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)