos_long.csv
# URL: https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/ccaa_covid19_fallecidos_long.csv

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, save
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool

casos = 'https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/ccaa_covid19_casos_long.csv'
fallecidos = 'https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/ccaa_covid19_fallecidos_long.csv'


# Definimos las columnas que queremos leer
campos = ['fecha','CCAA','total']

dfcasos = pd.read_csv(casos, usecols=campos, index_col='fecha', parse_dates=True)

# Filtramos los casos para Asturias: CCAA = Asturias

dfcasosfiltroasturias = dfcasos['CCAA']=='Asturias'

dfcasosasturias = dfcasos[dfcasosfiltroasturias]

fuentecasos = ColumnDataSource(dfcasosasturias)

# Procesamos los datos de los fallecidos
dffallecidos = pd.read_csv(fallecidos, usecols=campos, index_col='fecha', parse_dates=True)
dffallecidosfiltroasturias = dffallecidos['CCAA']=='Asturias'
dffallecidossasturias = dffallecidos[dffallecidosfiltroasturias]
fuentefallecidos = ColumnDataSource(dffallecidossasturias)


hover_tool=HoverTool()
hover_tool.tooltips = [
                ('Fecha', '@fecha{%F}'),
                ('Valor', '@total')
        ]
hover_tool.formatters = {
                '@fecha' : 'datetime'
        }


p = figure(title="Asturias",
            plot_height=300,
            plot_width=800,
            y_axis_type="log",
            x_axis_type="datetime",
            background_fill_color="#fafafa")

p.line(x='fecha', y='total',source=fuentecasos,
       line_color="orange", legend_label="Casos confirmados", line_width=3)

p.line(x='fecha', y='total',source=fuentefallecidos,
              line_color="tomato", legend_label="Fallecimientos confirmados", line_width=3)


p.add_tools(hover_tool)
p.legend.location = "top_left"


# Definimos el fichero de salida
output_file("asturias.html")
save(p, title="Casos confirmados y muertes por la COVID-19 en Asturias")

Por último la entrada en el cron:

# Ejecutamos dos veces al día (a las 12 del mediodía y 
# a las 17) el generador de estadísticas
# con los contagiados y fallecidos por la COVID-19
0 12,17 * * * /usr/bin/python3.5 /home/aorviz/tecnologia/_site/SARS-CoV-2/asturias.v0.py