def seccion_k(self):
db1 = self.dset
cortado = pd.cut(db1.Diff_salida_enellugar.dt.seconds,
[0, 20, 40, 1000000],
labels=['Menos 20 min', '20 a 40 min', 'Más 40 min'])
result = pd.crosstab(db1['Bas_avan'],
cortado,
margins=True,
margins_name='Total',
dropna=False)
result.columns.name = 'Tiempo llegada al lugar'
result.index.name = 'Tipo Móvil'
titulo = 'Sección K: INTERVENCIONES PRE HOSPITALARIAS (SAMU)'
texto = 'Se asume que todas las intervenciones críticas son realizadas \
por móviles avanzados y que las no-críticas por móviles básicos. Esto \
determina que las casillas de las prestaciones críticas tengan valores \
de cero para móviles básicos y las prestaciones no-críticas tengan \
valores cero para móviles avanzados. \n \n'
espacios = '\n \n'
print(titulo, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(texto, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(result, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(espacios, file=open(self.informe_arch, 'a'))
pcolor('Calculo y escribo la sección K', 'INFO')
pcolor(result, 'INFO')
def descripcion_BD(BD):
pcolor('Estas son las columnas', 'INFO')
pcolor(BD.columns, 'INFO')
pcolor('Descripción del tiempo', 'INFO')
pcolor('\n', 'INFO')
pcolor(BD.Fecha.describe(), 'INFO')
def archivo_infome(self, nombrearchivo=None):
if nombrearchivo:
self.informe_arch = '../temp/' + nombrearchivo
else:
self.informe_arch = '../temp/Informe.txt'
print(' ', file=open(self.informe_arch, 'w'))
pcolor('Se crea el archivo:', 'INFO')
pcolor(self.informe_arch, 'INFO')
def seccion_n(dset):
global result_n2, result_n1
db1 = dset
# Parametrizo para las patologías del REM8
politrauma = [
'Accidente vehicular o transporte. Atropellos', 'Caídas graves',
'Accidente múltiples víctimas (cualquier razón)'
]
db1['Patol'] = np.nan
db1.loc[db1['Submotivo del Llamado'].isin(politrauma), 'Patol'] = 'PoliTMT'
db1.loc[db1['Submotivo del Llamado'] ==
'Colapso respiratorio o circulatorio. PCR. Asfixia',
'Patol'] = 'PCR'
db1.loc[db1['Submotivo del Llamado'] == 'Dolor de pecho', 'Patol'] = 'SCA'
db1.loc[db1['Patol'].isnull(), 'Patol'] = 'Otros'
db1['Patol'] = pd.Categorical(
db1['Patol'],
categories=['PCR', 'PoliTMT', 'SCA', 'Otros'],
ordered=True)
# Parametrizo para los sexos del REM8
db1.loc[db1['Género'] == 'Femenino', 'Género'] = 'Fem'
db1.loc[db1['Género'] == 'Masculino', 'Género'] = 'Mas'
db1['Género'] = pd.Categorical(db1['Género'],
categories=['Mas', 'Fem'],
ordered=True)
# escribo la tabla
dum1 = pd.cut(db1.Edad, range(0, 90, 5), right=False)
db1['Patol'].value_counts(sort=False)
result0 = pd.crosstab(db1['Patol'], db1['Género']) # total
result1 = pd.crosstab(db1['Patol'],
[dum1, db1['Género']]) # dividida por edad
# (tuve que setear las
# las columnas maximas
# de pandas)
# escribo en el informe
titulo = ' Sección N: TRASLADO SECUNDARIO (Desde un Establecimiento a Otro)'
texto = 'Es una tabla larga, por lo que se divide en varios espacios '
espacios = '\n \n'
print(titulo, file=open(informe_arch, 'a'))
print(texto, file=open(informe_arch, 'a'))
print(result0, file=open(informe_arch, 'a'))
print(result1, file=open(informe_arch, 'a'))
pcolor('Calculo y escribo la sección N', 'INFO')
result_n1 = result0
result_n2 = result1
return (result_n2)
def __init__(self):
pcolor('Importaste la clase Analizador', 'HEADER')
print('Las funciones son:')
print('archivo_infome')
print('asignador_dataset')
print('rango_alcance')
print('seccion_k')
self.informe_arch = ''
self.dset = pd.DataFrame()
def __init__(self):
pcolor('Has importado la clase importadora de BDs', 'HEADER')
print('Las funciones son:')
print('dbexistentes')
print('importo_BD')
print('complejidad_ambulancia')
print('descripcion_BD')
self.dir_propuesto = '../'
self.directorio = ''
self.BD = pd.DataFrame()
def complejidad_ambulancia(BD):
BD['Bas_avan'] = BD['Tipo Despachado']
BD.loc[BD['Tipo Despachado'] == 'm1', 'Bas_avan'] = 'Básico'
BD.loc[BD['Tipo Despachado'] == 'm2', 'Bas_avan'] = 'Avanzado'
BD.loc[BD['Tipo Despachado'] == 'm3', 'Bas_avan'] = 'Avanzado'
BD.loc[BD['Tipo Despachado'] == 'x5', 'Bas_avan'] = 'Avanzado'
BD['Bas_avan'] = pd.Categorical(BD['Bas_avan'],
categories=['Básico', 'Avanzado'],
ordered=True)
pcolor('Parametrizo complejidad móvil', 'INFO')
def base_ambulancia(self, base_ambulancia=None):
pcolor('Hay que elegir la base que se quiere calcular', 'INFO')
if base_ambulancia:
if base_ambulancia == 'SAMU':
pass
elif base_ambulancia == 'Quilpué':
sector = self.BD['Nombre Vehículo'].str.contains('R3') == True
self.BD = self.BD[sector]
else:
pcolor('[1] Todo SAMU, [2] Quilpué')
decide = input('Elige [1/2]')
if decide == '1':
pass
elif decide == '2':
sector = self.BD['Nombre Vehículo'].str.contains('R3') == True
self.BD = self.BD[sector]
def seccion_l(self):
db1 = self.dset
test = db1.loc[db1['Motivo del Llamado'] != 'Traslados']
result = test.groupby(['Categoría Vehículo', 'Bas_avan'])['Id'].count()
result.index.names = ['Categoría Vehículo', 'Tipo móvil']
titulo = ' Sección L: TRASLADOS PRIMARIOS A UNIDADES DE URGENCIA'
texto = ' '
espacios = '\n \n'
print(titulo, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(texto, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(result, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(espacios, file=open(self.informe_arch, 'a'))
pcolor('Calculo y escribo la sección L', 'INFO')
pcolor(result, 'INFO')
def rango_alcance(self):
# los tiempos de z17 al z8 los divido según requisito planilla
db1 = self.dset
titulo = 'REM 8'
result = 'Este informe abarca desde el {inicio} al {fin}, está basado\
en la la/las siguientes comunas {comunas} con {cantidad} casos cada \
una'.format(inicio=db1.Fecha.describe()['first'].strftime('%d-%m-%Y'),
fin=db1.Fecha.describe()['last'].strftime('%d-%m-%Y'),
comunas=db1.Comuna.value_counts().head().index.values,
cantidad=db1.Comuna.value_counts().head().values)
espacios = '\n \n'
print(titulo, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(result, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(espacios, file=open(self.informe_arch, 'a'))
pcolor('Cabecera del informe', 'INFO')
pcolor(result, 'INFO')
def seccion_m(self):
db1 = self.dset
test = db1.loc[db1['Motivo del Llamado'] == 'Traslados']
result = test.groupby(['Categoría Vehículo', 'Bas_avan'])['Id'].count()
result.index.names = ['Categoría Vehículo', 'Tipo móvil']
result
titulo = ' Sección M: TRASLADO SECUNDARIO (Desde un Establecimiento a Otro)'
texto = ' '
espacios = '\n \n'
print(titulo, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(texto, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(result, file=open(self.informe_arch, 'a'))
print(espacios, file=open(self.informe_arch, 'a'))
pcolor('Calculo y escribo la sección M', 'INFO')
pcolor(result, 'INFO')
def cortar(self):
pcolor(
f'Elegiste desde el {self.lim_inferior} al {self.lim_superior},',
'INFO')
pcolor(
f'Elegiste las comunas de {self.BD.Comuna.value_counts().index[0]}',
'INFO')
self.BD = self.BD.loc[(self.BD.Fecha > self.lim_inferior)
& (self.BD.Fecha < self.lim_superior)]
pcolor(self.BD.Fecha.describe(), 'INFO')
def main():
# Propongo las bases de datos
pcolor('Este script asegura las dependencias', 'HEADER')
dir_lectura = dbexistentes()
pcolor('Se utilizará el siguiente drectorio', 'HEADER')
pcolor(dir_lectura, 'OK')
# asigno las bases de datos (importo)
db_reportebase = importo_BD(dir_lectura)
print(db_reportebase.info())
# Creo variable especial para REM8 de complejidad
complejidad_ambulancia(db_reportebase)
# Describo a grandes rasgos
descripcion_BD(db_reportebase)
global BD
BD = db_reportebase.copy()
def limites(self):
pcolor('Asumo que el mes a calcular es:', 'INFO')
pcolor(self.BD.Fecha.describe()['last'].strftime('%m-%Y'), 'INFO')
decide = input('Aceptas? [s/n]') or 's'
if decide == 's':
m = self.BD.Fecha.describe()['last'].month
y = self.BD.Fecha.describe()['last'].year
dia_final = calendar.monthrange(y, m)[1]
dum = str(y) + str(m) + str(1)
dum1 = str(y) + str(m) + str(dia_final)
self.lim_inferior = pd.to_datetime(dum, format='%Y%m%d')
self.lim_superior = pd.to_datetime(dum1, format='%Y%m%d')
else:
lee_in = input('Ingresa fecha inical [AAAA-MM-DD]')
lee_fin = input('Ingresa fecha final [AAAA-MM-DD]')
self.lim_inferior = pd.to_datetime(lee_in, format='%Y-%m-%d')
self.lim_superior = pd.to_datetime(lee_fin, format='%Y-%m-%d')
pcolor('Tu mes listo', 'OK')
def __init__(self):
pcolor('Inicio de submuestra', 'HEADER')
self.lim_inferior = np.nan
self.lim_superior = np.nan
self.BD = pd.DataFrame()
def dbexistentes():
# dir_propuesto = '../../../BD/BD_compiladas/'
dir_propuesto = '../'
pcolor('Estos son los archivos existentes en ', 'INFO')
pcolor(dir_propuesto, 'INFO')
pcolor('Son las siguientes:', 'INFO')
datos = []
for dirname, dirnames, filenames in os.walk(dir_propuesto):
for filename in filenames:
datos.append(os.path.join(dirname, filename))
pcolor(datos, 'OK')
pcolor('Si filtro por reportebase encuentro lo siguiente:', 'INFO')
dir_propuesto_reportebase = [f for f in datos if 'reportebase' in f]
pcolor(dir_propuesto_reportebase, 'OK')
decide = input('Aceptas? [s/n]') or 's'
if decide == 's':
pass
else:
dir_propuesto_reportebase = input('Favor escribe directorio:')
return dir_propuesto_reportebase[0]
def asignador_dataset(self, dataset):
self.dset = dataset
pcolor('Se asigna la base de datos', 'INFO')