def send_bundle_to_ODLI(a):
# загружаем из витрины исследования, которые нужно отправить
load_data_research()
if len(db_lab) == 0:
raise my_except('Некого отправлять, витрина пуста')
# начинаем отправлять по одному
for row in db_lab:
# начнем с генерации PDF исследования
encoded_pdf = generate_pdf(row)
# Адрес АПИ
url = get_dir('odli_http_test')
# Заголовок джейсона
headers = {'content-type': 'application/json', 'Authorization': get_dir('odli_key_test')}
# Настройка прокси моего компа
proxies = {'http': os.getenv('http_proxy')}
# Создаем джейсон
json_bundle = generate_json_new(row,encoded_pdf)
# на всякий случай сохраняю бандл в файлик
data=json.dumps(json_bundle, ensure_ascii=False)
with open(get_dir('temp') + r'\data.json', 'w', encoding='utf8') as f:
f.write(data)
# отправка бандла на сервера
#response = requests.post(url, data=data.encode('utf-8'), headers=headers, proxies=proxies)
# чтение ответа
#otvet = response.json()
# отправляем id бандла, которое получили от сервера в базу
#send_otvet_id(int(row.ID),otvet["id"])
# так как это тест, то остановимся на 1 исследовании
#return 'успешно отправлен бандл ' + otvet["id"]
return get_dir('temp') + r'\data.json'
return 'Было отправлено ' + len(db_lab) + ' бандлов'
def cvod_26_covid(a):
sql = open('sql/parus/covid_26_svod.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
df['type'] = 'parus'
old_file = get_dir('punct_zabor') + '/' + datetime.datetime.now().strftime(
'%d.%m.%Y') + ' Пункты отбора.xlsx'
values = {6: 0, 7: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0, 13: 0, 14: 0}
try:
old = pd.read_excel(old_file,
skiprows=3,
header=None,
sheet_name='Соединение')
except:
old = pd.DataFrame()
else:
old = old.loc[~(old[2].isnull() & old[3].isnull()
& old[5].isnull())].fillna(value=values)
del old[0]
del old[14]
old['type'] = 'file'
if len(old.columns) == len(df.columns):
old.columns = df.columns
old_file = get_dir('punct_zabor') + '/' + datetime.datetime.now().strftime(
'%d.%m.%Y') + ' Пункты отбора.xlsx'
new_df = pd.concat([df, old], ignore_index=True).drop_duplicates(
subset=['LAB_UTR_MO', 'ADDR_PZ', 'LAB_UTR_02'])
date = (datetime.datetime.now() +
datetime.timedelta(days=1)).strftime('%d_%m_%Y')
new_name = date + '_26_COVID_19_cvod.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/26_COVID_19_svod.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Из паруса']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 5):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
ws = wb['Из файла']
rows = dataframe_to_rows(old, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 5):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
ws = wb['Соединение']
rows = dataframe_to_rows(new_df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 5):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def generate_pdf(stroka):
pdf_path = get_dir('odli_pdf') + '\\' +stroka.Surname +' '+ stroka.Firstname +' '+ stroka.Patronymic
logo_image = r'miaclogo.png'
pdf = Document(pdf_path)
pdf.packages.add(Package('babel',options='russian'))
pdf.packages.add(Package('pdfx', options= NoEscape('a-1b') ))
pdf.packages.add(Package('inputenc',options='utf8'))
pdf.packages.add(Package('fontenc',options='T2A'))
pdf.packages.add(Package('geometry',options='a5paper'))
first_page = PageStyle("firstpage")
with first_page.create(Head("L")) as header_left:
with header_left.create(MiniPage(width=NoEscape(r"0.49\textwidth"),pos='l')) as logo_wrapper:
logo_wrapper.append(StandAloneGraphic(image_options="width=120px",filename=logo_image))
with header_left.create(MiniPage(width=NoEscape(r"0.49\textwidth"),pos='c')) as logo_wrapper:
logo_wrapper.append(NoEscape("Сгенерированно в СПб ГБУЗ МИАЦ"))
logo_wrapper.append(NewLine())
logo_wrapper.append(NoEscape("В основе данные, предоставленные лабораториями"))
pdf.preamble.append(first_page)
pdf.change_document_style("firstpage")
pdf.add_color(name="lightgray", model="gray", description="0.80")
pdf.append(HorizontalSpace(size="500px"))
with pdf.create(Section(NoEscape("Исследование на COVID-19"),numbering=False)):
pdf.append(NoEscape("Наименование лаборатории: " + stroka.Name_Lab ))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("Дата исследования: " + stroka.Date_Test))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("Ответственный за исследование: "))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape(stroka.lab_familia +' '+ stroka.lab_name +' '+ stroka.lab_secondname))
with pdf.create(Section(NoEscape("Пациент: ") ,numbering=False)):
pdf.append(LargeText(NoEscape(stroka.Surname +' '+ stroka.Firstname +' '+ stroka.Patronymic)))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("Дата рождения: " + stroka.Birthday))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("Паспорт: " + stroka.Passport))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("СНИЛС: " + stroka.Snils))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("ОМС: " + stroka.Policy_OMS))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NoEscape("Контактный номер: " + stroka.Phone))
pdf.append(NewLine())
with pdf.create(Section(NoEscape("Результат: "),numbering=False)):
pdf.append(NoEscape("Качественное обнаружение короновируса SARS 2 в различных образцах: "))
pdf.append(NewLine())
pdf.append(NewLine())
if stroka.Result_Test == 'ND':
pdf.append(TextColor('green',LargeText(NoEscape('Не обнаружено'))))
if stroka.Result_Test == 'DET':
pdf.append(TextColor('red',LargeText(NoEscape('Обнаружено'))))
pdf.generate_pdf(clean_tex=True,compiler='pdflatex')
with open(pdf_path+'.pdf', "rb") as pdf_file:
encoded_pdf = base64.b64encode(pdf_file.read()).decode()
return encoded_pdf
def no_lab(a):
df = pd.read_sql(sql_no_lab, conn)
put_svod(df, 'нет лабораторного подтверждения')
put_excel_for_mo(df, 'нет лабораторного подтверждения')
return get_dir(
'temp'
) + '\\' + 'отчет по разложению нет лабораторного подтверждения.xlsx'
def search_coordinats(a):
TOKENS = open('/home/sshuser/jupyter/tmp/yandex_api.txt',
'r').read().split('\n')
file = get_dir('path_robot') + '/прикрепления/zone+coordinats.xlsx'
#df = pd.read_excel(file)
for TOKEN in TOKENS:
#df = pd.read_sql("""select top(1000) * from [dbo].[zone_and_coordinates] where coordinats = 'не найдено'""", con)
sql = """SELECT top(1000) [idUMSRS],[adress],[coordinats]
FROM [COVID].[robo].[UMSRS_coordinates]
where [adress] is not null and [coordinats] is null"""
df = pd.read_sql(sql, con)
send('admin',
'Использую токен под номером ' + str(TOKENS.index(TOKEN) + 1))
for i in df.index:
try:
ADDRESS = df.at[i, 'adress'].replace(' г', '')
#ADDRESS = str(df.at[i,'TOWN_NAME'].replace('г.',''))+'+'+str(df.at[i,'GEONIM_NAME']) +"+"+ str(df.at[i,'HOUSE']) +'+'+ str(df.at[i,'KORPUS']) +'+'+ str(df.at[i,'TOWN_AREA_NAME'])
#ADDRESS = df.at[i,'TOWN_NAME'] +"+"+df.at[i,'TOWN_AREA_NAME'] + "+" +df.at[i,'GEONIM_NAME'] + "+" +df.at[i,'GEONIM_TYPE_NAME'] + "+" +df.at[i,'HOUSE'] +'+'+ df.at[i,'KORPUS']
except:
continue
else:
ADDRESS = ADDRESS.replace(' ', '+').replace('++', '')
coordinats = get_coordinat(ADDRESS, TOKEN)
if not coordinats is None:
update_table(int(df.at[i, 'idUMSRS']), coordinats)
#df.loc[i,'coordinats'] = coordinats
else:
update_table(int(df.at[i, 'idUMSRS']), 'не найдено')
send('admin', 'Закончил искать адреса на сегодня.')
return 1
def check_robot(a):
date = datetime.datetime.today().strftime("%Y_%m_%d")
path = get_dir('path_robot') + '/' + date + '/*'
spisok = 'В директории Robot сейчас лежат файлы:'
for file in glob.glob(path):
spisok += '\n' + file.rsplit('/', 1)[-1]
return spisok
def svod_vachine_dates(a):
sql = """SELECT [Date],[District],[Name],[Vsego_day_v1],[Vsego_day_v2]
FROM [COVID].[robo].[vaccine_potrebnost]
where [Type] = 'Пункт вакцинации' and [Name] <> '0'
and [Date] != '2021-01-30'
order by [Date]"""
df = pd.read_sql(sql, con)
res = df.pivot_table(index=['District', 'Name'],
columns=['Date'],
values=['Vsego_day_v1', 'Vsego_day_v2'],
fill_value=0,
aggfunc=np.sum)
summ = df.pivot_table(index=['District'],
columns=['Date'],
values=['Vsego_day_v1', 'Vsego_day_v2'],
fill_value=0,
aggfunc=np.sum)
total = pd.DataFrame(summ.sum()).T
res['Район'] = res.index.get_level_values(0)
res['Пункт вакцинации'] = res.index.get_level_values(1)
summ['Район'] = summ.index.get_level_values(0)
summ['Пункт вакцинации'] = 'Всего'
total['Район'] = 'Весь город'
total['Пункт вакцинации'] = 'Все'
itog = pd.concat([total, summ, res], ignore_index=True)
itog = itog.set_index(['Район', 'Пункт вакцинации'])
excel = get_dir('temp') + '/vaccine_dates.xlsx'
itog.to_excel(excel)
return excel
def put_excel_for_mo(df, name):
stat = pd.DataFrame()
for org in df['Медицинская организация'].unique():
k = len(stat)
stat.loc[k, 'Медицинская организация'] = org
part = df[df['Медицинская организация'] == org]
part.index = range(1, len(part) + 1)
part.fillna(0, inplace=True)
part = part.applymap(str)
root = get_path_mo(org)
if root:
path_otch = root + 'Замечания Мин. Здравоохранения'
try:
os.makedirs(path_otch)
except OSError:
pass
file = path_otch + '\\' + str(
datetime.datetime.now().date()) + ' ' + name + '.xlsx'
with pd.ExcelWriter(file) as writer:
part.to_excel(writer, sheet_name='унрз')
stat.loc[k, 'Статус'] = 'Файл положен'
stat.loc[k, 'Имя файла'] = file
else:
stat.loc[k, 'Статус'] = 'Не найдена директория для файла'
stat.index = range(1, len(stat) + 1)
with pd.ExcelWriter(
get_dir('Temp') + r'\отчет по разложению ' + name +
'.xlsx') as writer:
stat.to_excel(writer, sheet_name='унрз')
def medical_personal_sick(a):
medPers = pd.read_sql('EXEC med.p_StartMedicalPersonalSick', con)
date = datetime.datetime.today().strftime("%Y_%m_%d_%H_%M")
file = get_dir('med_sick') + '/Заболевшие медики ' + date + '.xlsx'
with pd.ExcelWriter(file) as writer:
medPers.to_excel(writer, sheet_name='meducal', index=False)
return 'Создан файл по заболевшим сотрудникам'
def cvod_42_covid(a):
sql = open('sql/parus/covid_42_svod.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
date = str(df['DAY'].unique()[0])
del df['DAY']
del df['ORGANIZATION']
new_name = date + '_42_COVID_19.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/42_COVID_19_svod.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Свод']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 4):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def cvod_29_covid(a):
if int(time.strftime("%H")) < 16:
sql = open('sql/parus/covid_29_svod1.sql', 'r').read()
date = (datetime.datetime.now() -
datetime.timedelta(days=1)).strftime('%d_%m_%Y')
else:
sql = open('sql/parus/covid_29_svod0.sql', 'r').read()
date = datetime.datetime.now().strftime('%d_%m_%Y')
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
new_name = date + '_29_COVID_19_cvod.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/29_COVID_19_svod.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Для заполнения']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 3):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def no_save_50(a):
sql = open('sql/parus/covid_50_no_save.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
df = df.fillna(0)
table_html = get_dir('temp') + '/table.html'
table_png = get_dir('temp') + '/table.png'
df.to_html(table_html, justify='center', index=False)
command = "/usr/bin/wkhtmltoimage --encoding utf-8 -f png --width 0 " + table_html + " " + table_png
try:
subprocess.check_call(command, shell=True)
except:
raise my_except('Не удалось сделать файл\n' +
subprocess.check_output(command, shell=True))
else:
return table_png
def put_svod(df, name):
path = get_dir('zam_svod') + '\\' + name
name = str(datetime.datetime.now().date()) + ' ' + name + '.xlsx'
try:
os.mkdir(path)
except OSError:
pass
df.index = range(1, len(df) + 1)
df = df.applymap(str)
df.fillna('пусто')
with pd.ExcelWriter(path + '\\' + name) as writer:
df.to_excel(writer)
def cvod_27_regiz(a):
url = os.getenv('url837').replace('837', '870')
data = requests.get(url).json()
regiz = pd.DataFrame.from_dict(data)
columns = [
'orderresponse_assign_organization_level1_key', 'ShortNameMO',
'Кол-во тестов', 'Кол-во ПЦР тестов',
'Кол-во положительных ПЦР тестов', 'Кол-во тестов на антитела',
'Кол-во положительных тестов на антитела',
'Кол-во тестов на антитела после вакцинации',
'Кол-во положительных тестов на антитела после вакцинации'
]
regiz = regiz[columns]
sql = open('sql/parus/covid_27_regiz.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
sql = open('sql/covid/nsi_27.sql', 'r').read()
with sqlalchemy.create_engine(
f"mssql+pymssql://{user}:{passwd}@miacbase3/NsiBase",
pool_pre_ping=True).connect() as con:
nsi = pd.read_sql(sql, con)
date = (datetime.datetime.now() -
datetime.timedelta(days=2)).strftime('%d_%m_%Y')
new_name = date + '_27_COVID_19_regiz.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/27_COVID_19_regiz.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['parus']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 4):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
ws = wb['regiz']
rows = dataframe_to_rows(regiz, index=False, header=True)
for r_idx, row in enumerate(rows, 2):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
ws = wb['nsi']
rows = dataframe_to_rows(nsi, index=False, header=True)
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def delete_old_files(date):
path = get_dir(
'covid'
) + f"\\EPID.COVID.*\\EPID.COVID.*\\Замечания Мин. Здравоохранения\\{date.strftime('%Y-%m-%d')}*.xlsx"
files = glob.glob(path)
if len(files) == 0:
return 'Нет файлов за это число!'
for file in files:
try:
os.remove(file)
except:
pass
return f"Я все поудалял за дату {date.strftime('%Y-%m-%d')}"
def sbor_death_week_files(a):
date_start = (datetime.datetime.today() +
relativedelta.relativedelta(weeks=-2, weekday=3)).date()
date_end = (datetime.datetime.today() +
relativedelta.relativedelta(weeks=-1, weekday=3)).date()
path = get_dir(
'covid'
) + f'\EPID.COVID.*\EPID.COVID.*\Умершие за неделю\*{date_start} по {date_end}*.xlsx'
new_path = get_dir('death_week') + f'\с {date_start} по {date_end}'
try:
os.mkdir(new_path)
except:
pass
for file in glob.glob(path):
shutil.copyfile(
file, new_path + '\\' + file.split('\\')[-1 - 2] + ' ' +
file.split('\\')[-1])
return f'Файлы с {date_start} по {date_end} собраны в папку'
def sbor_death_week_files(a):
#date_end = '2022-01-05'
#date_start = '2021-12-23'
date_end = (datetime.datetime.today() +
relativedelta.relativedelta(weeks=-1, weekday=2)).date()
date_start = date_end - datetime.timedelta(days=6)
path = get_dir(
'covid'
) + f'/EPID.COVID.*/EPID.COVID.*/Умершие за неделю/*{date_start} по {date_end}*.xlsx'
new_path = get_dir('death_week') + f'/с {date_start} по {date_end}'
try:
os.mkdir(new_path)
except:
pass
for file in glob.glob(path):
shutil.copyfile(
file, new_path + '/' + file.split('/')[-1 - 2] + ' ' +
file.split('/')[-1])
return f'Файлы с {date_start} по {date_end} собраны в папку'
def covid_53_svod(a):
sql = open('sql/parus/covid_53_svod.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
date = df['DAY'].unique()[0]
del df['DAY']
sm = df.groupby(by="ORGANIZATION", as_index=False).sum()
sm['TYPE'] = 'Медицинская организация'
for i in range(len(sm)):
k = len(df)
for col in df.columns:
try:
df.loc[k, col] = sm.at[i, col]
except:
pass
df = df.sort_values(by=["ORGANIZATION", "POK02"],
na_position='first',
ignore_index=True).fillna('')
new_name = '53_COVID_БОТКИНА_' + date + '.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/53_COVID_19_svod.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Для заполнения(Спутник-М)']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 5):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def medical_waste(a):
sql = open('sql/parus/medical_waste.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
for col in df.columns:
try:
df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='ignore')
except:
pass
new_name = datetime.datetime.now().strftime(
'%d_%m_%Y') + '_медицинские_отходы.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/medical_waste.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['SVOD']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 5):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
dolg = set(df.loc[df['YEAR'] == datetime.datetime.now().year -1 , 'ORGANIZATION' ].unique()) \
- set(df.loc[df['YEAR'] == datetime.datetime.now().year, 'ORGANIZATION' ].unique())
dolg = pd.DataFrame(dolg)
ws = wb['DOLG']
rows = dataframe_to_rows(dolg, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 2):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def o_40_covid_by_date(a):
sql = open('sql/parus/covid_40_by_date.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
df = df.loc[df.TVSP.notnull()]
df = df.loc[~df.TVSP.isin(['Пункт вакцинации'])]
df.V_1 = pd.to_numeric(df.V_1)
df.V_2 = pd.to_numeric(df.V_2)
df.DAY = df.DAY.dt.date
res = df.pivot_table(index=['DIST', 'TVSP'],
columns=['DAY'],
values=['V_1', 'V_2'],
fill_value=0,
aggfunc=np.sum)
summ = df.pivot_table(index=['DIST'],
columns=['DAY'],
values=['V_1', 'V_2'],
fill_value=0,
aggfunc=np.sum)
total = pd.DataFrame(summ.sum()).T
res['Район'] = res.index.get_level_values(0)
res['Пункт вакцинации'] = res.index.get_level_values(1)
summ['Район'] = summ.index.get_level_values(0)
summ['Пункт вакцинации'] = 'Всего'
total['Район'] = 'Весь город'
total['Пункт вакцинации'] = 'Все'
itog = pd.concat([total, summ, res], ignore_index=True)
itog = itog.set_index(['Район', 'Пункт вакцинации'])
file = get_dir('temp') + '/Вакцинация по датам.xlsx'
with pd.ExcelWriter(file) as writer:
itog.V_1.to_excel(writer, sheet_name='Первый компонент вакцины')
itog.V_2.to_excel(writer, sheet_name='Второй компонент вакцины')
return file
def patient_amb_stac(a):
sql = open('sql/covid/patient_amb_stac.sql', 'r').read()
with sqlalchemy.create_engine(
f"mssql+pymssql://{user}:{passwd}@{server}/{dbase}",
pool_pre_ping=True).connect() as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
date_otch = datetime.datetime.now().strftime('%d_%m_%Y')
new_name = date_otch + '_Пациенты на амб и стац лечении.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/patient_amb_stac.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Лист1']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 2):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def cvod_51_covid(a):
sql1 = open('sql/parus/covid_51_svod.sql', 'r').read()
sql2 = open('sql/parus/covid_51_svod_all.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql1, con)
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df_all = pd.read_sql(sql2, con)
date = df['DAY'].unique()[0]
del df['DAY']
df = df.append(df.sum(numeric_only=True), ignore_index=True)
df.loc[len(df) - 1, 'COV_02'] = 'ИТОГО:'
new_name = date + '_51_COVID_19_cvod.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/51_COVID_19_svod.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Свод по МО']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 4):
for c_idx, value in enumerate(row, 2):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
ws = wb['Свод по всем МО']
rows = dataframe_to_rows(df_all, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 4):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def svod_43_covid_19(a):
sql = open('sql/parus/covid_43_svod.sql', 'r').read()
if datetime.datetime.today().weekday() == 0:
sql1 = open('sql/parus/covid_43_svod_old3.sql', 'r').read()
else:
sql1 = open('sql/parus/covid_43_svod_old1.sql', 'r').read()
with cx_Oracle.connect(userName, password, userbase,
encoding="UTF-8") as con:
df = pd.read_sql(sql, con)
df_old = pd.read_sql(sql1, con)
df.index = range(1, len(df) + 1)
df_old.index = range(1, len(df_old) + 1)
date_otch = datetime.datetime.now().strftime('%d_%m_%Y')
new_name = date_otch + '_43_COVID_19_cvod.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/43 COVID 19.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Разрез по МО']
rows = dataframe_to_rows(df, index=True, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 4):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Вчера']
rows = dataframe_to_rows(df_old, index=True, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 4):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return shablon_path + '/' + new_name
def generate_pptx(date):
def create_slide(title, type_error, type_org, date_start, date_end,
dynamic):
if type_org == 'Частные':
chastn = 'in'
type_org = 'Амбулаторная'
else:
chastn = 'not in'
sql = f"""select distinct case when d1.[Медицинская организация] is null then d2.[Медицинская организация]
when d2.[Медицинская организация] is null then d1.[Медицинская организация]
else d1.[Медицинская организация]
end as "Медицинская организация"
,d1.eror1 , d2.eror2
, d2.eror2 - d1.eror1 as 'Динамика'
from (
SELECT [Медицинская организация]
, isnull([{type_error}],0) as 'eror1'
FROM [COVID].[robo].[cv_Zamechania_fr]
where [дата отчета] = '{date_start}'
and [Тип организации] = '{type_org}' ) as d1
full join (
SELECT [Медицинская организация]
, isnull([{type_error}],0) as 'eror2'
FROM [COVID].[robo].[cv_Zamechania_fr]
where [дата отчета] = '{date_end}'
and [Тип организации] = '{type_org}' ) as d2
on (d1.[Медицинская организация] = d2.[Медицинская организация])
where d2.eror2 is not null and d1.eror1 is not null
and d1.[Медицинская организация] {chastn} ('ООО "ЛАХТА КЛИНИКА"','ООО «Городские поликлиники»', 'ООО "Современная медицина"',
'ООО «Медицентр ЮЗ»','АНО "Медицинский центр "Двадцать первый век"', 'ООО "ЦСМ "21 ВЕК"',
'ООО Ава-Петер','ЧУЗ «КБ «РЖД-МЕДИЦИНА» Г. С-ПЕТЕРБУРГ"','ООО «ММЦ «СОГАЗ»')
and d1.[Медицинская организация] <> 'МО другого региона'
order by [Динамика] DESC, d1.eror1 DESC"""
#send('',sql)
df = pd.read_sql(sql, con)
df.fillna(0, inplace=True)
if dynamic:
df['Динамика'] = pd.to_numeric(df['Динамика'])
df.loc[(df != 0).any(1)]
df.index = range(len(df))
else:
df = df.sort_values(by=['eror2'], ascending=False)
df = df.loc[df['eror2'] != 0]
df.loc[(df != 0).any(1)]
df.index = range(len(df))
if not len(df):
return 1
sum_err1 = df['eror1'].sum()
sum_err2 = df['eror2'].sum()
title_only_slide_layout = prs.slide_layouts[5]
slide = prs.slides.add_slide(title_only_slide_layout)
shapes = slide.shapes
shapes.title.text = title
shapes.title.text_frame.paragraphs[0].font.color.rgb = RGBColor(
255, 0, 0)
shapes.title.text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(30)
body_shape = shapes.placeholders[0]
tf = body_shape.text_frame
p = tf.add_paragraph()
p.text = 'Общее число замечаний на ' + date_start + ' — ' + str(
sum_err1).replace('.0', '')
p.font.color.rgb = RGBColor(20, 20, 20)
p.font.size = Pt(18)
p = tf.add_paragraph()
p.text = 'На ' + date_end + ' — ' + str(sum_err2).replace('.0', '')
p.font.color.rgb = RGBColor(20, 20, 20)
p.font.size = Pt(18)
p = tf.add_paragraph()
p.text = 'Общая динамика: ' + str(sum_err2 - sum_err1).replace(
'.0', '')
p.font.color.rgb = RGBColor(20, 20, 20)
p.font.size = Pt(18)
# Первая таблица
if dynamic:
if len(df.loc[~(df['Динамика'] < 0)]) > 16:
rows = 17
else:
rows = len(df.loc[~(df['Динамика'] < 0)]) + 1
else:
#send('', type_error + str(len(df)))
if len(df) > 16:
rows = 17
else:
rows = len(df) + 1
if dynamic:
cols = 5
else:
cols = 3
left = Inches(0.5)
top = Inches(2)
width = Inches(5)
height = Inches(0.1)
shape = shapes.add_table(rows, cols, left, top, width, height)
table = shape.table
tbl = shape._element.graphic.graphicData.tbl
style_id = '{9DCAF9ED-07DC-4A11-8D7F-57B35C25682E}'
tbl[0][-1].text = style_id
# set column widths
table.columns[0].width = Inches(0.5)
table.columns[1].width = Inches(3.5)
table.columns[2].width = Inches(1.5)
if dynamic:
table.columns[1].width = Inches(2.5)
table.columns[3].width = Inches(1.5)
table.columns[4].width = Inches(1.5)
# write column headings
table.cell(0, 0).text = '№'
table.cell(0, 1).text = 'Медицинская организация'
if dynamic:
table.cell(0, 2).text = date_start
table.cell(0, 3).text = date_end
table.cell(0, 4).text = 'Динамика'
else:
table.cell(0, 2).text = date_end
k = 0
if dynamic:
if len(df.loc[~(df['Динамика'] < 0)]):
for i in df.loc[~(df['Динамика'] < 0)].head(16).index:
table.cell(k + 1, 0).text = str(i + 1)
table.cell(k + 1,
0).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1,
1).text = df.at[i, 'Медицинская организация']
table.cell(k + 1,
1).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(10)
table.cell(k + 1,
2).text = str(df.at[i,
'eror1']).replace('.0', '')
table.cell(k + 1,
2).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1,
3).text = str(df.at[i,
'eror2']).replace('.0', '')
table.cell(k + 1,
3).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1, 4).text = str(df.at[i,
'Динамика']).replace(
'.0', '')
table.cell(k + 1,
4).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
k += 1
if k > 16:
break
else:
for i in df.head(16).index:
table.cell(k + 1, 0).text = str(k + 1)
table.cell(k + 1,
0).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1, 1).text = df.at[i, 'Медицинская организация']
table.cell(k + 1,
1).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(10)
table.cell(k + 1,
2).text = str(df.at[i, 'eror2']).replace('.0', '')
table.cell(k + 1,
2).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
df.drop(i, inplace=True)
k += 1
# Вторая таблица
if dynamic:
if len(df.loc[df['Динамика'] < 0]) > 16:
rows = 17
else:
rows = len(df.loc[df['Динамика'] < 0]) + 1
else:
#send('','2' + type_error + str(len(df)))
if len(df) > 16:
rows = 17
else:
rows = len(df) + 1
if rows < 2:
#send('', str(df.head()))
return 1
if dynamic:
cols = 5
else:
cols = 3
left = Inches(8.25)
top = Inches(2)
width = Inches(5)
height = Inches(0.1)
shape = shapes.add_table(rows, cols, left, top, width, height)
table = shape.table
tbl = shape._element.graphic.graphicData.tbl
style_id = '{9DCAF9ED-07DC-4A11-8D7F-57B35C25682E}'
tbl[0][-1].text = style_id
# set column widths
table.columns[0].width = Inches(0.5)
table.columns[1].width = Inches(3.5)
table.columns[2].width = Inches(1.5)
if dynamic:
table.columns[1].width = Inches(2.5)
table.columns[3].width = Inches(1.5)
table.columns[4].width = Inches(1.5)
# write column headings
table.cell(0, 0).text = '№'
table.cell(0, 1).text = 'Медицинская организация'
if dynamic:
table.cell(0, 2).text = date_start
table.cell(0, 3).text = date_end
table.cell(0, 4).text = 'Динамика'
else:
table.cell(0, 2).text = date_end
k = 0
if dynamic:
if len(df.loc[df['Динамика'] < 0]):
for i in df.loc[df['Динамика'] < 0].sort_values(
by=['Динамика']).head(16).index:
table.cell(k + 1, 0).text = str(i + 1)
table.cell(k + 1,
0).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1,
1).text = df.at[i, 'Медицинская организация']
table.cell(k + 1,
1).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(10)
table.cell(k + 1,
2).text = str(df.at[i,
'eror1']).replace('.0', '')
table.cell(k + 1,
2).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1,
3).text = str(df.at[i,
'eror2']).replace('.0', '')
table.cell(k + 1,
3).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1, 4).text = str(df.at[i,
'Динамика']).replace(
'.0', '')
table.cell(k + 1,
4).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
k += 1
if k > 16:
break
else:
for i in df.head(16).index:
table.cell(k + 1, 0).text = str(k + 17)
table.cell(k + 1,
0).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(k + 1, 1).text = df.at[i, 'Медицинская организация']
table.cell(k + 1,
1).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(10)
table.cell(k + 1,
2).text = str(df.at[i, 'eror2']).replace('.0', '')
table.cell(k + 1,
2).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
k += 1
date1 = date.split(',')[0]
date2 = date.split(',')[1]
date_start_sql = date1
date_end_sql = date2
date_start = pd.to_datetime(date1).strftime("%d.%m.%Y")
date_end = pd.to_datetime(date2).strftime("%d.%m.%Y")
prs = Presentation()
prs.slide_height = Inches(9)
prs.slide_width = Inches(16)
title_slide_layout = prs.slide_layouts[0]
slide = prs.slides.add_slide(title_slide_layout)
title = slide.shapes.title
subtitle = slide.placeholders[1]
# Первый слайд
title.text = "Замечания по ведению Федерального регистра лиц, больных COVID-19"
subtitle.text = "По состоянию на " + date_end
# Второй слайд
bullet_slide_layout = prs.slide_layouts[5]
slide = prs.slides.add_slide(bullet_slide_layout)
shapes = slide.shapes
title_shape = shapes.title
body_shape = shapes.placeholders[0]
title_shape.text = 'Группы замечаний по ведению Регистра на ' + date_end
tf = body_shape.text_frame
date_in_text = (pd.to_datetime(date2) -
datetime.timedelta(30)).strftime("%d.%m.%Y")
text = f"""Срок создания регистровой записи (УНРЗ) не соответствует дате установки диагноза – более 7 дней между датами (МЗ оценивает регион) (Количество регистровых записей, внесённых с задержкой больше недели, за последний месяц)
Отсутствие информации о номере Полиса ОМС в разделе «Медицинское страхование»
Не заполнен Раздел «Результаты ежедневного наблюдения» (дневниковые записи) – по данным МЗ РФ
Поле «исход заболевания» заполнено «переведён в другую МО» без открытия следующего этапа лечения («зависшие» пациенты более 7 дней от даты перевода в др. МО)
Поле «исход заболевания» не заполнено с датой установки диагноза ранее {date_in_text} (длительность болезни более 30 дней)
Количество УНРЗ с заполненным полем «исход заболевания» «выздоровление» не соответствует оперативной отчётности поликлиник
Количество УНРЗ с пустым полем «исход заболевания» (находящиеся под медицинским наблюдением в амбулаторных условиях) не соответствует оперативной отчётности поликлиник
Поле «Вид лечения» ошибочно заполнено «стационарный» - у пациентов, находящихся под медицинским наблюдением в амбулаторных условиях
Количество УНРЗ с заполненным Разделом «Результаты ежедневного наблюдения» в части поля «ИВЛ» не соответствует оперативной отчётности стационаров
Количество УНРЗ пациентов, находящихся под медицинским наблюдением в стационарных условиях, не соответствует оперативной отчётности стационаров
Дублированные УНРЗ в одном МО
Отсутствие прикреплённого файла патологоанатомического заключения"""
rows = 12
cols = 2
left = Inches(0.5)
top = Inches(2)
width = Inches(8)
height = Inches(0.1)
shape = shapes.add_table(rows, cols, left, top, width, height)
tbl = shape._element.graphic.graphicData.tbl
table = shape.table
style_id = '{2D5ABB26-0587-4C30-8999-92F81FD0307C}'
tbl[0][-1].text = style_id
table.columns[0].width = Inches(0.5)
table.columns[1].width = Inches(8.0)
i = 0
for t in text.split('\n'):
table.cell(i, 0).text = str(i + 1) + ')'
table.cell(i, 0).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12)
table.cell(i, 1).text = t
table.cell(i, 1).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(11)
i += 1
# Третий слайд
bullet_slide_layout = prs.slide_layouts[2]
slide = prs.slides.add_slide(bullet_slide_layout)
shapes = slide.shapes
title_shape = shapes.title
title_shape.text = '1 группа замечаний'
title_shape.text_frame.paragraphs[0].font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0)
body_shape = shapes.placeholders[1]
tf = body_shape.text_frame
#df = pd.read_sql("Select count(*) from cv_fedreg where DATEDIFF(day,[Дата создания РЗ],getdate() ) < 31", con)
df = pd.read_sql(
"""
select count(*)
from cv_fedreg
where
DATEDIFF(day,[Дата создания РЗ],getdate() ) < 31
and (DATEDIFF(day,[Дата создания РЗ],[Диагноз установлен] ) > 7 or DATEDIFF(day,[Дата создания РЗ],[Диагноз установлен] ) < -7 )
""", con)
p = tf.add_paragraph()
p.text = 'за последние 30 дней: + ' + str(df.iat[0, 0]) + ' УНРЗ'
p.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0)
p.font.size = Pt(30)
df = pd.read_sql(
"""
select count(*)
from cv_fedreg
where
(DATEDIFF(day,[Дата создания РЗ],[Диагноз установлен] ) > 7 or DATEDIFF(day,[Дата создания РЗ],[Диагноз установлен] ) < -7 )
""", con)
p = tf.add_paragraph()
p.text = 'за всё время: ' + str(df.iat[0, 0]) + ' УНРЗ'
p.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0)
p.font.size = Pt(30)
p = tf.add_paragraph()
p = tf.add_paragraph()
p.text = 'Срок создания регистровой записи (УНРЗ) не соответствует дате установки диагноза: разница более 7 дней после даты установки диагноза, количество взято за последний месяц'
p.font.size = Pt(20)
for title, type_error, type_org, dynamic in valume:
try:
create_slide(title, type_error, type_org, date_start_sql,
date_end_sql, dynamic)
except Exception as e:
send('', type_error + '\n' + type_org + '\n' + str(e))
pptx_file = get_dir('temp') + '/dynamic.pptx'
prs.save(pptx_file)
return pptx_file
def svod_unique_patient(date_global):
def search(fio, birthday):
for i in range(len(svod_list)):
if birthday == svod_list[i].birthday:
if fio == svod_list[i].fio:
return svod_list[i].number_row
return None
if date_global.weekday() in [1, 2, 3, 4]:
date_svod = (date_global -
datetime.timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
svod = pd.read_excel(get_dir('cov_list') + '/Автосвод ' + date_svod +
'.xlsx',
sheet_name='Свод',
dtype=str)
list_ = []
date_rpn = date_global.strftime("%d.%m.%Y")
file = get_dir(
'covid'
) + '/EPID.COVID.RPN/Заболевшие covid в ФС за ' + date_rpn + '.xlsx'
file2 = get_dir(
'covid'
) + '/EPID.COVID.RPN/Заболевшие covid в ФС за ' + date_rpn + '.xls'
try:
rpn = pd.read_excel(file, dtype=str)
except:
rpn = pd.read_excel(file2, dtype=str)
rpn['Дата отчета'] = date_rpn
if date_global.weekday() in [0]:
date_svod = (date_global -
datetime.timedelta(days=3)).strftime("%Y-%m-%d")
svod = pd.read_excel(get_dir('cov_list') + '/Автосвод ' + date_svod +
'.xlsx',
sheet_name='Свод',
dtype=str)
list_ = []
for i in range(3):
date_rpn = (date_global -
datetime.timedelta(days=i)).strftime("%d.%m.%Y")
file = get_dir(
'covid'
) + '/EPID.COVID.RPN/Заболевшие covid в ФС за ' + date_rpn + '.xlsx'
file2 = get_dir(
'covid'
) + '/EPID.COVID.RPN/Заболевшие covid в ФС за ' + date_rpn + '.xls'
try:
excel = pd.read_excel(file, dtype=str)
except:
excel = pd.read_excel(file2, dtype=str)
excel['Дата отчета'] = date_rpn
list_.append(excel)
rpn = pd.DataFrame
rpn = pd.concat(list_)
rpn['Unnamed: 0'] = range(len(rpn))
if date_global.weekday() in [0, 1, 2, 3, 4]:
svod_1 = svod
svod_1['дата рождения'] = pd.to_datetime(svod_1['дата рождения'],
errors='coerce')
svod_1 = svod_1[svod_1['дата рождения'].notnull()]
svod_1.index = range(len(svod_1))
rpn_1 = rpn
rpn_1['Дата рождения '] = pd.to_datetime(rpn_1['Дата рождения '],
errors='coerce')
rpn_1 = rpn_1[rpn_1['Дата рождения '].notnull()]
rpn_1.index = range(len(rpn_1))
rpn_1['Номер строки'] = range(len(rpn_1))
svod_list = []
rpn_list = []
human = namedtuple('hunan',
['fio', 'birthday', 'number_row', 'dubl_row'])
for i in range(len(svod_1)):
svod_list.append(
human(
str(svod_1.at[i, 'Фио']).lower(),
svod_1.at[i, 'дата рождения'].strftime('%d.%m.%Y'),
svod_1.at[i, '№п/п'], -1))
for i in range(len(rpn_1)):
rpn_list.append(
human(
str(rpn_1.at[i, 'фио']).lower(),
rpn_1.at[i, 'Дата рождения '].strftime('%d.%m.%Y'),
rpn_1.at[i, 'Unnamed: 0'],
search(
str(rpn_1.at[i, 'фио']).lower(),
rpn_1.at[i, 'Дата рождения '].strftime('%d.%m.%Y'))))
dubli = pd.DataFrame()
for human in rpn_list:
if human.dubl_row != None:
k = len(dubli)
dubli.loc[k, 'Номер строки'] = human.number_row
dubli.loc[k, 'Фио'] = human.fio
dubli.loc[k, 'Дата рождения'] = human.birthday
dubli.loc[k, 'Номер строки в своде'] = human.dubl_row
for human in rpn_list:
if human.dubl_row != None:
svod.loc[svod['№п/п']==human.dubl_row,'Дата занесения в базу'] = \
str(svod.loc[svod['№п/п'] == human.dubl_row,'Дата занесения в базу'].unique()[0] ) \
+ " , " \
+ rpn.loc[rpn['Unnamed: 0'] == human.number_row, 'Дата отчета'].unique()[0]
for human in rpn_list:
if human.dubl_row != None:
rpn = rpn[rpn['Unnamed: 0'] != human.number_row]
file = get_dir('cov_list') + '/Автосвод ' + date_global.strftime(
"%Y-%m-%d") + '.xlsx'
with pd.ExcelWriter(file) as writer:
svod.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Свод')
rpn.to_excel(writer, index=False, sheet_name='РПН')
dubli.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Дубли')
return 'Свод сделан!'
else:
return 'Не буду я работать по выходным дням!'
def vacine_talon(a):
url = os.getenv('url845').replace('845', '852')
data = requests.get(url).json()
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
if not len(df):
raise my_except('Нет данных от нетрики')
mo = pd.read_json(get_dir('help') + '/mo64.json')
log = ''
for i in range(len(df)):
key = df.at[i, 'moLev2_key']
try:
df.loc[i, 'Краткое стандартизованное наименование'] = mo.loc[
mo['Код'] == key,
'Краткое стандартизованное наименование'].unique()[0]
except:
log += '\nне удалось найти название для: ' + key
try:
df.loc[i, 'Долгота'] = mo.loc[mo['Код'] == key,
'Долгота'].unique()[0]
df.loc[i, 'Широта'] = mo.loc[mo['Код'] == key,
'Широта'].unique()[0]
except:
log += '\nне удалось получить координаты для: ' + key
try:
orgid = mo.loc[mo['Код'] == key, 'orgid'].unique()[0]
df.loc[i, 'организация'] = mo.loc[
mo['Код'] == orgid,
'Краткое стандартизованное наименование'].unique()[0]
except:
log += '\nне удалось найти название организации: ' + key
try:
df.loc[i, 'link'] = mo.loc[mo['Код'] == key, 'link'].unique()[0]
except:
log += '\nне удалось найти ссылку для:' + key
if len(log):
pass # send('',log)
lat = pd.to_numeric(df['Широта'])
lon = pd.to_numeric(df['Долгота'])
elevation = pd.to_numeric(df['cntAppointments'])
name = df['Краткое стандартизованное наименование']
org = df['организация']
cab = df['doctorFio']
ndate = df['cntAvailableDates']
date = df['Ближайший доступный талон']
link = df['link']
def color_change(elev):
if (elev > 100):
return ('green')
elif (50 <= elev < 100):
return ('orange')
else:
return ('red')
m = folium.Map(
name='test',
location=[59.95020, 30.31543],
zoom_start=11,
max_zoom=14,
min_zoom=10,
min_lat=59.5,
max_lat=60.5,
min_lon=29.5,
max_lon=31,
max_bounds=True,
prefer_canvas=True,
#tiles = "CartoDB positron",
#tiles = "CartoDB dark_matter",
)
lgd_txt = '<span style="color: {col};">{txt}</span>'
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)
for lat, lon, elevation, org, name, cab, ndate, date, link in zip(
lat, lon, elevation, org, name, cab, ndate, date, link):
html = """<style>
.table {
font-family: Helvetica, Arial, sans-serif;
width: 300px;
}
.table__heading, .table__cell {
padding: .5rem 0;
}
.table__heading {
text-align: left;
font-size: 1.5rem;
border-bottom: 1px solid #ccc;
}
.table__cell {
line-height: 2rem;
}
.table__cell--highlighted {
font-size: 1.25rem;
font-weight: 300;
}
.table__button {
display: inline-block;
padding: .75rem 2rem;
margin-top: 1rem;
font-weight: 300;
text-decoration: none;
text-transform: uppercase;
color: #fff;
background-color: #f82;
border-radius: .10rem;
}
.table__button:hover {
background-color: #e62;
}""" + f"""
</style>
<table cellpadding="1" cellspacing="1" bordercolor="white" border="1" class="table">
<thead>
<tr>
<th colspan="2" scope="col" class="table__heading">{org}</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td colspan="2" class="table__cell table__cell--highlighted">{name}</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2" class="table__cell table__cell--highlighted">{cab}</td>
</tr>
<tr>
<td class="table__cell">Доступно талонов:</td>
<td class="table__cell table__cell--highlighted">{elevation}</td>
</tr>
<tr>
<td class="table__cell">Количество дней в ближайшие 2 месяца, на которые есть талоны:</td>
<td class="table__cell table__cell--highlighted">{ndate}</td>
</tr>
<tr>
<td class="table__cell">Ближайший доступный талон:</td>
<td class="table__cell table__cell--highlighted">{date}</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2" class="table__cell">
<a href={link} target="_blank" class="table__button">Записаться</a>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
"""
iframe = folium.Html(html, script=True)
popup = folium.Popup(iframe)
try:
folium.CircleMarker(location=[lat, lon],
radius=13,
popup=popup,
fill_color=color_change(elevation),
color="gray",
fill_opacity=0.8).add_to(marker_cluster)
except:
pass
#send('','не удалось')
file = get_dir('temp') + '/map_light.html'
m.save(file)
command = f"/usr/bin/scp {file} vacmap@miacsitenew:/home/vacmap/vacmap/vacmap.html"
os.system(command)
return 1
def sbor_death_week_svod(a):
#date_end = '2022-01-05'
#date_start = '2021-12-23'
date_end = (datetime.datetime.today() +
relativedelta.relativedelta(weeks=-1, weekday=2)).date()
date_start = date_end - datetime.timedelta(days=6)
path = get_dir(
'death_week') + f'/с {date_start} по {date_end}/[!~]*[!вод]*.xlsx'
send('', path)
df = pd.DataFrame()
list_ = []
for excel in glob.glob(path):
chast = pd.read_excel(excel)
chast['file'] = excel.rsplit('/', 1)[1]
list_.append(chast)
df = pd.concat(list_)
df_file = get_dir('temp') + '/df_file.xlsx'
df.to_excel(df_file)
#send('',str(len(df)) + ' , ' + str(len(glob.glob(path))))
df = df.loc[~df['Медицинская организация'].isnull()]
df['Ndays'] = (
pd.to_datetime(df['Дата госпитализации'], errors='coerce') -
pd.to_datetime(df['Дата начала заболевания'], errors='coerce')).dt.days
df = df.loc[~df['ФИО'].isnull()]
df.index = range(len(df))
cheak_diagnoz = df[['ФИО', 'Дата рождения',
'Посмертный диагноз']].to_sql('cheak_diagnoz',
con,
schema='tmp',
if_exists='replace',
index=True)
sql = """select c.*,fr.[Посмертный диагноз] as 'Посмертный диагноз новый' from (
select * from tmp.cheak_diagnoz ) as c
left join (select * from robo.v_FedReg where [Исход заболевания] = 'Смерть') as fr
on (c.[ФИО] = fr.[ФИО] and c.[Дата рождения] = fr.[Дата рождения])
where c.[Посмертный диагноз] <> fr.[Посмертный диагноз]
order by [index]
"""
cheak = pd.read_sql(sql, con)
for i in range(len(cheak)):
index = int(cheak.at[i, 'index'])
diagnoz = cheak.at[i, 'Посмертный диагноз новый']
df.loc[index, 'Посмертный диагноз'] = diagnoz
send('', f"exec robo.death_week_value'{date_start}','{date_end}'")
svod = pd.read_sql(
f"exec robo.death_week_value'{date_start}','{date_end}'", con)
svod = svod.fillna(0)
MOs = svod['Медицинская организация'].unique()
for org in df['Медицинская организация'].unique():
if not org in MOs:
send('epid', 'Неправильная организация! \n' + org)
for MO in MOs:
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'J'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Факт обращения за медицинской помощью на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да']) &\
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'K'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Факт обращения за медицинской помощью на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да']) &\
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'L'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Факт обращения за медицинской помощью на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да']) &\
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'M'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Факт получения бесплатной лекарственной терапии (БЛТ) на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да']) &\
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'N'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Факт получения бесплатной лекарственной терапии (БЛТ) на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да']) &\
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'O'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1']) & (df['Ndays'] > 5)
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'P'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2']) & (df['Ndays'] > 5)
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'Q'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9']) & (df['Ndays'] > 5)
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'R'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1']) \
& (df['Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)'].str.contains('яжел') )
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'S'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2']) \
& (df['Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)'].str.contains('яжел') )
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'T'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9']) \
& (df['Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)'].str.contains('яжел') )
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'U'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1']) & \
df['Поступление в ОРИТ при госпитализации (да/нет)'].isin(['да','Да']) \
& (df['Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)'].str.contains('яжел') )
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'V'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2']) & \
df['Поступление в ОРИТ при госпитализации (да/нет)'].isin(['да','Да']) \
& (df['Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)'].str.contains('яжел') )
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'W'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9']) & \
df['Поступление в ОРИТ при госпитализации (да/нет)'].isin(['да','Да']) \
& (df['Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)'].str.contains('яжел') )
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'X'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1']) & \
df['Факт выполнения КТ на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'Y'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2']) & \
df['Факт выполнения КТ на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'Z'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9']) & \
df['Факт выполнения КТ на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'AA'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1']) & \
df['Факт выполнения ПЦР-SARS-CoV-2 на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'AB'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2']) & \
df['Факт выполнения ПЦР-SARS-CoV-2 на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'AC'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9']) & \
df['Факт выполнения ПЦР-SARS-CoV-2 на амбулаторном этапе (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'AP'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.1']) & \
df['Факт получения антицитокиновой терапии в стационаре (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'AQ'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['U07.2']) & \
df['Факт получения антицитокиновой терапии в стационаре (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.loc[svod['Медицинская организация'].isin([MO]),'AR'] = len(df[df['Медицинская организация'].isin([MO]) & \
df['Посмертный диагноз'].isin(['J18.9']) & \
df['Факт получения антицитокиновой терапии в стационаре (да/нет)'].isin(['да','Да'])
])
svod.rename(columns={
'Умерло за истекшую неделю':
'Умерло за истекшую неделю (учитываются пациенты, по которым запись о летальном исходе внесена в ФР в течение отчетной недели)',
'Из них: Основная причина смерти COVID-19':
'Из них (по данным ПАЗ или по данным Посмертного клинического диагноза): основная причина смерти - COVID-19 U07.1',
'Из них: U07.2':
'Из них, U07.2',
'Из них: Внебольничные пневмонии':
'Из них, Внебольничные пневмонии',
'Умерших в возрасте до 60 лет':
'Количество умерших в возрасте до 60 лет (от всех заболеваний)',
'Умерших в возрасте до 60 лет (u07.1)':
'Количество умерших в возрасте до 60 лет (U07.1)',
'Умерших в возрасте до 60 лет (u07.2)':
'Количество умерших в возрасте до 60 лет (U07.2)',
'Умерших в возрасте до 60 лет (пневмонии)':
'Количество умерших в возрасте до 60 лет (пневмонии)',
'J':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, обращавшихся за медицинской помощью на амбулаторном этапе',
'K':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, обращавшихся за медицинской помощью на амбулаторном этапе',
'L':
'Количество пациентов, умерших от внебольничной пневмонии, обращавшихся за медицинской помощью на амбулаторном этапе',
'M':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, получавших бесплатное лекарственное лечение амбулаторно',
'N':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, получавших бесплатное лекарственное лечение амбулаторно',
'O':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, поступивших в стационар после 5 дней после начала заболевания',
'P':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, поступивших в стационар после 5 дней после начала заболевания',
'Q':
'Количество пациентов, умерших от внебольничной пневмонии, поступивших в стационар после 5 дней после начала заболевания',
'R':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, поступивших в стационар в тяжелом состоянии',
'S':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, поступивших в стационар в тяжелом состоянии',
'T':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, поступивших в стационар в тяжелом состоянии',
'U':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, поступивших в стационар в тяжелом состоянии в ОРИТ',
'V':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, поступивших в стационар в тяжелом состоянии в ОРИТ',
'W':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, поступивших в стационар в тяжелом состоянии в ОРИТ',
'X':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, которым на амбулаторном этапе выполнялась КТ',
'Y':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, которым на амбулаторном этапе выполнялась КТ',
'Z':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, которым на амбулаторном этапе выполнялась КТ',
'AA':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, которым на амбулаторном этапе выполнялась ПЦР-SARS-CoV-2',
'AB':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, которым на амбулаторном этапе выполнялась ПЦР-SARS-CoV-2',
'AC':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, которым на амбулаторном этапе выполнялась ПЦР-SARS-CoV-2',
'Умершие от U07.1 имеющие СД':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих СД',
'Умершие от U07.2 имеющие СД':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих СД',
'Умершие от ВПБ имеющие СД':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих СД',
'Умершие от U07.1 имеющие АГ':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих АГ',
'Умершие от U07.2 имеющие АГ':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих АГ',
'Умершие от ВПБ имеющие АГ':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих АГ',
'Умершие от U07.1 имеющие ИБС':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих ИБС',
'Умершие от U07.2 имеющие ИБС':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих ИБС',
'Умершие от ВПБ имеющие ИБС':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих ИБС',
'Умершие от U07.1 имеющие ожирение':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих ожирение',
'Умершие от U07.2 имеющие ожирение':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих ожирение',
'Умершие от ВПБ имеющие ожирение':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих ожирение',
'AP':
'Количество пациентов, умерших от U07.1, получавших в стационаре антицитокиновую терапию (АЦТ)',
'AQ':
'Количество пациентов, умерших от U07.2, получавших в стационаре АЦТ',
'AR':
'Количество пациентов, умерших от ВБП, получавших в стационаре АЦТ'
},
inplace=True)
sp = pd.DataFrame()
summ = svod['Из них (по данным ПАЗ или по данным Посмертного клинического диагноза): основная причина смерти - COVID-19 U07.1'].sum() \
+ svod['Из них, U07.2'].sum() + svod['Из них, Внебольничные пневмонии'].sum()
def add_stroka_one(name, u071, u072, vpb):
k = len(sp)
sp.loc[k, 'Столбец'] = name
sp.loc[k, 'Всего'] = u071 + u072 + vpb
sp.loc[k, 'U07.1'] = u071
sp.loc[k, 'U07.1 (процент)'] = round(100 * u071 / summ, 1)
sp.loc[k, 'U07.2'] = u072
sp.loc[k, 'U07.2 (процент)'] = round(100 * u072 / summ, 1)
sp.loc[k, 'Пневмонии'] = vpb
sp.loc[k, 'Пневмонии (процент)'] = round(100 * vpb / summ, 1)
def add_stroka(name, u071, u072, vpb):
k = len(sp)
sp.loc[k, 'Столбец'] = name
sp.loc[k, 'Всего'] = u071 + u072 + vpb
sp.loc[k, 'U07.1'] = u071
sp.loc[k, 'U07.1 (процент)'] = round(100 * u071 / sp.at[0, 'U07.1'], 1)
sp.loc[k, 'U07.2'] = u072
sp.loc[k, 'U07.2 (процент)'] = round(100 * u072 / sp.at[0, 'U07.2'], 1)
sp.loc[k, 'Пневмонии'] = vpb
sp.loc[k, 'Пневмонии (процент)'] = round(
100 * vpb / sp.at[0, 'Пневмонии'], 1)
def add_stroka_free(name, u071, u072):
k = len(sp)
sp.loc[k, 'Столбец'] = name
sp.loc[k, 'Всего'] = u071 + u072
sp.loc[k, 'U07.1'] = u071
sp.loc[k, 'U07.1 (процент)'] = round(100 * u071 / sp.at[2, 'U07.1'], 1)
sp.loc[k, 'U07.2'] = u072
sp.loc[k, 'U07.2 (процент)'] = round(100 * u072 / sp.at[2, 'U07.2'], 1)
add_stroka_one(
'Умерли U07.1, U07.2, пневмонии за неделю', svod[
'Из них (по данным ПАЗ или по данным Посмертного клинического диагноза): основная причина смерти - COVID-19 U07.1']
.sum(), svod['Из них, U07.2'].sum(),
svod['Из них, Внебольничные пневмонии'].sum())
add_stroka(
'Умерших в возрасте до 60 лет',
svod['Количество умерших в возрасте до 60 лет (U07.1)'].sum(),
svod['Количество умерших в возрасте до 60 лет (U07.2)'].sum(),
svod['Количество умерших в возрасте до 60 лет (пневмонии)'].sum())
add_stroka(
'Обращались за медицинской помощью на догоспитальном этапе', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, обращавшихся за медицинской помощью на амбулаторном этапе']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, обращавшихся за медицинской помощью на амбулаторном этапе']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от внебольничной пневмонии, обращавшихся за медицинской помощью на амбулаторном этапе']
.sum())
add_stroka_free(
'Получавшие бесплатную лекарственную терапию', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, получавших бесплатное лекарственное лечение амбулаторно']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, получавших бесплатное лекарственное лечение амбулаторно']
.sum())
add_stroka(
'Поступили через 5 дней и более от начала заболевания', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, поступивших в стационар после 5 дней после начала заболевания']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, поступивших в стационар после 5 дней после начала заболевания']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от внебольничной пневмонии, поступивших в стационар после 5 дней после начала заболевания']
.sum())
add_stroka(
'Поступили в тяжелом состоянии', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, поступивших в стационар в тяжелом состоянии']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, поступивших в стационар в тяжелом состоянии']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от ВБП, поступивших в стационар в тяжелом состоянии']
.sum())
add_stroka(
'Поступили в тяжелом состоянии (поступили в ОРИТ)', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, поступивших в стационар в тяжелом состоянии в ОРИТ']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, поступивших в стационар в тяжелом состоянии в ОРИТ']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от ВБП, поступивших в стационар в тяжелом состоянии в ОРИТ']
.sum())
add_stroka(
'Выполнялась КТ на амбулаторном этапе', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, которым на амбулаторном этапе выполнялась КТ']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, которым на амбулаторном этапе выполнялась КТ']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от ВБП, которым на амбулаторном этапе выполнялась КТ']
.sum())
add_stroka(
'Выполнялась ПЦР на амбулаторном этапе', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, которым на амбулаторном этапе выполнялась ПЦР-SARS-CoV-2']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, которым на амбулаторном этапе выполнялась ПЦР-SARS-CoV-2']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от ВБП, которым на амбулаторном этапе выполнялась ПЦР-SARS-CoV-2']
.sum())
add_stroka(
'Получали антицитокиновую терапию', svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.1, получавших в стационаре антицитокиновую терапию (АЦТ)']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от U07.2, получавших в стационаре АЦТ']
.sum(), svod[
'Количество пациентов, умерших от ВБП, получавших в стационаре АЦТ']
.sum())
add_stroka(
'Сопутствующая ИБС',
svod['Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих ИБС'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих ИБС'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих ИБС'].sum())
add_stroka(
'Сопутствующий СД',
svod['Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих СД'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих СД'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих СД'].sum())
add_stroka(
'Сопутствующий артериальная гипертония',
svod['Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих АГ'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих АГ'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих АГ'].sum())
add_stroka(
'Сопутствующий ожирение',
svod['Количество пациентов, умерших от U07.1, имеющих ожирение'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от U07.2, имеющих ожирение'].sum(),
svod['Количество пациентов, умерших от ВБП, имеющих ожирение'].sum())
# ========== Расчёт районов ==================
empty = ''
for i in df.loc[df['Район проживания'].isnull()].index:
empty += 'Пустой район в ' + str(
df.at[i, 'Медицинская организация']) + '\n'
if len(empty):
send('epid', empty)
df['Район проживания'] = df['Район проживания'].fillna('Пустое значение')
df['Район проживания'] = df['Район проживания'].str.lower()
districts = df['Район проживания'].unique()
zone = pd.DataFrame()
for area in districts:
k = len(zone)
zone.loc[k, 'Район проживания'] = area
zone.loc[k, 'Количество умерших'] = len(
df.loc[df['Район проживания'] == area])
zone.loc[k,'из них: в первые сутки'] = len(df.loc[(df['Район проживания'] == area) \
& (df['Смерть наступила в первые сутки с момента госпитализации (да/нет)'].isin(['да']))])
zone.loc[k,'из них: возраст старше 60'] = len(df.loc[(df['Район проживания'] == area) \
& (df['Смерть наступила в первые сутки с момента госпитализации (да/нет)'].isin(['да'])) \
& (df['Возраст'] >= 60) ])
file_svod = get_dir(
'temp') + f'/Умершие за неделю с {date_start} по {date_end} свод.xlsx'
with pd.ExcelWriter(file_svod) as writer:
svod.to_excel(writer, sheet_name='Свод по МО', index=False)
sp.to_excel(writer, sheet_name='Проценты', index=False)
zone.to_excel(writer, sheet_name='Умершие по районам', index=False)
cheak.to_excel(writer, sheet_name='Изменившиеся диагнозы', index=False)
try:
shutil.copyfile(file_svod, new_path + '/свод.xlsx')
except:
pass
return file_svod + ';' + df_file
def svod_40_COVID_19(a):
path = get_dir('40_covid_19') + '/[!~]*.xlsx'
list_ = []
usecolumns = 'A,B,C,D,F,G,I,J,L,M,O,P,R,S,U,V,X,Y,AA,AB,AC,AD,AF,AG,AI,AJ,AK'
date_otch = None
for xlsx in glob.glob(path):
try:
mo = pd.read_excel(xlsx,
header=2,
usecols=usecolumns,
sheet_name='Для заполнения')
except:
raise my_exception('Проблема с файлом ' + xlsx)
mo = mo[mo[2].notnull() & (~mo[2].isin(['Пункт вакцинации']))]
if date_otch is None:
date_otch = pd.to_datetime(
xlsx.split('/')[-1].split('_Основной')[0][-1 - 9:],
format="%d.%m.%Y").date()
if len(mo.index) > 1:
for i in mo.index:
if i:
mo.loc[i, 0] = 'Пункт вакцинации'
mo.loc[i, 1] = mo.at[i, 2].split(' ')[0]
mo.loc[i, 2] = str(mo.at[i, 2].split(' ', 1)[1])
else:
mo.loc[i, 0] = 'Медицинская организация'
list_.append(mo)
if len(list_):
df = pd.concat(list_)
cols = list(df.columns.values)
cols = cols[-1:] + cols[:-1]
df = df[cols]
df.index = range(1, len(df) + 1)
itog = pd.DataFrame()
potreb = pd.DataFrame()
for col in df.columns:
if col not in [0, 1, 2, 24, 26, 27, 28]:
itog.loc[0, col] = df.loc[df[0] == 'Медицинская организация',
col].sum()
for i in range(len(df)):
k = len(potreb)
potreb.loc[k, 'Date'] = date_otch
potreb.loc[k, 'District'] = df.iat[i, 1]
potreb.loc[k, 'Type'] = df.iat[i, 0]
potreb.loc[k, 'Name'] = df.iat[i, 2]
potreb.loc[k, 'Vsego_day_v1'] = df.iat[i, 21]
potreb.loc[k, 'Vsego_day_v2'] = df.iat[i, 23]
potreb.loc[
k, 'Ostatok_v1'] = df.iat[i, 4] - df.iat[i, 20] - df.iat[i, 24]
potreb.loc[k, 'Ostatok_v2'] = df.iat[i, 4] - df.iat[i, 22]
potreb.loc[k, 'Potrebnost_v1'] = df.iat[i, 21]
potreb.loc[k, 'Potrebnost_v2'] = df.iat[i, 23]
pd.read_sql(
f"delete from robo.vaccine_potrebnost where cast([Date] as date) = '{str(date_otch)}' select 1",
con)
potreb.to_sql('vaccine_potrebnost',
con,
schema='robo',
if_exists='append',
index=False)
new_name = str(date_otch) + '_40_COVID_19_cvod.xlsx'
shablon_path = get_dir('help')
shutil.copyfile(shablon_path + '/40_COVID_19_svod.xlsx',
shablon_path + '/' + new_name)
wb = openpyxl.load_workbook(shablon_path + '/' + new_name)
ws = wb['Пунты вакцинации']
rows = dataframe_to_rows(df, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 5):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(shablon_path + '/' + new_name)
return (shablon_path + '/' + new_name)
else:
raise my_exception('Пустая папка!')
def sort_death_mg(a):
def search_mo(street, house):
for mo in mo_org:
if mo.Street == street:
if mo.House == house:
return mo.Name_MO
#print('Не найдено МО ' + street + ' ' + house)
return 0
date_otch = (datetime.datetime.today() -
datetime.timedelta(days=0)).strftime("%d.%m.%Y")
file = get_dir(
'sort_death_mg') + r'/[!~]*Умершие от Covid-19*' + date_otch + '*.xlsx'
excel = glob.glob(file)
if len(excel) == 0:
return 'Я не нашёл файлик за сегодня!'
cols = [
'№ п/п', 'Возраст', 'Субъект', 'Улица смерти', 'Дом смерти',
'Краткое наименование', 'Место смерти'
]
df = pd.read_excel(excel[0], header=1, usecols=cols)
df = df[(df['№ п/п'].notnull()) & (df['№ п/п'] != 0)]
df.index = range(len(df))
mo = namedtuple('mo', ['Name_MO', 'Street', 'House'])
sql = """
SELECT [Name_MO],[Street],[House]
FROM [COVID].[Nsi].[Address_MO]
"""
mo_org = []
for row in con.execute(sql):
mo_org.append(mo(*row))
df.loc[~df['Место смерти'].isin(['в стационаре']), 'Name_MO'] = 'БСМЭ\ПАБ'
for i in df.loc[df['Место смерти'].isin(['в стационаре'])].index:
if search_mo(df.at[i, 'Улица смерти'], df.at[i, 'Дом смерти']):
df.loc[i, 'Name_MO'] = search_mo(df.at[i, 'Улица смерти'],
df.at[i, 'Дом смерти'])
else:
df.loc[i, 'Name_MO'] = df.at[i, 'Краткое наименование']
otchet = df[df['Субъект'] != 'Ленинградская обл'].groupby(
by='Name_MO',
as_index=False,
).count()
for column in otchet.columns:
if column not in ('Name_MO', '№ п/п'):
del otchet[column]
otchet.rename(columns={'№ п/п': 'Всего СПб'}, inplace=True)
otchet = otchet.merge(df[df['Субъект'] == 'Ленинградская обл'].groupby(
by='Name_MO',
as_index=False,
).count(),
how='outer',
left_on='Name_MO',
right_on='Name_MO')
otchet.rename(columns={
'Name_MO': 'Медицинская организация',
'№ п/п': 'Всего ЛО'
},
inplace=True)
df = df.fillna(0)
for column in otchet.columns:
if column not in ('Медицинская организация', 'Всего СПб', 'Всего ЛО'):
del otchet[column]
vozrast = [18, 65, 150]
status = [
'Дети до 18 СПб', 'Взрослые до 65 СПб', 'Пенсионеры после 65 СПб',
'Дети до 18 ЛО', 'Взрослые до 65 ЛО', 'Пенсионеры после 65 ЛО'
]
for i in range(len(otchet)):
for stat in status:
otchet.loc[i, stat] = 0
for k in range(len(df)):
if df.at[k, 'Субъект'] != 'Ленинградская обл':
if int(df.at[k, 'Возраст']) < vozrast[0]:
otchet.loc[otchet['Медицинская организация'] == df.at[
k, 'Name_MO'], status[0]] += 1
else:
if int(df.at[k, 'Возраст']) < vozrast[1]:
otchet.loc[otchet['Медицинская организация'] == df.at[
k, 'Name_MO'], status[1]] += 1
else:
if int(df.at[k, 'Возраст']) < vozrast[2]:
otchet.loc[otchet['Медицинская организация'] == df.at[
k, 'Name_MO'], status[2]] += 1
else:
if int(df.at[k, 'Возраст']) < vozrast[0]:
otchet.loc[otchet['Медицинская организация'] == df.at[
k, 'Name_MO'], status[3]] += 1
else:
if int(df.at[k, 'Возраст']) < vozrast[1]:
otchet.loc[otchet['Медицинская организация'] == df.at[
k, 'Name_MO'], status[4]] += 1
else:
if int(df.at[k, 'Возраст']) < vozrast[2]:
otchet.loc[otchet['Медицинская организация'] == df.at[
k, 'Name_MO'], status[5]] += 1
shablon = get_dir('help') + '/ШаблонМГ.xlsx'
file = get_dir(
'sort_death_mg') + '/Свод по возрастам ' + date_otch + '.xlsx'
shutil.copyfile(shablon, file)
wb = openpyxl.load_workbook(file)
ws = wb['Свод по возрастам']
rows = dataframe_to_rows(otchet, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 2):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(file)
otchet = otchet.fillna(0)
new = pd.DataFrame()
for i in range(len(otchet)):
k = len(new)
new.loc[k, 'Медицинская организация'] = otchet.at[
i, 'Медицинская организация']
new.loc[k, 'Всего СПб'] = otchet.at[i, 'Всего СПб']
new.loc[k, 'Всего ЛО'] = otchet.at[i, 'Всего ЛО']
new.loc[k + 1, 'Медицинская организация'] = 'Дети до 18'
new.loc[k + 1, 'Всего СПб'] = otchet.at[i, 'Дети до 18 СПб']
new.loc[k + 1, 'Всего ЛО'] = otchet.at[i, 'Дети до 18 ЛО']
new.loc[k + 2, 'Медицинская организация'] = 'Взрослые до 65'
new.loc[k + 2, 'Всего СПб'] = otchet.at[i, 'Взрослые до 65 СПб']
new.loc[k + 2, 'Всего ЛО'] = otchet.at[i, 'Взрослые до 65 ЛО']
new.loc[k + 3, 'Медицинская организация'] = 'Пенсионеры после 65'
new.loc[k + 3, 'Всего СПб'] = otchet.at[i, 'Пенсионеры после 65 СПб']
new.loc[k + 3, 'Всего ЛО'] = otchet.at[i, 'Пенсионеры после 65 ЛО']
# Удалить нули
#new = new.loc[(new['Всего СПб']!=0) | (new['Всего ЛО'] != 0 ) ]
wb = openpyxl.load_workbook(file)
ws = wb['Перевернутый свод']
rows = dataframe_to_rows(new, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 2):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(file)
return 'Сгенерирован файл ' + file.split('/')[-1]
def razlojit_death_week(a):
#date_end = '2022-01-05'
#date_start = '2021-12-23'
date_end = (datetime.datetime.today() +
relativedelta.relativedelta(weeks=-1, weekday=2)).date()
date_start = date_end - datetime.timedelta(days=6)
sql = f"""
select dbo.get_Gid(idPatient) as 'Gid',[Медицинская организация],[ФИО],[Дата рождения]
,dbo.[f_calculation_age]([Дата рождения],[Дата исхода заболевания]) as 'Возраст'
,[Посмертный диагноз]
from robo.v_FedReg
where [Исход заболевания] = 'Смерть'
and [Дата исхода заболевания] BETWEEN '{date_start}' AND '{date_end}'
-- and YEAR([Дата исхода заболевания]) = YEAR(getdate())
and ([Посмертный диагноз] in ('U07.1','U07.2')
or [Посмертный диагноз] like 'J1[2-8]%' )
and [Субъект РФ] = 'г. Санкт-Петербург'
"""
df = pd.read_sql(sql, con)
columns = [
'Район проживания', 'Дата начала заболевания',
'Факт обращения за медицинской помощью на амбулаторном этапе (да/нет)',
'Дата обращения за медицинской помощью на амбулаторном этапе',
'Факт выполнения КТ на амбулаторном этапе (да/нет)',
'Факт выполнения ПЦР-SARS-CoV-2 на амбулаторном этапе (да/нет)',
'Факт получения бесплатной лекарственной терапии (БЛТ) на амбулаторном этапе (да/нет)',
'Дата госпитализации',
'Степень тяжести состояния при госпитализации (легкая, ср.тяжести, тяжелая)',
'Поступление в ОРИТ при госпитализации (да/нет)',
'Смерть наступила в первые сутки с момента госпитализации (да/нет)',
'Факт получения антицитокиновой терапии в стационаре (да/нет)'
]
for col in columns:
df[col] = ''
MOs = df['Медицинская организация'].unique()
mo_directory = pd.read_sql(
'SELECT [Наименование в ФР], [user] from robo.directory', con)
report_1 = pd.DataFrame()
for MO in MOs:
try:
directory = get_dir('covid') + mo_directory.loc[
mo_directory['Наименование в ФР'] == MO.replace(' (стац)', '').
replace(' (амб.)', ''), 'user'].unique()[0]
except:
print('Не найдена организация', MO)
else:
try:
os.mkdir(directory + 'Умершие за неделю')
except:
pass
otchet = df[df['Медицинская организация'] == MO]
del otchet['Gid']
if '(стац)' in MO:
file = directory + 'Умершие за неделю' + '/умершие (стац) с ' + str(
date_start) + ' по ' + str(date_end) + '.xlsx'
elif '(амб.)' in MO:
file = directory + 'Умершие за неделю' + '/умершие (амб.) с ' + str(
date_start) + ' по ' + str(date_end) + '.xlsx'
else:
file = directory + 'Умершие за неделю' + '/умершие с ' + str(
date_start) + ' по ' + str(date_end) + '.xlsx'
print(MO + ';' + file)
# with pd.ExcelWriter(file) as writer:
# otchet.to_excel(writer,index=False)
shutil.copyfile(get_dir('help') + '/death_week_shablon.xlsx', file)
wb = openpyxl.load_workbook(file)
ws = wb['death_week']
rows = dataframe_to_rows(otchet, index=False, header=False)
for r_idx, row in enumerate(rows, 2):
for c_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
wb.save(file)
k = len(report_1)
report_1.loc[k, 'Медицинская организация'] = MO
report_1.loc[k, 'файл'] = file
report_file = get_dir('temp') + '/разложенные файлы.xlsx'
with pd.ExcelWriter(report_file) as writer:
report_1.to_excel(writer, sheet_name='файлы', index=False)
df.to_excel(writer, sheet_name='свод', index=False)
report = pd.DataFrame(df['Gid'])
report['time'] = datetime.datetime.now()
report['Dates'] = str(date_start) + ' - ' + str(date_end)
report.to_sql(name='report_deth_week',
con=con,
schema='robo',
if_exists='append',
index=False)
return report_file