def prod21_22(fte, producto):
copyfile(fte, producto + '.csv')
HospitalizadosEtario_T = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
HospitalizadosEtario_T.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
df = pd.read_csv(fte)
if '21' in producto:
print('prod21')
identifiers = ['Sintomas']
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(df,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='fecha',
value_name='numero')
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
if '22' in producto:
print('prod22')
if 'Sexo' in df.columns:
identifiers = ['Grupo de edad', 'Sexo']
else:
identifiers = ['Grupo de edad']
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(df,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='fecha',
value_name='numero')
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
def prod35(fte, producto):
df = pd.read_csv(fte)
identifiers = ['Comorbilidad', 'Hospitalización']
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
NumeroSinHosp = df.loc[df['Comorbilidad'] ==
'Número Casos sin Hospitalización',
variables].values
NumeroHosp = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos Hospitalizados',
variables].values
todrop = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos sin Hospitalización']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
todrop = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos Hospitalizados']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
temp1 = round(df.iloc[0:11][variables].divide(100) * NumeroSinHosp)
temp2 = round(df.iloc[11:22][variables].divide(100) * NumeroHosp)
df2 = pd.concat([temp1, temp2], axis=0)
df2 = pd.concat([df['Comorbilidad'], df['Hospitalización'], df2], axis=1)
df2.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df2_t = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
df2_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
df_std = pd.melt(df2,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
def prod9_10(fte, producto):
copyfile(fte, producto + '.csv')
HospitalizadosUCIEtario_T = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
HospitalizadosUCIEtario_T.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
df = pd.read_csv(fte)
identifiers = ['Grupo de edad']
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(df, id_vars=identifiers, value_vars=variables, var_name='fecha', value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
def prod16(fte, producto):
print('Generando producto 16')
copyfile(fte, producto + '.csv')
df2_t = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
df2_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
df = pd.read_csv(fte)
identifiers = ['Grupo de edad', 'Sexo']
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(df, id_vars=identifiers, value_vars=variables, var_name='Fecha',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
def prod35(fte, producto):
df = pd.read_csv(fte)
identifiers = ['Comorbilidad', 'Hospitalización']
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
NumSHosp = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos sin Hospitalización',
variables]
NumHosp = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos Hospitalizados',
variables]
idxNum = NumSHosp.columns.get_loc('2020-06-12')
NumeroSinHosp = NumSHosp.iloc[0][NumSHosp.columns[0:idxNum]]
NumeroHosp = NumHosp.iloc[0][NumHosp.columns[0:idxNum]]
todrop = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos sin Hospitalización']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
todrop = df.loc[df['Comorbilidad'] == 'Número Casos Hospitalizados']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
idx = df.columns.get_loc('2020-06-12')
temp1 = round(df.iloc[0:11][df.columns[2:idx]].divide(100) * NumeroSinHosp)
temp2 = round(df.iloc[11:22][df.columns[2:idx]].divide(100) * NumeroHosp)
temp3 = df.iloc[0:11][df.columns[idx:]]
temp4 = df.iloc[11:22][df.columns[idx:]]
df2 = pd.concat([temp1, temp2], axis=0)
df2 = pd.concat([df['Comorbilidad'], df['Hospitalización'], df2], axis=1)
df3 = pd.concat([temp3, temp4], axis=0)
df3 = pd.concat([df2, df3], axis=1)
df3.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df3_t = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
df3_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
df_std = pd.melt(df3,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
def prod9_10_20_23(fte, producto):
copyfile(fte, producto + '.csv')
HospitalizadosUCIEtario_T = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
HospitalizadosUCIEtario_T.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
def prod21_22(fte, producto):
copyfile(fte, producto + '.csv')
HospitalizadosEtario_T = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
HospitalizadosEtario_T.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
def prod16(fte, producto):
print('Generando producto 16')
copyfile(fte, producto + '.csv')
df2_t = utils.transpone_csv(producto + '.csv')
df2_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
