def prod1(fte, producto):
# Generando producto 1
print('Generando producto 1')
df = pd.read_csv(fte,
dtype={
'Codigo region': object,
'Codigo comuna': object
})
df.dropna(how='all', inplace=True)
utils.regionName(df)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
df.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df_t = df.T
df_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion'
]
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
variables.remove('Tasa')
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 prod2(fte, producto):
print('Generando producto 2')
df = pd.read_csv(fte,
dtype={
'Codigo region': object,
'Codigo comuna': object
})
df.dropna(how='all', inplace=True)
utils.regionName(df)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
# print(df.columns)
dates = []
for eachColumn in df.columns:
if '2020' in eachColumn:
dates.append(eachColumn)
# print('las fechas son ' + str(dates))
for eachdate in dates:
filename = eachdate + '-CasosConfirmados.csv'
print('escribiendo archivo ' + filename)
aux = df[[
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion',
eachdate
]]
aux.rename(columns={eachdate: 'Casos Confirmados'}, inplace=True)
aux.to_csv(producto + filename, index=False)
def prod28Nuevo(fte, prod):
data = []
for file in glob.glob(fte + '/*FechaInicioSintomas_reportadosSEREMI.csv'):
if file != fte + 'FechaInicioSintomas_reportadosSEREMI.csv':
date = re.search("\d{4}-\d{2}-\d{2}", file).group(0)
df = pd.read_csv(file,
sep=",",
encoding="utf-8",
dtype={'Codigo region': object})
df.dropna(how='all', inplace=True)
# Hay semanas epi que se llam S en vez de SE
for eachColumn in list(df):
if re.search("S\d{2}", eachColumn):
print("Bad name " + eachColumn)
df.rename(
columns={eachColumn: eachColumn.replace('S', 'SE')},
inplace=True)
# insert publicacion as column 5
#df['Publicacion'] = date
df.insert(loc=2, column='Publicacion', value=date)
data.append(df)
#normalization
data = pd.concat(data)
data = data.fillna(0)
if 'SEREMI notificacion' in (data.columns):
data.rename(columns={'SEREMI notificacion': 'Region'}, inplace=True)
#print(list(data))
utils.regionName(data)
data.to_csv(prod + '.csv', index=False)
identifiers = ['Region', 'Codigo region', 'Publicacion']
variables = [x for x in data.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(data,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(prod + '_std.csv', index=False)
#create old prod 15 from latest adition
latest = max(data['Publicacion'])
print(latest)
latestdf = data.loc[data['Publicacion'] == latest]
latestdf.drop(['Publicacion'], axis=1, inplace=True)
latestdf.to_csv(prod.replace('Historico', '.csv'), index=False)
df_t = latestdf.T
df_t.to_csv(prod.replace('Historico', '_T.csv'), header=False)
identifiers = ['Region', 'Codigo region']
variables = [x for x in latestdf.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(latestdf,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(prod.replace('Historico', '_std.csv'), index=False)
def prod45(fte, name, producto):
fte = fte + name + 'PorComuna.csv'
df = pd.read_csv(fte,
dtype={
'Codigo region': object,
'Codigo comuna': object
})
df.dropna(how='all', inplace=True)
utils.regionName(df)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
df.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df_t = df.T
df_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
copyfile('../input/InformeEpidemiologico/SemanasEpidemiologicas.csv',
'../output/producto45/SemanasEpidemiologicas.csv')
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion'
]
variables = [x for x in df.columns if x not in identifiers]
name = name.lower()
if name == 'nonotificados':
name = 'no notificados'
df_std = pd.melt(df,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos ' + name)
df_std.to_csv(producto + '_std.csv', index=False)
def prod45(fte, fte2, prod):
data = []
for file in glob.glob(fte + '/*Casos' + fte2 + 'PorComuna.csv'):
print(file)
if file != fte + 'Casos' + fte2 + 'PorComuna.csv':
date = re.search("\d{4}-\d{2}-\d{2}", file).group(0)
df = pd.read_csv(file, sep=",", encoding="utf-8", dtype={'Codigo region': object, 'Codigo comuna': object})
df.dropna(how='all', inplace=True)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
# Hay semanas epi que se llam S en vez de SE
for eachColumn in list(df):
if re.search("S\d{2}", eachColumn):
print("Bad name " + eachColumn)
df.rename(columns={eachColumn: eachColumn.replace('S', 'SE')}, inplace=True)
# insert publicacion as column 5
# df['Publicacion'] = date
df.insert(loc=5, column='Publicacion', value=date)
data.append(df)
name = fte2.lower()
if name == 'nonotificados':
name = 'no notificados'
# normalization
data = pd.concat(data)
data = data.fillna(0)
utils.regionName(data)
data.sort_values(['Publicacion', 'Region'], ascending=[True, True], inplace=True)
data.to_csv(prod + '.csv', index=False)
identifiers = ['Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion', 'Publicacion']
variables = [x for x in data.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(data, id_vars=identifiers, value_vars=variables, var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos ' + name)
df_std.to_csv(prod + '_std.csv', index=False)
copyfile('../input/InformeEpidemiologico/SemanasEpidemiologicas.csv',
'../output/producto45/SemanasEpidemiologicas.csv')
# create old prod 45 from latest adition
latest = max(data['Publicacion'])
print(latest)
latestdf = data.loc[data['Publicacion'] == latest]
# print(latestdf)
latestdf.drop(['Publicacion'], axis=1, inplace=True)
latestdf.to_csv(prod.replace('Historico', '.csv'), index=False)
df_t = latestdf.T
df_t.to_csv(prod.replace('Historico', '_T.csv'), header=False)
identifiers = ['Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion']
variables = [x for x in latestdf.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(latestdf, id_vars=identifiers, value_vars=variables, var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos ' + name)
df_std.to_csv(prod.replace('Historico', '_std.csv'), index=False)
def prod7_8(fte, producto):
df = pd.read_csv(fte, dtype={'Codigo region': object})
utils.regionName(df)
df = df.replace('-', '',regex=True)
df_t = df.T
df.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
identifiers = ['Region','Codigo region','Poblacion']
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 prod15(fte, producto):
print('Generando producto 15')
df = pd.read_csv(fte, dtype={'Codigo region': object, 'Codigo comuna': object})
df.dropna(how='all', inplace=True)
utils.regionName(df)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
df.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df_t = df.T
df_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
copyfile('../input/InformeEpidemiologico/SemanasEpidemiologicas.csv', '../output/producto15/SemanasEpidemiologicas.csv')
def prod1(fte, producto):
# Generando producto 1
print('Generando producto 1')
df = pd.read_csv(fte, dtype={'Codigo region': object, 'Codigo comuna': object})
df.dropna(how='all', inplace=True)
utils.regionName(df)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
df.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df_t = df.T
df_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
def prod3_13_14(fte):
onlyfiles = [f for f in listdir(fte) if isfile(join(fte, f))]
cumulativoCasosNuevos = pd.DataFrame({'Region': [],
'Casos nuevos': []})
cumulativoCasosTotales = pd.DataFrame({'Region': [],
'Casos totales': []})
cumulativoFallecidos = pd.DataFrame({'Region': [],
'Fallecidos': []})
print(onlyfiles.sort())
onlyfiles.remove('README.md')
for eachfile in onlyfiles:
date = eachfile.replace("-CasosConfirmados-totalRegional", "").replace(".csv", "")
dataframe = pd.read_csv(fte + eachfile)
# sanitize headers
dataframe.rename(columns={'Región': 'Region'}, inplace=True)
dataframe.rename(columns={'Casos nuevos': 'Casos nuevos'}, inplace=True)
dataframe.rename(columns={' Casos nuevos': 'Casos nuevos'}, inplace=True)
dataframe.rename(columns={'Casos totales': 'Casos totales'}, inplace=True)
dataframe.rename(columns={' Casos totales': 'Casos totales'}, inplace=True)
dataframe.rename(columns={' Casos fallecidos': 'Fallecidos'}, inplace=True)
if cumulativoCasosNuevos['Region'].empty:
cumulativoCasosNuevos[['Region', 'Casos nuevos']] = dataframe[['Region', 'Casos nuevos']]
cumulativoCasosNuevos.rename(columns={'Casos nuevos': date}, inplace=True)
cumulativoCasosTotales[['Region', 'Casos totales']] = dataframe[['Region', 'Casos totales']]
cumulativoCasosTotales.rename(columns={'Casos totales': date}, inplace=True)
else:
cumulativoCasosNuevos[date] = dataframe['Casos nuevos']
cumulativoCasosTotales[date] = dataframe['Casos totales']
if 'Fallecidos' in dataframe.columns:
if cumulativoFallecidos['Region'].empty:
cumulativoFallecidos[['Region', 'Fallecidos']] = dataframe[['Region', 'Fallecidos']]
cumulativoFallecidos.rename(columns={'Fallecidos': date}, inplace=True)
else:
cumulativoFallecidos[date] = dataframe['Fallecidos']
# estandarizar nombres de regiones
utils.regionName(cumulativoCasosNuevos)
utils.regionName(cumulativoCasosTotales)
utils.regionName(cumulativoFallecidos)
cumulativoCasosNuevos_T = cumulativoCasosNuevos.transpose()
cumulativoCasosTotales_T = cumulativoCasosTotales.transpose()
cumulativoFallecidos_T = cumulativoFallecidos.transpose()
cumulativoCasosNuevos.to_csv('../output/producto13/CasosNuevosCumulativo.csv', index=False)
cumulativoCasosNuevos_T.to_csv('../output/producto13/CasosNuevosCumulativo_T.csv', header=False)
cumulativoCasosTotales.to_csv('../output/producto3/CasosTotalesCumulativo.csv', index=False)
cumulativoCasosTotales_T.to_csv('../output/producto3/CasosTotalesCumulativo_T.csv', header=False)
cumulativoFallecidos.to_csv('../output/producto14/FallecidosCumulativo.csv', index=False)
cumulativoFallecidos_T.to_csv('../output/producto14/FallecidosCumulativo_T.csv', header=False)
def prod3_13_14_26_27(fte):
onlyfiles = [f for f in listdir(fte) if isfile(join(fte, f))]
cumulativoCasosNuevos = pd.DataFrame({'Region': [], 'Casos nuevos': []})
cumulativoCasosTotales = pd.DataFrame({'Region': [], 'Casos totales': []})
cumulativoFallecidos = pd.DataFrame({'Region': [], 'Fallecidos': []})
casosNuevosConSintomas = pd.DataFrame({'Region': [], 'Fecha': []})
casosNuevosSinSintomas = pd.DataFrame({'Region': [], 'Fecha': []})
print(onlyfiles.sort())
onlyfiles.remove('README.md')
for eachfile in onlyfiles:
date = eachfile.replace("-CasosConfirmados-totalRegional",
"").replace(".csv", "")
dataframe = pd.read_csv(fte + eachfile)
# sanitize headers
print(eachfile)
dataframe.rename(columns={'Región': 'Region'}, inplace=True)
dataframe.rename(columns={'Casos nuevos': 'Casos nuevos'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={' Casos nuevos': 'Casos nuevos'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={'Casos nuevos totales': 'Casos nuevos'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={'Casos totales': 'Casos totales'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={' Casos totales': 'Casos totales'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={' Casos fallecidos': 'Fallecidos'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={'Casos nuevos totales': 'Casos nuevos'},
inplace=True)
dataframe.rename(
columns={'Casos totales acumulados': 'Casos totales'},
inplace=True)
dataframe.rename(
columns={'Casos nuevos con síntomas': 'Casos nuevos con sintomas'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
' Casos nuevos con síntomas':
'Casos nuevos con sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos con síntomas':
'Casos nuevos con sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(
columns={'Casos nuevos con sintomas': 'Casos nuevos con sintomas'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
' Casos nuevos con sintomas':
'Casos nuevos con sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos con sintomas':
'Casos nuevos con sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(
columns={'Casos nuevos sin síntomas': 'Casos nuevos sin sintomas'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
' Casos nuevos sin síntomas':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos sin síntomas':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos sin síntomas*':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
' Casos nuevos sin síntomas*':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos sin síntomas*':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(
columns={'Casos nuevos sin sintomas': 'Casos nuevos sin sintomas'},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
' Casos nuevos sin sintomas':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos sin sintomas':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos sin sintomas*':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
' Casos nuevos sin sintomas*':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
dataframe.rename(columns={
'Casos nuevos sin sintomas*':
'Casos nuevos sin sintomas'
},
inplace=True)
if cumulativoCasosNuevos['Region'].empty:
cumulativoCasosNuevos[['Region', 'Casos nuevos'
]] = dataframe[['Region', 'Casos nuevos']]
cumulativoCasosNuevos.rename(columns={'Casos nuevos': date},
inplace=True)
cumulativoCasosTotales[['Region', 'Casos totales'
]] = dataframe[['Region', 'Casos totales']]
cumulativoCasosTotales.rename(columns={'Casos totales': date},
inplace=True)
else:
print(dataframe.columns)
cumulativoCasosNuevos[date] = dataframe['Casos nuevos']
cumulativoCasosTotales[date] = dataframe['Casos totales']
if 'Fallecidos' in dataframe.columns:
if cumulativoFallecidos['Region'].empty:
cumulativoFallecidos[['Region', 'Fallecidos'
]] = dataframe[['Region', 'Fallecidos']]
cumulativoFallecidos.rename(columns={'Fallecidos': date},
inplace=True)
else:
cumulativoFallecidos[date] = dataframe['Fallecidos']
if 'Casos nuevos con sintomas' in dataframe.columns:
if casosNuevosConSintomas['Region'].empty:
casosNuevosConSintomas[['Region', 'Fecha']] = dataframe[[
'Region', 'Casos nuevos con sintomas'
]]
casosNuevosConSintomas.rename(columns={'Fecha': date},
inplace=True)
else:
casosNuevosConSintomas[date] = dataframe[
'Casos nuevos con sintomas']
if 'Casos nuevos sin sintomas' in dataframe.columns:
if casosNuevosSinSintomas['Region'].empty:
casosNuevosSinSintomas[['Region', 'Fecha']] = dataframe[[
'Region', 'Casos nuevos sin sintomas'
]]
casosNuevosSinSintomas.rename(columns={'Fecha': date},
inplace=True)
else:
casosNuevosSinSintomas[date] = dataframe[
'Casos nuevos sin sintomas']
# estandarizar nombres de regiones
utils.regionName(cumulativoCasosNuevos)
utils.regionName(cumulativoCasosTotales)
utils.regionName(cumulativoFallecidos)
utils.regionName(casosNuevosConSintomas)
utils.regionName(casosNuevosSinSintomas)
cumulativoCasosNuevos_T = cumulativoCasosNuevos.transpose()
cumulativoCasosTotales_T = cumulativoCasosTotales.transpose()
cumulativoFallecidos_T = cumulativoFallecidos.transpose()
casosNuevosConSintomas_T = casosNuevosConSintomas.transpose()
casosNuevosSinSintomas_T = casosNuevosSinSintomas.transpose()
cumulativoCasosTotales.to_csv(
'../output/producto3/CasosTotalesCumulativo.csv', index=False)
cumulativoCasosTotales_T.to_csv(
'../output/producto3/CasosTotalesCumulativo_T.csv', header=False)
identifiers = ['Region']
variables = [
x for x in cumulativoCasosTotales.columns if x not in identifiers
]
df_std = pd.melt(cumulativoCasosTotales,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Total')
df_std.to_csv('../output/producto3/CasosTotalesCumulativo_std.csv',
index=False)
cumulativoCasosNuevos.to_csv(
'../output/producto13/CasosNuevosCumulativo.csv', index=False)
cumulativoCasosNuevos_T.to_csv(
'../output/producto13/CasosNuevosCumulativo_T.csv', header=False)
cumulativoFallecidos.to_csv(
'../output/producto14/FallecidosCumulativo.csv', index=False)
cumulativoFallecidos_T.to_csv(
'../output/producto14/FallecidosCumulativo_T.csv', header=False)
casosNuevosConSintomas.to_csv(
'../output/producto26/CasosNuevosConSintomas.csv', index=False)
casosNuevosConSintomas_T.to_csv(
'../output/producto26/CasosNuevosConSintomas_T.csv', header=False)
identifiers = ['Region']
variables = [
x for x in casosNuevosConSintomas.columns if x not in identifiers
]
df_std = pd.melt(casosNuevosConSintomas,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv('../output/producto26/CasosNuevosConSintomas_std.csv',
index=False)
casosNuevosSinSintomas.to_csv(
'../output/producto27/CasosNuevosSinSintomas.csv', index=False)
casosNuevosSinSintomas_T.to_csv(
'../output/producto27/CasosNuevosSinSintomas_T.csv', header=False)
identifiers = ['Region']
variables = [
x for x in casosNuevosSinSintomas.columns if x not in identifiers
]
df_std = pd.melt(casosNuevosSinSintomas,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv('../output/producto27/CasosNuevosSinSintomas_std.csv',
index=False)
def prod7_8(fte, producto):
df = pd.read_csv(fte, dtype={'Codigo region': object})
utils.regionName(df)
df_t = df.T
df.to_csv(producto + '.csv', index=False)
df_t.to_csv(producto + '_T.csv', header=False)
def last_to_csv(self):
if self.indicador == 'fabricante':
## campana por fabricante
self.last_added.rename(columns={'Dose': 'Dosis'}, inplace=True)
self.last_added.rename(columns={'Type': 'Fabricante'},
inplace=True)
self.last_added["Dosis"] = self.last_added["Dosis"].replace({
"First":
"Primera",
"Second":
"Segunda"
})
identifiers = ['Fabricante', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Fecha'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
elif self.indicador == 'campana':
## campana por region
self.last_added.rename(columns={'Dose': 'Dosis'}, inplace=True)
utils.regionName(self.last_added)
self.last_added["Dosis"] = self.last_added["Dosis"].replace({
"First":
"Primera",
"Second":
"Segunda"
})
identifiers = ['Region', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Fecha'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
elif self.indicador == 'edad':
## campana por edad
self.last_added.rename(columns={
'Dose': 'Dosis',
'Age': 'Rango_etario'
},
inplace=True)
self.last_added["Dosis"] = self.last_added["Dosis"].replace({
"First":
"Primera",
"Second":
"Segunda"
})
identifiers = ['Rango_etario', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Fecha'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
elif self.indicador == 'caracteristicas_del_vacunado':
## campana por caracter del vacunado
self.last_added.rename(columns={
'Dose': 'Dosis',
'Group': 'Grupo'
},
inplace=True)
self.last_added["Dosis"] = self.last_added["Dosis"].replace({
"First":
"Primera",
"Second":
"Segunda"
})
identifiers = ['Grupo', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Fecha'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
elif self.indicador == 'vacunas_region':
self.last_added.rename(columns={
'REGION_CORTO': 'Region',
'COD_COMUNA_FINAL': 'Comuna',
'FECHA_INMUNIZACION': 'Fecha',
'SUM_of_SUM_of_2aDOSIS': 'Segunda_comuna',
'SUM_of_SUM_of_1aDOSIS': 'Primera_comuna'
},
inplace=True)
self.last_added = self.last_added.dropna(subset=['Fecha'])
self.last_added['Fecha'] = pd.to_datetime(
self.last_added['Fecha'],
format='%d/%m/%Y').dt.strftime("%Y-%m-%d")
self.last_added.sort_values(by=['Region', 'Fecha'], inplace=True)
utils.regionName(self.last_added)
regiones = pd.DataFrame(self.last_added['Region'].unique())
#transformar
## agrupar por comuna
self.last_added['Primera'] = self.last_added.groupby(
['Region', 'Fecha'])['Primera_comuna'].transform('sum')
self.last_added['Segunda'] = self.last_added.groupby(
['Region', 'Fecha'])['Segunda_comuna'].transform('sum')
self.last_added = self.last_added[[
'Region', 'Fecha', 'Primera', 'Segunda'
]]
self.last_added.drop_duplicates(inplace=True)
##llenar fechas para cada region y crear total
idx = pd.date_range(self.last_added['Fecha'].min(),
self.last_added['Fecha'].max())
df = pd.DataFrame()
total = pd.DataFrame(
columns=['Region', 'Fecha', 'Primera', 'Segunda'])
total = utils.fill_in_missing_dates(total, 'Fecha', 0, idx)
total["Region"] = total["Region"].replace({0: 'Total'})
for region in regiones[0]:
df_region = self.last_added.loc[self.last_added['Region'] ==
region]
df_region = utils.fill_in_missing_dates(
df_region, 'Fecha', 0, idx)
df_region["Region"] = df_region["Region"].replace({0: region})
total['Primera'] = df_region['Primera'] + total['Primera']
total['Segunda'] = df_region['Segunda'] + total['Segunda']
df = df.append(df_region, ignore_index=True)
total = total.append(df, ignore_index=True)
total['Fecha'] = total['Fecha'].dt.strftime("%Y-%m-%d")
self.last_added = total
##sumar totales
self.last_added['Primera'] = pd.to_numeric(
self.last_added['Primera'])
self.last_added['Segunda'] = pd.to_numeric(
self.last_added['Segunda'])
self.last_added['Primera'] = self.last_added.groupby(
['Region'])['Primera'].transform('cumsum')
self.last_added['Segunda'] = self.last_added.groupby(
['Region'])['Segunda'].transform('cumsum')
#self.last_added['Total'] = self.last_added.sum(numeric_only=True, axis=1)
##transformar en input
df = pd.DataFrame()
regiones = pd.DataFrame(self.last_added['Region'].unique())
for region in regiones[0]:
df_region = self.last_added.loc[self.last_added['Region'] ==
region]
df_region.set_index('Fecha', inplace=True)
df_region = df_region[['Primera', 'Segunda']].T
df_region.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = df.append(df_region, ignore_index=True)
new_col = [
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda'
]
df.insert(0, column='Dosis', value=new_col)
new_col = pd.DataFrame()
for region in regiones[0]:
col = [region, region]
new_col = new_col.append(col, ignore_index=True)
df.insert(0, column='Region', value=new_col)
self.last_added = df
identifiers = ['Region', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Fecha'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
df_std.to_json(self.output + '.json',
orient='values',
force_ascii=False)
elif self.indicador == 'vacunas_edad_region':
self.last_added.rename(columns={
'NOMBRE_REGION': 'Region',
'COD_COMUNA': 'Comuna',
'EDAD_ANOS': 'Edad',
'POBLACION': 'Poblacion',
'2aDOSIS_RES': 'Segunda_comuna',
'1aDOSIS_RES': 'Primera_comuna'
},
inplace=True)
self.last_added.sort_values(by=['Region', 'Edad'], inplace=True)
utils.regionName(self.last_added)
regiones = pd.DataFrame(self.last_added['Region'].unique())
# transformar
## agrupar por comuna
self.last_added['Primera'] = self.last_added.groupby(
['Region', 'Edad'])['Primera_comuna'].transform('sum')
self.last_added['Segunda'] = self.last_added.groupby(
['Region', 'Edad'])['Segunda_comuna'].transform('sum')
self.last_added['Poblacion'] = self.last_added.groupby(
['Region', 'Edad'])['Poblacion'].transform('sum')
self.last_added = self.last_added[[
'Region', 'Edad', 'Poblacion', 'Primera', 'Segunda'
]]
self.last_added.drop_duplicates(inplace=True)
##crear total
df = pd.DataFrame()
total = pd.DataFrame(
columns=['Region', 'Edad', 'Poblacion', 'Primera', 'Segunda'])
total['Edad'] = list(range(15, 81))
total["Region"] = total["Region"].fillna('Total')
for region in regiones[0]:
df_region = self.last_added.loc[self.last_added['Region'] ==
region]
df_region.reset_index(drop=True, inplace=True)
total['Primera'] = total.Primera.fillna(
0) + df_region.Primera.fillna(0)
total['Segunda'] = total.Segunda.fillna(
0) + df_region.Segunda.fillna(0)
total['Poblacion'] = total.Poblacion.fillna(
0) + df_region.Poblacion.fillna(0)
df = df.append(df_region, ignore_index=True)
edad = total
total = total.append(df, ignore_index=True)
self.last_added = total
##transformar en input
df = pd.DataFrame()
regiones = pd.DataFrame(self.last_added['Region'].unique())
for region in regiones[0]:
df_region = self.last_added.loc[self.last_added['Region'] ==
region]
df_region.set_index('Edad', inplace=True)
df_region = df_region[['Primera', 'Segunda']].T
df_region.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = df.append(df_region, ignore_index=True)
new_col = [
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda'
]
df.insert(0, column='Dosis', value=new_col)
new_col = pd.DataFrame()
for region in regiones[0]:
col = [region, region]
new_col = new_col.append(col, ignore_index=True)
df.insert(0, column='Region', value=new_col)
self.last_added = df
identifiers = ['Region', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Edad'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
df_std.to_json(self.output + '.json',
orient='values',
force_ascii=False)
elif self.indicador == 'vacunas_edad_sexo':
self.last_added.rename(columns={
'NOMBRE_REGION': 'Region',
'SEXO': 'Sexo',
'EDAD_ANOS': 'Edad',
'POBLACION': 'Poblacion',
'SUM_of_1aDOSIS': 'Primera',
'SUM_of_2aDOSIS': 'Segunda'
},
inplace=True)
self.last_added.sort_values(by=['Sexo', 'Edad'], inplace=True)
self.last_added = self.last_added[[
'Sexo', 'Edad', 'Primera', 'Segunda'
]]
sexo = pd.DataFrame(self.last_added['Sexo'].unique())
##crear total
df = pd.DataFrame()
for sex in sexo[0]:
total = pd.DataFrame(
columns=['Sexo', 'Edad', 'Primera', 'Segunda'])
total['Edad'] = list(
range(self.last_added.Edad.min(),
self.last_added.Edad.max() + 1))
df_sex = self.last_added.loc[self.last_added['Sexo'] == sex]
df_sex.reset_index(drop=True, inplace=True)
df_sex.index = df_sex['Edad']
total.index = total['Edad']
total['Sexo'] = total.Sexo.fillna(sex)
total['Primera'] = total.Primera.fillna(
0) + df_sex.Primera.fillna(0)
total['Segunda'] = total.Segunda.fillna(
0) + df_sex.Segunda.fillna(0)
df = df.append(total, ignore_index=True)
self.last_added = df
##transformar en input
df = pd.DataFrame()
sexo = pd.DataFrame(self.last_added['Sexo'].unique())
for sex in sexo[0]:
df_sex = self.last_added.loc[self.last_added['Sexo'] == sex]
df_sex.set_index('Edad', inplace=True)
df_sex = df_sex[['Primera', 'Segunda']].T
df_sex.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = df.append(df_sex, ignore_index=True)
new_col = [
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda'
]
df.insert(0, column='Dosis', value=new_col)
new_col = pd.DataFrame()
for sex in sexo[0]:
col = [sex, sex]
new_col = new_col.append(col, ignore_index=True)
df.insert(0, column='Sexo', value=new_col)
self.last_added = df
identifiers = ['Sexo', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Edad'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
df_std.to_json(self.output + '.json',
orient='values',
force_ascii=False)
elif self.indicador == 'vacunas_prioridad':
self.last_added.rename(columns={
'Criterio': 'Grupo',
'Subcriterio': 'Subgrupo',
'1aDOSIS': 'Primera',
'2aDOSIS': 'Segunda'
},
inplace=True)
self.last_added.sort_values(by=['Grupo', 'Subgrupo'], inplace=True)
self.last_added = self.last_added[[
'Grupo', 'Subgrupo', 'Primera', 'Segunda'
]]
##transformar en input
df = pd.DataFrame()
grupos = pd.DataFrame(self.last_added['Grupo'].unique())
for grupo in grupos[0]:
df_grupo = self.last_added.loc[self.last_added['Grupo'] ==
grupo]
df_grupo.set_index('Subgrupo', inplace=True)
df_grupo = df_grupo[['Primera', 'Segunda']].T
df_grupo.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = df.append(df_grupo, ignore_index=True)
new_col = [
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera',
'Segunda', 'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda',
'Primera', 'Segunda', 'Primera', 'Segunda'
]
df.insert(0, column='Dosis', value=new_col)
new_col = pd.DataFrame()
for grupo in grupos[0]:
col = [grupo, grupo]
new_col = new_col.append(col, ignore_index=True)
df.insert(0, column='Grupo', value=new_col)
self.last_added = df
identifiers = ['Grupo', 'Dosis']
variables = [
x for x in self.last_added.columns if x not in identifiers
]
self.last_added = self.last_added[identifiers + variables]
self.last_added.to_csv(self.output + '.csv', index=False)
df_t = self.last_added.T
df_t.to_csv(self.output + '_t.csv', header=False)
df_std = pd.melt(self.last_added,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name=['Subgrupo'],
value_name='Cantidad')
df_std.to_csv(self.output + '_std.csv', index=False)
df_std.to_json(self.output + '.json',
orient='values',
force_ascii=False)
elif self.indicador == 'vacunas_comuna':
##template por comuna
df_base = pd.read_csv(
'../input/DistribucionDEIS/baseFiles/DEIS_template.csv')
df_base['Codigo region'] = df_base['Codigo region'].fillna(0)
df_base['Codigo comuna'] = df_base['Codigo comuna'].fillna(0)
df_base['Comuna'] = df_base['Comuna'].fillna(0)
todrop = df_base.loc[df_base['Comuna'] == 0]
df_base.drop(todrop.index, inplace=True)
df_base['Codigo region'] = df_base['Codigo region'].astype(int)
df_base['Codigo comuna'] = df_base['Codigo comuna'].astype(int)
desconocido = df_base['Codigo comuna'] != 0
df_base['Codigo comuna'].where(desconocido, '', inplace=True)
Comp = df_base.loc[df_base['Comuna'] != 'Total']
Comp.reset_index(inplace=True)
utils.desconocidoName(Comp)
for k in range(len(Comp)):
if Comp.loc[k, 'Codigo region'] < 10:
Comp.loc[k, 'Codigo region'] = '0' + str(
Comp.loc[k, 'Codigo region'])
else:
Comp.loc[k,
'Codigo region'] = str(Comp.loc[k,
'Codigo region'])
if Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] != '':
if Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] < 10000:
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] = '0' + str(
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'])
else:
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] = str(
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'])
comuna = Comp['Comuna']
self.last_added.rename(columns={
'REGION_CORTO': 'region_residencia',
'COD_COMUNA_FINAL': 'Codigo comuna',
'FECHA_INMUNIZACION': 'Fecha',
'SUM_of_SUM_of_2aDOSIS': 'Segunda_comuna',
'SUM_of_SUM_of_1aDOSIS': 'Primera_comuna'
},
inplace=True)
self.last_added = self.last_added.dropna(subset=['Fecha'])
self.last_added['Fecha'] = pd.to_datetime(
self.last_added['Fecha'],
format='%d/%m/%Y').dt.strftime("%Y-%m-%d")
self.last_added.sort_values(by=['region_residencia', 'Fecha'],
inplace=True)
utils.regionDEISName(self.last_added)
for k in range(len(self.last_added)):
if self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] != '':
if self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] < 10000:
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] = '0' + str(
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'])
else:
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] = str(
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'])
df_sup = Comp[['Codigo comuna', 'Comuna']]
df_sup['Codigo comuna'] = df_sup['Codigo comuna'].replace('', 0)
self.last_added = self.last_added.merge(df_sup,
on="Codigo comuna",
how="left")
self.last_added.set_index('Comuna', inplace=True)
columns_name = self.last_added.columns.values
maxSE = self.last_added[columns_name[2]].max()
minSE = self.last_added[columns_name[2]].min()
print(minSE, maxSE)
lenSE = (pd.to_datetime(maxSE) - pd.to_datetime(minSE)).days + 1
startdate = pd.to_datetime(minSE)
date_list = pd.date_range(startdate, periods=lenSE).tolist()
date_list = [
dt.datetime.strftime(x, "%Y-%m-%d") for x in date_list
]
print(date_list)
SE_comuna = self.last_added[columns_name[2]]
for k in [3, 4]:
df = pd.DataFrame(np.zeros((len(comuna), lenSE)))
dicts = {}
keys = range(lenSE)
# values = [i for i in range(lenSE)]
for i in keys:
dicts[i] = date_list[i]
df.rename(columns=dicts, inplace=True)
value_comuna = self.last_added[columns_name[k]]
value_comuna.fillna(0, inplace=True)
i = 0
for row in self.last_added.index:
idx = comuna.loc[comuna == row].index.values
if idx.size > 0:
col = SE_comuna[i]
df[col][idx] = value_comuna[i].astype(int)
i += 1
df_output = pd.concat([Comp, df], axis=1)
df_output.drop(columns=['index'], axis=1, inplace=True)
nComunas = [
len(list(group))
for key, group in groupby(df_output['Codigo region'])
]
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna'
]
variables = [
x for x in df_output.columns if x not in identifiers
]
begRow = 0
for i in range(len(nComunas)):
endRow = begRow + nComunas[i]
firstList = df_output[identifiers].iloc[endRow -
1].values.tolist()
firstList[2] = 'Total'
firstList[3] = ''
valuesTotal = df_output[variables][begRow:endRow].sum(
axis=0).tolist()
regionTotal = pd.DataFrame(
(firstList + valuesTotal),
index=df_output.columns.values).transpose()
if i < len(nComunas) - 1:
blank_line = pd.Series(
np.empty((len(regionTotal), 0)).tolist())
regionTotal = pd.concat([regionTotal, blank_line],
axis=0)
regionTotal.drop(columns=0, axis=1, inplace=True)
temp = pd.concat(
[df_output.iloc[begRow:endRow], regionTotal], axis=0)
if i == 0:
outputDF2 = temp
else:
outputDF2 = pd.concat([outputDF2, temp], axis=0)
if i < len(nComunas) - 1:
begRow = endRow
outputDF2.reset_index(inplace=True)
outputDF2.drop(columns=['index'], axis=1, inplace=True)
outputDF2[variables] = outputDF2[variables].dropna(
) # .astype(int)
print(outputDF2.head(20))
outputDF2.dropna(how='all', inplace=True)
todrop = outputDF2.loc[outputDF2['Comuna'] == 'Total']
outputDF2.drop(todrop.index, inplace=True)
if k == 3:
name = self.output + '_1eraDosis.csv'
outputDF2.to_csv(name, index=False)
outputDF2_T = outputDF2.T
outputDF2_T.to_csv(name.replace('.csv', '_T.csv'),
header=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna'
]
outputDF2.drop(columns=['Poblacion'], inplace=True)
variables = [
x for x in outputDF2.columns if x not in identifiers
]
outputDF2_std = pd.melt(outputDF2,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Primera Dosis')
outputDF2_std.to_csv(name.replace('.csv', '_std.csv'),
index=False)
elif k == 4:
name = self.output + '_2daDosis.csv'
outputDF2.to_csv(name, index=False)
outputDF2_T = outputDF2.T
outputDF2_T.to_csv(name.replace('.csv', '_T.csv'),
header=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna'
]
outputDF2.drop(columns=['Poblacion'], inplace=True)
variables = [
x for x in outputDF2.columns if x not in identifiers
]
outputDF2_std = pd.melt(outputDF2,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Fecha',
value_name='Segunda Dosis')
outputDF2_std.to_csv(name.replace('.csv', '_std.csv'),
index=False)
elif self.indicador == 'vacunas_comuna_edad':
##template por comuna
df_base = pd.read_csv(
'../input/DistribucionDEIS/baseFiles/DEIS_template.csv')
df_base['Codigo region'] = df_base['Codigo region'].fillna(0)
df_base['Codigo comuna'] = df_base['Codigo comuna'].fillna(0)
df_base['Comuna'] = df_base['Comuna'].fillna(0)
todrop = df_base.loc[df_base['Comuna'] == 0]
df_base.drop(todrop.index, inplace=True)
df_base['Codigo region'] = df_base['Codigo region'].astype(int)
df_base['Codigo comuna'] = df_base['Codigo comuna'].astype(int)
desconocido = df_base['Codigo comuna'] != 0
df_base['Codigo comuna'].where(desconocido, '', inplace=True)
Comp = df_base.loc[df_base['Comuna'] != 'Total']
Comp.reset_index(inplace=True)
utils.desconocidoName(Comp)
for k in range(len(Comp)):
if Comp.loc[k, 'Codigo region'] < 10:
Comp.loc[k, 'Codigo region'] = '0' + str(
Comp.loc[k, 'Codigo region'])
else:
Comp.loc[k,
'Codigo region'] = str(Comp.loc[k,
'Codigo region'])
if Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] != '':
if Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] < 10000:
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] = '0' + str(
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'])
else:
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'] = str(
Comp.loc[k, 'Codigo comuna'])
comuna = Comp['Comuna']
self.last_added.rename(columns={
'NOMBRE_REGION': 'region_residencia',
'COD_COMUNA': 'Codigo comuna',
'EDAD_ANOS': 'Edad',
'SUM_of_SUM_of_2aDOSIS': 'Segunda_comuna',
'SUM_of_SUM_of_1aDOSIS': 'Primera_comuna'
},
inplace=True)
utils.regionDEISName(self.last_added)
for k in range(len(self.last_added)):
if self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] != '':
if self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] < 10000:
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] = '0' + str(
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'])
else:
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'] = str(
self.last_added.loc[k, 'Codigo comuna'])
df_sup = Comp[['Codigo comuna', 'Comuna']]
df_sup['Codigo comuna'] = df_sup['Codigo comuna'].replace('', 0)
self.last_added = self.last_added.merge(df_sup,
on="Codigo comuna",
how="left")
self.last_added.set_index('Comuna', inplace=True)
columns_name = self.last_added.columns.values
maxSE = self.last_added[columns_name[2]].max()
minSE = self.last_added[columns_name[2]].min()
print(minSE, maxSE)
lenSE = maxSE - minSE + 1
date_list = list(range(minSE, maxSE + 1))
print(date_list)
SE_comuna = self.last_added[columns_name[2]]
for k in [4, 5]:
df = pd.DataFrame(np.zeros((len(comuna), lenSE)))
dicts = {}
keys = range(lenSE)
# values = [i for i in range(lenSE)]
for i in keys:
dicts[i] = date_list[i]
df.rename(columns=dicts, inplace=True)
value_comuna = self.last_added[columns_name[k]]
value_comuna.fillna(0, inplace=True)
i = 0
for row in self.last_added.index:
idx = comuna.loc[comuna == row].index.values
if idx.size > 0:
col = SE_comuna[i]
df[col][idx] = value_comuna[i].astype(int)
i += 1
df_output = pd.concat([Comp, df], axis=1)
df_output.drop(columns=['index'], axis=1, inplace=True)
nComunas = [
len(list(group))
for key, group in groupby(df_output['Codigo region'])
]
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna'
]
variables = [
x for x in df_output.columns if x not in identifiers
]
begRow = 0
for i in range(len(nComunas)):
endRow = begRow + nComunas[i]
firstList = df_output[identifiers].iloc[endRow -
1].values.tolist()
firstList[2] = 'Total'
firstList[3] = ''
valuesTotal = df_output[variables][begRow:endRow].sum(
axis=0).tolist()
regionTotal = pd.DataFrame(
(firstList + valuesTotal),
index=df_output.columns.values).transpose()
if i < len(nComunas) - 1:
blank_line = pd.Series(
np.empty((len(regionTotal), 0)).tolist())
regionTotal = pd.concat([regionTotal, blank_line],
axis=0)
regionTotal.drop(columns=0, axis=1, inplace=True)
temp = pd.concat(
[df_output.iloc[begRow:endRow], regionTotal], axis=0)
if i == 0:
outputDF2 = temp
else:
outputDF2 = pd.concat([outputDF2, temp], axis=0)
if i < len(nComunas) - 1:
begRow = endRow
outputDF2.reset_index(inplace=True)
outputDF2.drop(columns=['index'], axis=1, inplace=True)
outputDF2[variables] = outputDF2[variables].dropna(
) # .astype(int)
print(outputDF2.head(20))
outputDF2.dropna(how='all', inplace=True)
todrop = outputDF2.loc[outputDF2['Comuna'] == 'Total']
outputDF2.drop(todrop.index, inplace=True)
if k == 4:
name = self.output + '_1eraDosis.csv'
outputDF2.to_csv(name, index=False)
outputDF2_T = outputDF2.T
outputDF2_T.to_csv(name.replace('.csv', '_T.csv'),
header=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna'
]
outputDF2.drop(columns=['Poblacion'], inplace=True)
variables = [
x for x in outputDF2.columns if x not in identifiers
]
outputDF2_std = pd.melt(outputDF2,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Edad',
value_name='Primera Dosis')
outputDF2_std.to_csv(name.replace('.csv', '_std.csv'),
index=False)
elif k == 5:
name = self.output + '_2daDosis.csv'
outputDF2.to_csv(name, index=False)
outputDF2_T = outputDF2.T
outputDF2_T.to_csv(name.replace('.csv', '_T.csv'),
header=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna'
]
outputDF2.drop(columns=['Poblacion'], inplace=True)
variables = [
x for x in outputDF2.columns if x not in identifiers
]
outputDF2_std = pd.melt(outputDF2,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Edad',
value_name='Segunda Dosis')
outputDF2_std.to_csv(name.replace('.csv', '_std.csv'),
index=False)
def prod15(fte, prod):
data_2020 = []
data_2021_1st = []
data_2021_2nd = []
for file in glob.glob(fte + '/*FechaInicioSintomas.csv'):
print(file)
if file != fte + 'FechaInicioSintomas.csv':
date = re.search("\d{4}-\d{2}-\d{2}", file).group(0)
if '2020' in date:
df = pd.read_csv(file,
sep=",",
encoding="utf-8",
dtype={
'Codigo region': object,
'Codigo comuna': object
})
df.dropna(how='all', inplace=True)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
# Hay semanas epi que se llam S en vez de SE
for eachColumn in list(df):
if re.search("S\d{2}", eachColumn):
print("Bad name " + eachColumn)
df.rename(columns={
eachColumn: eachColumn.replace('S', 'SE')
},
inplace=True)
# insert publicacion as column 5
# df['Publicacion'] = date
df.insert(loc=5, column='Publicacion', value=date)
data_2020.append(df)
if '2021' in date:
if datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d") <= datetime.strptime(
'2021-07-01', "%Y-%m-%d"):
df = pd.read_csv(file,
sep=",",
encoding="utf-8",
dtype={
'Codigo region': object,
'Codigo comuna': object
})
df.dropna(how='all', inplace=True)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
# Hay semanas epi que se llam S en vez de SE
for eachColumn in list(df):
if re.search("S\d{2}", eachColumn):
print("Bad name " + eachColumn)
df.rename(columns={
eachColumn: eachColumn.replace('S', 'SE')
},
inplace=True)
# insert publicacion as column 5
# df['Publicacion'] = date
df.insert(loc=5, column='Publicacion', value=date)
data_2021_1st.append(df)
else:
df = pd.read_csv(file,
sep=",",
encoding="utf-8",
dtype={
'Codigo region': object,
'Codigo comuna': object
})
df.dropna(how='all', inplace=True)
# Drop filas de totales por region
todrop = df.loc[df['Comuna'] == 'Total']
df.drop(todrop.index, inplace=True)
# Hay semanas epi que se llam S en vez de SE
for eachColumn in list(df):
if re.search("S\d{2}", eachColumn):
print("Bad name " + eachColumn)
df.rename(columns={
eachColumn: eachColumn.replace('S', 'SE')
},
inplace=True)
# insert publicacion as column 5
# df['Publicacion'] = date
df.insert(loc=5, column='Publicacion', value=date)
data_2021_2nd.append(df)
# normalization 2020
#data_2020 = pd.concat(data_2020)
#data_2020 = data_2020.fillna(0)
#utils.regionName(data_2020)
#data_2020.sort_values(['Publicacion', 'Region'], ascending=[True, True], inplace=True)
#data_2020.to_csv(prod + '_2020.csv', index=False)
#identifiers = ['Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion', 'Publicacion']
#variables = [x for x in data_2020.columns if x not in identifiers]
#df_std = pd.melt(data_2020, id_vars=identifiers, value_vars=variables, var_name='Semana Epidemiologica', value_name='Casos confirmados')
#df_std.to_csv(prod + '_2020_std.csv', index=False)
# normalization 2021 primera mitad
data_2021_1st = pd.concat(data_2021_1st)
data_2021_1st = data_2021_1st.fillna(0)
utils.regionName(data_2021_1st)
data_2021_1st.sort_values(['Publicacion', 'Region'],
ascending=[True, True],
inplace=True)
data_2021_1st.to_csv(prod + '_2021_1st.csv', index=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion',
'Publicacion'
]
variables = [x for x in data_2021_1st.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(data_2021_1st,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(prod + '_2021_1st_std.csv', index=False)
# normalization 2021 segunda mitad
data_2021_2nd = pd.concat(data_2021_2nd)
data_2021_2nd = data_2021_2nd.fillna(0)
utils.regionName(data_2021_2nd)
data_2021_2nd.sort_values(['Publicacion', 'Region'],
ascending=[True, True],
inplace=True)
data_2021_2nd.to_csv(prod + '_2021_2nd.csv', index=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion',
'Publicacion'
]
variables = [x for x in data_2021_2nd.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(data_2021_2nd,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(prod + '_2021_2nd_std.csv', index=False)
# create old prod 15 from latest adition
copyfile('../input/InformeEpidemiologico/SemanasEpidemiologicas.csv',
'../output/producto15/SemanasEpidemiologicas.csv')
latest = max(data_2021_2nd['Publicacion'])
print(latest)
latestdf = data_2021_2nd.loc[data_2021_2nd['Publicacion'] == latest]
# print(latestdf)
latestdf.drop(['Publicacion'], axis=1, inplace=True)
latestdf.to_csv(prod.replace('Historico', '.csv'), index=False)
df_t = latestdf.T
df_t.to_csv(prod.replace('Historico', '_T.csv'), header=False)
identifiers = [
'Region', 'Codigo region', 'Comuna', 'Codigo comuna', 'Poblacion'
]
variables = [x for x in latestdf.columns if x not in identifiers]
df_std = pd.melt(latestdf,
id_vars=identifiers,
value_vars=variables,
var_name='Semana Epidemiologica',
value_name='Casos confirmados')
df_std.to_csv(prod.replace('Historico', '_std.csv'), index=False)
