En este repositorio encontrarás el código para hacer visualizaciones básicas en Python del COVID-19 para cualquier entidad de México, a partir de las series de tiempo publicadas diariamente por Mario Romero en covid19-mx-time-series1
Genera una infografía simple para tu estado:
Previo a visualizar los datos de la sección indicadores, deberás tener instalado Python y los paquetes pandas y matplotlib. En mi caso, fue vía el instalador de paquetes pip.
Puedes replicarlo en tu *terminal de la siguiente manera:
pip install pandas
pip install matplotlib
Lo más eficiente para mí fue trabajarlo desde Jupyter Notebooks, sobre todo, por lo fácil de seleccionar celdas específicas y procurar atender un problema a la vez. Para mí, insisto, que estoy aprendiendo a trabajar con datos en Python, fue de mucha ayuda para entender la lógica de cada linea de código.
En la siguiente tabla encontrarás cada uno de los indicadores que podrás visualizar y el nombre de su archivo dentro de este repositorio. Para saber para qué funciona cada línea y cómo interacturar con el código, encontrarás comentarios en todos los archivos —los reconoceras por inciar con: #—. Por ejemplo:
# Este es un comentario. Las siguiente dos líneas son código interpretable.
import pandas as pd
import matplotlib as plt
Los archivos de la tabla y sus visualizaciones, están disponibles en la carpeta notebooks de este repositorio.
| Nombre del archivo | Descripción |
|---|---|
| infografía_covid19.ipynb | Infografía con positivos, sospechosos, hospitalizados y defunciones |
| positivos_registro.ipynb | Casos positivos acumulados por fecha de registro |
| positivos_sintomas.ipynb | Casos positivos acumulados por fecha de inicio de síntomas |
| hospitalizados_admision.ipynb | Casos hospitalizados confirmados por fecha de admisión |
| hospitalizados_sintomas.ipynb | Casos hospitalizados confirmados por fecha de inicio de síntomas |
| sospechosos_registro.ipynb | Casos sospechosos por fecha de registro |
| sospechosos_sintomas.ipynb | Casos sospechosos por fecha de inicio de síntomas |
| defunciones_registro.ipynb | Defunciones de casos positivos acumulados por fecha de registro |
| defunciones_admision.ipynb | Defunciones de casos positivos acumulados por fecha de admisión |
| defunciones_fecha.ipynb | Defunciones de casos positivos acumulados por fecha de defunción |
| defunciones_sintomas.ipynb | Defunciones de casos positivos acumulados por fecha de inicio de síntomas |
Cada archivo, una vez instalado Python y Jupyter Notebooks, podrás verlo en este último de la siguiente manera:
Al terminar de correr el código, se guardará en el mismo directorio en el que guardaste el archivo .ipynb una imagen en formato .png con la visualización que corresponde al archivo:
- Puedes visualizar los reportes de movilidad de google por estado, desde el código incluido en mi repo mobility-covid19
- Irving Morales (@irvingfisica) tiene un tutorial de dos partes en Medium para visualizar los mismos datos de la Secretaría de Salud, bastante bien explicado. Puedes encontrar la parte 1 aquí.
- Para visualizar mapas a escala nacional o estatal, está la repo covidmx de Federico Garza.
- Notebook con infografía de datos básicos y promedio movil de 7 días.
- Visualización en Altair.
- Creación del repositorio
1 Datos procesados a partir de los oficiales publicados por la Secretaría de Salud.