Rutinas para generar archivos PNG con gráficos de la evolución de los casos diarios hospitalizados y ambulatorios de COVID-19 en México. Usa como fuente de información los archivos diarios de la base de datos de COVID-19 de la Secretaría de Salud (disponibles en https://bit.ly/3dE7ofg).

covid19mx_hospitalizados_ambulatorios

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
GENERAR FIGURAS DE CASOS DIARIOS DE COVID-19 EN MEXICALI, B. C.
POR FECHA DE INGRESO A LA UNIDAD DE ATENCIÓN

Con cambios menores, este código puede ser usado para cualquier otro
municipio o estado de interés.

Created on Jun 05 00:54 2020
@author: [email protected]
"""
from datetime import datetime as dt
from pathlib import Path
import datetime
import os
import pandas as pd
from matplotlib import dates as mdates
from matplotlib import pyplot as plt

source_dir = 'C:/BLABLABLA'  # Ruta completa al directorio que contiene los archivos diarios de la base de datos de COVID-19, disponible en https://bit.ly/3dE7ofg.
output_dir = 'C:/BLABLABLA'  # Ruta completa al directorio donde se exportarán las gráficas en formato PNG.
files = sorted(list(Path(source_dir).glob(pattern='**/*.csv')))
month_num = {
    1: 'enero', 2: 'febrero', 3: 'marzo', 4: 'abril', 5: 'mayo', 6: 'junio',
    7: 'julio', 8: 'agosto', 9: 'septiembre', 10: 'octubre', 11: 'noviembre',
    12: 'diciembre'
    }

for file in files:
    # Datos
    dayn = file.stem[4:6]
    day = str(int(dayn))
    monthn = file.stem[2:4]
    month = month_num[int(monthn)]
    year = '20' + str(int(file.stem[:2]))

    df = pd.read_csv(file, encoding='latin')
    df.index = df['ID_REGISTRO']
    df.drop(labels=['ID_REGISTRO'], axis=1, inplace=True)
    amb = df.loc[
        (df['ENTIDAD_RES'] == 2) &  # 2: Baja California
        (df['MUNICIPIO_RES'] == 2) &  # 2: Mexicali
        (df['RESULTADO'] == 1) &  # 1: Positivo
        (df['TIPO_PACIENTE'] == 1)  # 1: Ambulatorio
        ].groupby(df['FECHA_INGRESO']).count().iloc[:, 0]
    amb.name = 'CASOS'
    amb.index = pd.to_datetime(amb.index)
    hos = df.loc[
        (df['ENTIDAD_RES'] == 2) &  # 2: Baja California
        (df['MUNICIPIO_RES'] == 2) &  # 2: Mexicali
        (df['RESULTADO'] == 1) &  # 1: Positivo
        (df['TIPO_PACIENTE'] == 2)  # 2: Hospitalizado
        ].groupby(df['FECHA_INGRESO']).count().iloc[:, 0]
    hos.name = 'CASOS'
    hos.index = pd.to_datetime(hos.index)
    new_index = pd.date_range(
        start=min(min(amb.index), min(hos.index)),
        end=max(max(amb.index), max(hos.index)),
        freq='D'
        )
    amb = amb.reindex(index=new_index).fillna(0)
    hos = hos.reindex(index=new_index).fillna(0)
    hos_max_date = hos.idxmax()
    hos_max = hos.max()
    sum_max_date = (amb + hos).idxmax()
    sum_max = (amb + hos).max()

# %% Figura
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_title(
        'Casos diarios de COVID-19 en Mexicali, B. C.\n'
        'por fecha de ingreso a la unidad de atención\n'
        'al {day} de {month} de 2020'.format(day=day, month=month),
        fontsize=14
        )
    xfrom = datetime.datetime(
        year=2020,
        month=3,
        day=11
        )
    xto = datetime.datetime(
        year=2020,
        month=6,
        day=5
        )
    ax.set_xlim(xfrom, xto)
    ax.set_ylim(0, 130)
    ax.bar(
        x=hos.index,
        height=hos,
        color=[17/255, 138/255, 178/255],
        width=1,
        label='Hospitalizados'
        )

    def _xtext(this, other, thisy=0, othery=0):
        if this < other:
            return this - pd.to_timedelta(0.5, unit='days')

        elif this > other:
            return this + pd.to_timedelta(3.5, unit='days')

        else:
            if thisy < othery:
                return this - pd.to_timedelta(0.5, unit='days')

            else:
                return this + pd.to_timedelta(3.5, unit='days')

    def _ytext(date, threshold):
        if date <= threshold:
            return 96

        else:
            return 125.5

    ax.annotate(
        "Pico hospitalizados",
        (hos_max_date, 120),
        xytext=(
            _xtext(
                this=hos_max_date,
                other=sum_max_date,
                thisy=hos_max,
                othery=sum_max
                ),
            _ytext(
                date=hos_max_date,
                threshold=pd.to_datetime('2020-04-12')
                )),
        textcoords='data',
        rotation=90,
        ha='right',
        va='top'
        )
    ax.annotate(
        "Pico total",
        (sum_max_date, 120),
        xytext=(
            _xtext(
                this=sum_max_date,
                other=hos_max_date,
                thisy=sum_max,
                othery=hos_max
                ),
            _ytext(
                date=sum_max_date,
                threshold=pd.to_datetime('2020-04-12')
                )),
        textcoords='data',
        rotation=90,
        ha='right',
        va='top'
        )
    ax.bar(
        x=amb.index,
        height=amb,
        color=[6/255, 214/255, 160/255],
        width=1,
        label='Ambulatorios',
        bottom=hos
        )
    ax.axvline(
        x=hos_max_date,
        color=[9/255, 69/255, 89/255],
        linestyle='-.',
        linewidth=1
        )
    ax.axvline(
        x=sum_max_date,
        color=[3/255, 107/255, 80/255],
        linestyle='-.',
        linewidth=1
        )
    myFmt = mdates.DateFormatter("%d-%m")
    ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)
    ax.legend(loc='upper left')
    filedate = dt.utcfromtimestamp(os.path.getctime(file)).strftime(
        '%d/%m/%Y'
        )
    disclaimer = [
        'La información presentada se proporciona en las condiciones en que se encuentra, sin que se asuma la obligación de ofrecer ningún',
        'tipo de garantía. El autor se limita a proporcionar la información en los términos más precisos posibles derivada de la base de',
        'COVID-19, publicada por la Dirección General de Epidemiología de la Secretaría de Salud, disponible en',
        'https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127 y consultados el {}. Así mismo, el autor no será'.format(filedate),  #format('05/06/20'),  #
        'responsable de las posibles imprecisiones, errores u omisiones contenidos en dicha base de datos, así como daños directos, indirectos',
        'o riesgos financieros asociados al uso de esta.'
        ]

    for r, row in enumerate(disclaimer):
        fig.text(
            x=0.12,
            y=0.150 - (r * 0.025),
            s=row,
            ha='left',
            fontdict=dict(size=5, color='gray'),
            wrap=True
            )

    fig.subplots_adjust(bottom=0.25, top=0.80)
    output_fname = (
        output_dir +
        '/' + 'covid19_amb_hos_mxli_{year}{month}{day}.png'.format(
            year=year,
            month=monthn,
            day=dayn
            )
        )
    fig.savefig(
        fname=output_fname,
        dpi=400
        )