Analizando Datos de Covid-19 mediante Data Science (Ciencia de Datos) – Parte 2 (Final)

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Vamos a continuar con la parte anterior llamada Analizando Datos de Covid-19 mediante Data Science (Ciencia de Datos) – Parte 1 en donde explicamos los datos del archivo JSON y los dejamos preparados para hacer el análisis de los casos con Covid-19 en el país de Italia, en esta 2da y última parte haremos el análisis de determinados cifras de casos producidos en el país Europeo.

Partes

Parte 1
Parte 2 (Final: Demo y GitHub)

Antes de continuar con este Post, te invito a leer los siguientes artículos:

Asimismo te invito a escuchar el Podcast: “Dominio del trabajo con Varios Lenguajes de Programación”:

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Bien ahora continuemos con el Post: Analizando Datos de Covid-19 mediante Data Science (Ciencia de Datos) – Parte 2 (Final).

Analizando los datos de casos Covid-19

Bien en este punto ya podemos analizar los datos que deseemos, yo me enfocaré en 3 datos que me parecen interesantes:

Fecha en que el País (Italia) supero más de 100 casos de muertes por Covid-19
Fecha en que el País (Italia) supero más 1000 casos de muertes por Covid-19
Fecha en que el País (Italia) supero más 10,000 casos de muertes por Covid-19

Puedes ver que me enfocó en los casos de muertes, es decir trabajaré con la columna Muertes de la tabla de datos, entonces vamos con el análisis de los datos mencionados.

Fecha en que el País (Italia) supero más de 100 casos muertes por Covid-19

Para hacer una comparación crearé una variable llamada cantidad1, luego comparo si la columna Muertes es igual a la variable cantidad1. Imprimo el texto Día: en negrita y uso el método iloc de Pandas para seleccionar la primera fila de la tabla.

Ya que selecciono el día en que Italia supero más de 100 muertes por Covid-19, el primer valor de la tabla entonces es 0, entonces la paso rs.iloc[0]


# Declaro la cantidad de muertes que quiero seleccionar 
cantidad1 = 100

# Comparo si la columna 'Muertes' es igual o mayor al valor de la variable 'cantidad 
rs = datos.loc[datos['Muertes'] >= cantidad1] 

# Color de texto negrita
class color:
   txt_negrita = '\033[1m'

# Imprimo el texto 'Día'
print(color.txt_negrita + 'Día:')

# Imprimo el día en que el País supero más de 100 muertes 
dia = rs.iloc[0] 
dia

# Declaro la cantidad de muertes que quiero seleccionar

cantidad1 = 100

# Comparo si la columna 'Muertes' es igual o mayor al valor de la variable 'cantidad

rs = datos.loc[datos['Muertes'] >= cantidad1]

# Color de texto negrita

class color:

txt_negrita = '\033[1m'

# Imprimo el texto 'Día'

print(color.txt_negrita + 'Día:')

# Imprimo el día en que el País supero más de 100 muertes

dia = rs.iloc[0]

dia

Presiono el botón Run y obtengo el día en que el País (Italia) supero más de 100 casos de muertes por Covid-19

En la imagen anterior obtengo la Fecha 04-03-2020, el cual es el día en que Italia supero más de 100 casos de muertes por Covid-19, junto con los demás datos.

Ahora para ver mejor los datos, voy a imprimir un gráfico de barras en donde (En el código he colocado comentarios para explicar que hace cada porción del código)


# Importamos la librería 'matplotlib.pyplot' para crear gráficos y la librería 'numpy' que agrega mayor soporte para vectores y matrices 
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Tamaño del gráfico 
plt.rcParams["figure.figsize"] = 20,11

# Defino los campos del gráfico 
fechas = rs['Fecha']
posisicion_y = np.arange(len(fechas))
muertes = rs['Muertes']

# Formateo los elementos del gráfico 
plt.bar(posisicion_y, muertes, align='center', alpha=0.5)
plt.xticks(posisicion_y, fechas)
plt.xticks(fontsize=16, rotation='vertical')
plt.yticks(fontsize=16)

# Defino el título y las etiquetas (labels) del gráfico 
plt.title('Fecha en que el País supero + 100 muertes por Covid-19', fontsize=24, pad=25)
plt.suptitle('Día: ' + dia[1], x=0.28, y=0.52, fontsize=23, color="green") #Imprimo el día con letras verdes 
plt.xlabel('Fecha', fontsize=20, labelpad=25)
plt.ylabel('Nro. Muertes', fontsize=20, labelpad=25)

# Imprimo el gráfico 
plt.show()

# Importamos la librería 'matplotlib.pyplot' para crear gráficos y la librería 'numpy' que agrega mayor soporte para vectores y matrices

import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Tamaño del gráfico

plt.rcParams["figure.figsize"] = 20,11

# Defino los campos del gráfico

fechas = rs['Fecha']

posisicion_y = np.arange(len(fechas))

muertes = rs['Muertes']

# Formateo los elementos del gráfico

plt.bar(posisicion_y, muertes, align='center', alpha=0.5)

plt.xticks(posisicion_y, fechas)

plt.xticks(fontsize=16, rotation='vertical')

plt.yticks(fontsize=16)

# Defino el título y las etiquetas (labels) del gráfico

plt.title('Fecha en que el País supero + 100 muertes por Covid-19', fontsize=24, pad=25)

plt.suptitle('Día: ' + dia[1], x=0.28, y=0.52, fontsize=23, color="green") #Imprimo el día con letras verdes

plt.xlabel('Fecha', fontsize=20, labelpad=25)

plt.ylabel('Nro. Muertes', fontsize=20, labelpad=25)

# Imprimo el gráfico

plt.show()

Presiono el botón Run y obtengo un gráfico de barras en donde podemos ver cual es el día en que Italia supero más de 100 casos de muertes por Covid-19 (En el gráfico imprimo el día con letras verdes usando plt.suptitle)

Fecha en que el País (Italia) supero más de 1000 casos muertes por Covid-19

Para este segundo caso de datos solo cambiaré el valor a 1000 en la variable cantidad2 y realizaré los mismos pasos que hice anteriormente (En el código he colocado comentarios para explicar que hace cada porción del código)


# Declaro la cantidad de muertes que quiero seleccionar 
cantidad2 = 1000

# Comparo si la columna 'Muertes' es igual o mayor al valor de la variable 'cantidad 
rs = datos.loc[datos['Muertes'] >= cantidad2] 

# Color de texto negrita
class color:
   txt_negrita = '\033[1m'

# Imprimo el texto 'Día'
print(color.txt_negrita + 'Día:')

# Imprimo el día en que el País supero más de 1000 muertes 
dia = rs.iloc[0] 
dia

# Declaro la cantidad de muertes que quiero seleccionar

cantidad2 = 1000

# Comparo si la columna 'Muertes' es igual o mayor al valor de la variable 'cantidad

rs = datos.loc[datos['Muertes'] >= cantidad2]

# Color de texto negrita

class color:

txt_negrita = '\033[1m'

# Imprimo el texto 'Día'

print(color.txt_negrita + 'Día:')

# Imprimo el día en que el País supero más de 1000 muertes

dia = rs.iloc[0]

dia

Presiono el botón Run y obtengo el día en que el País (Italia) supero más de 1000 casos de muertes por Covid-19

En la imagen anterior obtengo la Fecha 13-03-2020, el cual es el día en que Italia supero más de 1000 casos de muertes por Covid-19, junto con los demás datos.

Ahora para ver mejor los datos, voy a imprimir un gráfico de barras en donde (En el código he colocado comentarios para explicar que hace cada porción del código)


# Importamos la librería 'matplotlib.pyplot' para crear gráficos y la librería 'numpy' que agrega mayor soporte para vectores y matrices 
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Tamaño del gráfico 
plt.rcParams["figure.figsize"] = 20,11

# Defino los campos del gráfico 
fechas = rs['Fecha']
posisicion_y = np.arange(len(fechas))
muertes = rs['Muertes']

# Formateo los elementos del gráfico 
plt.bar(posisicion_y, muertes, align='center', alpha=0.5)
plt.xticks(posisicion_y, fechas)
plt.xticks(fontsize=16, rotation='vertical')
plt.yticks(fontsize=16)

# Defino el título y las etiquetas (labels) del gráfico 
plt.title('Fecha en que el País supero + 1000 muertes por Covid-19', fontsize=24, pad=25)
plt.suptitle('Día: ' + dia[1], x=0.28, y=0.52, fontsize=23, color="green") #Imprimo el día con letras verdes 
plt.xlabel('Fecha', fontsize=20, labelpad=25)
plt.ylabel('Nro. Muertes', fontsize=20, labelpad=25)

# Imprimo el gráfico 
plt.show()

# Importamos la librería 'matplotlib.pyplot' para crear gráficos y la librería 'numpy' que agrega mayor soporte para vectores y matrices

import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Tamaño del gráfico

plt.rcParams["figure.figsize"] = 20,11

# Defino los campos del gráfico

fechas = rs['Fecha']

posisicion_y = np.arange(len(fechas))

muertes = rs['Muertes']

# Formateo los elementos del gráfico

plt.bar(posisicion_y, muertes, align='center', alpha=0.5)

plt.xticks(posisicion_y, fechas)

plt.xticks(fontsize=16, rotation='vertical')

plt.yticks(fontsize=16)

# Defino el título y las etiquetas (labels) del gráfico

plt.title('Fecha en que el País supero + 1000 muertes por Covid-19', fontsize=24, pad=25)

plt.suptitle('Día: ' + dia[1], x=0.28, y=0.52, fontsize=23, color="green") #Imprimo el día con letras verdes

plt.xlabel('Fecha', fontsize=20, labelpad=25)

plt.ylabel('Nro. Muertes', fontsize=20, labelpad=25)

# Imprimo el gráfico

plt.show()

Fecha en que el País (Italia) supero más de 10,000 casos muertes por Covid-19

Para este segundo caso de datos solo cambiaré el valor a 10,000 en la variable cantidad3 y realizaré los mismos pasos que hice anteriormente (En el código he colocado comentarios para explicar que hace cada porción del código)


# Declaro la cantidad de muertes que quiero seleccionar 
cantidad3 = 10000

# Comparo si la columna 'Muertes' es igual o mayor al valor de la variable 'cantidad 
rs = datos.loc[datos['Muertes'] >= cantidad3] 

# Color de texto negrita
class color:
   txt_negrita = '\033[1m'

# Imprimo el texto 'Día'
print(color.txt_negrita + 'Día:')

# Imprimo el día en que el País supero más de 10,000 muertes 
dia = rs.iloc[0] 
dia

# Declaro la cantidad de muertes que quiero seleccionar

cantidad3 = 10000

# Comparo si la columna 'Muertes' es igual o mayor al valor de la variable 'cantidad

rs = datos.loc[datos['Muertes'] >= cantidad3]

# Color de texto negrita

class color:

txt_negrita = '\033[1m'

# Imprimo el texto 'Día'

print(color.txt_negrita + 'Día:')

# Imprimo el día en que el País supero más de 10,000 muertes

dia = rs.iloc[0]

dia

Presiono el botón Run y obtengo el día en que el País (Italia) supero más de 10,000 casos de muertes por Covid-19

En la imagen anterior obtengo la Fecha 28-03-2020, el cual es el día en que Italia supero más de 10.000 casos de muertes por Covid-19, junto con los demás datos.

Ahora para ver mejor los datos, voy a imprimir un gráfico de barras en donde (En el código he colocado comentarios para explicar que hace cada porción del código)


# Importamos la librería 'matplotlib.pyplot' para crear gráficos y la librería 'numpy' que agrega mayor soporte para vectores y matrices 
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Tamaño del gráfico 
plt.rcParams["figure.figsize"] = 20,11

# Defino los campos del gráfico 
fechas = rs['Fecha']
posisicion_y = np.arange(len(fechas))
muertes = rs['Muertes']

# Formateo los elementos del gráfico 
plt.bar(posisicion_y, muertes, align='center', alpha=0.5)
plt.xticks(posisicion_y, fechas)
plt.xticks(fontsize=16, rotation='vertical')
plt.yticks(fontsize=16)

# Defino el título y las etiquetas (labels) del gráfico 
plt.title('Fecha en que el País supero + 10,000 muertes por Covid-19', fontsize=24, pad=25)
plt.suptitle('Día: ' + dia[1], x=0.28, y=0.67, fontsize=23, color="green") #Imprimo el día con letras verdes
plt.xlabel('Fecha', fontsize=20, labelpad=25)
plt.ylabel('Nro. Muertes', fontsize=20, labelpad=25)

# Imprimo el gráfico 
plt.show()

# Importamos la librería 'matplotlib.pyplot' para crear gráficos y la librería 'numpy' que agrega mayor soporte para vectores y matrices

import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Tamaño del gráfico

plt.rcParams["figure.figsize"] = 20,11

# Defino los campos del gráfico

fechas = rs['Fecha']

posisicion_y = np.arange(len(fechas))

muertes = rs['Muertes']

# Formateo los elementos del gráfico

plt.bar(posisicion_y, muertes, align='center', alpha=0.5)

plt.xticks(posisicion_y, fechas)

plt.xticks(fontsize=16, rotation='vertical')

plt.yticks(fontsize=16)

# Defino el título y las etiquetas (labels) del gráfico

plt.title('Fecha en que el País supero + 10,000 muertes por Covid-19', fontsize=24, pad=25)

plt.suptitle('Día: ' + dia[1], x=0.28, y=0.67, fontsize=23, color="green") #Imprimo el día con letras verdes

plt.xlabel('Fecha', fontsize=20, labelpad=25)

plt.ylabel('Nro. Muertes', fontsize=20, labelpad=25)

# Imprimo el gráfico

plt.show()

Presiono el botón Run y obtengo un gráfico de barras en donde podemos ver cual es el día en que Italia supero más de 10,000 casos de muertes por Covid-19 (En el gráfico imprimo el día con letras verdes usando plt.suptitle)

Reporte

Bueno ahora tenemos el siguiente reporte.

Fecha en que el País (Italia):

Supero más de 100 casos de muertes por Covid-19: 04-03-2020
Supero más de 1000 casos de muertes por Covid-19: 13-03-2020
Supero más de 10,000 casos de muertes por Covid-19: 28-03-2020

Teniendo esta información se puede llevar acabo determinadas tomas de decisiones.

Conclusión

Si tienes a la mano determinados datos, no solo del Covid-19, puedes obtener diferentes datos estadísticos, yo he analizado 3 tipos de datos en este Tutorial y podría analizar otros tipos de datos si es que deseo.

Nota(s)

El código Python usado en este Post, puede quedar obsoleto, ser modificado o continuar vigente, esto no depende de mi, si no de los desarrolladores que dan soporte a Python, Pandas y Jupyter Notebook.
No olvides que debemos usar la Tecnología para hacer cosas Buenas por el Mundo.

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