covid19mx_tendencias_bc

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
GENERAR FIGURAS DE LA EVOLUCIÓN DE CASOS DE COVID-19 EN MÉXICO.

Created on Fri May 22 10:53:26 2020
@author: r.realrangel@gmail.com
"""
from pathlib import Path
import datetime
import pandas as pd
from matplotlib import dates as mdates
from matplotlib import pyplot as plt

# %% Inputs
input_dir = 'C:/'  # Directorio que contiene los archivos CSV de la base de datos de COVID-19.
input_files = sorted(list(Path(input_dir).glob(pattern='**/*.csv')))
output_dir = 'C:/'  # Directorio donde se guardarán las figuras en formato PNG.
dbcat = 'C:/'  # Ruta completa del archivo Catalogos_0412.xlsx de la base de datos de COVID-19
dbcat_municip = pd.read_excel(
    io=dbcat,
    sheet_name='Catálogo MUNICIPIOS',
    index_col=[-1, 0]
    )
dbcat_states = pd.read_excel(
    io=dbcat,
    sheet_name='Catálogo de ENTIDADES',
    index_col=0
    )
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'
    }

# %% Settings
aux_pos = {}
aux_posysos = {}

municipios = range(1, 6)

for munic_numb in municipios:
    region = {'state_numb': 2, 'munic_numb': munic_numb}
    region['state_name'] = dbcat_states.loc[
        region['state_numb'], 'ENTIDAD_FEDERATIVA'
        ].title()
    region['munic_name'] = dbcat_municip.loc[
        (region['state_numb'], region['munic_numb']), 'MUNICIPIO'
        ].title()

    # %% Get the data
    file = input_files[-1]

    # 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]))
    db = pd.read_csv(file, encoding='latin')
    db.index = pd.to_datetime(db['FECHA_SINTOMAS'])
    pos = db.loc[
        (db['ENTIDAD_RES'] == region['state_numb']) &
        (db['MUNICIPIO_RES'] == region['munic_numb']) &
        (db['RESULTADO'] == 1)  # 1: Positivo
        ]
    pos = pos.iloc[:, 0].groupby(by=pos.index).count()
    pos.name = 'CASOS'
    sos = db.loc[
        (db['ENTIDAD_RES'] == region['state_numb']) &
        (db['MUNICIPIO_RES'] == region['munic_numb']) &
        (db['RESULTADO'] == 3)  # 3: Sospechoso
        ]
    sos = sos.iloc[:, 0].groupby(by=sos.index).count()
    sos.name = 'CASOS'
    new_index = pd.date_range(
        start=min(min(pos.index), min(sos.index)),
        end=pd.to_datetime(
            '-'.join([year, monthn, dayn])
            )
        )
    pos = pos.reindex(index=new_index).fillna(0)
    sos = sos.reindex(index=new_index).fillna(0)
    aux_pos[region['munic_name']] = pos
    aux_posysos[region['munic_name']] = sos + pos

pos = pd.DataFrame(aux_pos)
posysos = pd.DataFrame(aux_posysos)
pos_ma = pos.rolling(window=5, center=True).mean().loc['2020-03-01':]
posysos_ma = posysos.rolling(window=5, center=True).mean().loc['2020-03-01':]

poblacion = {
    'Ensenada': 466814,
    'Mexicali': 936826,
    'Tecate': 101079,
    'Playas de Rosarito': 90668
    }

# %% Plot
plt.rcParams["figure.figsize"] = (3.9370, 5.9055)
fig, ax = plt.subplots(len(municipios), 1)
figure_title = (
    'COVID-19 en los municipios de\n'
    'Baja California,\n'
    'al {} de {} de {}'.format(day, month, year)
    )
ax[0].set_title(
    label=figure_title,
    fontsize=14
    )

for m, munic in enumerate(pos_ma.columns):
    ax[m].grid(b=True)
    ax[m].set_axisbelow(True)
    ax[m].text(
        x=0.01,
        y=0.8,
        s=munic,
        transform=ax[m].transAxes
        )

    # Casos confirmados.
    x = pos_ma.loc[
        :dt.datetime(year=int(year), month=int(monthn), day=int(dayn)) -
        dt.timedelta(days=14)
        ].index
    y = pos_ma[munic].loc[
        :dt.datetime(year=int(year), month=int(monthn), day=int(dayn)) -
        dt.timedelta(days=14)
        ]
    ax[m].plot(
        x, y, color=[239/255, 71/255, 111/255], lw=3, label='Confirmados',
        zorder=3
        )

    # Casos confirmados + casos sospechosos
    x = posysos_ma.loc[
        :dt.datetime(year=int(year), month=int(monthn), day=int(dayn)) -
        dt.timedelta(days=7)
        ].index
    y = posysos_ma[munic].loc[
        :dt.datetime(year=int(year), month=int(monthn), day=int(dayn)) -
        dt.timedelta(days=7)
        ]
    ax[m].plot(
        x, y, color=[255/255, 209/255, 102/255], lw=3, zorder=2,
        label='Confirmados + sospechosos'
        )

    # Jornada Nacional de Sana Distancia.
    jnsd_i = dt.datetime(year=2020, month=3, day=23)
    jnsd_f = dt.datetime(year=2020, month=6, day=1)
    ax[m].axvspan(
        xmin=jnsd_i, xmax=jnsd_f, color='0.9', zorder=-1,
        label='Jornada Nacional de Sana Distancia'
        )

    # Formato de los ejes.
    ax[m].set_xlim(
        dt.datetime(year=2020, month=3, day=1),
        dt.datetime(year=int(year), month=int(monthn), day=int(dayn))
        )
    myFmt = mdates.DateFormatter("%d-%m")
    ax[m].xaxis.set_major_formatter(myFmt)
    ax[m].xaxis.set_ticks(
        pd.date_range(
            start=dt.datetime(
                year=2020, month=3, day=1
                ),
            end=dt.datetime(
                year=int(year), month=int(monthn), day=int(dayn)
                ),
            freq='MS'
            )
        )
    ax[m].set_yticks([0, np.ceil(posysos_ma.max(axis=0)[munic])])
    ax[m].set_yticklabels([0, int(np.ceil(posysos_ma.max(axis=0)[munic]))])

    if m < 4:
        ax[m].tick_params(
            # axis='y',          # changes apply to the x-axis
            which='both',       # both major and minor ticks are affected
            bottom=False,       # ticks along the bottom edge are off
            top=False,          # ticks along the top edge are off
            left=True,
            labelbottom=False,  # labels along the bottom edge are off
            labelleft=True)

    else:
        ax[m].tick_params(
            # axis='x',         # changes apply to the x-axis
            which='both',      # both major and minor ticks are affected
            bottom=True,       # ticks along the bottom edge are off
            top=False,         # ticks along the top edge are off
            left=True,
            labelbottom=True,  # labels along the bottom edge are off
            labelleft=True)
        ax[m].set_xlabel('Fecha de inicio de síntomas (dd-mm)')

ax[2].set_ylabel('Nuevos casos diarios')
ax[m].legend(loc=(0.01, -1.44), frameon=False)
disclaimer = [
    'La información presentada se proporciona en las condiciones en que se '
    'encuentra, sin que se\nasumala obligación de ofrecer ningún tipo de '
    'garantía. El autor se limita a proporcionar la\ninformación en los '
    'términos más precisos posibles derivada de la base de COVID-19, '
    'publicada\npor la Dirección General de Epidemiología de la Secretaría de '
    'Salud, disponible en\n'
    'https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127 y '
    'consultados el 14/07/20. Así\nmismo, el autor no será responsable de '
    'las posibles imprecisiones, errores u omisiones\ncontenidos en dicha '
    'base de datos, así como daños directos, indirectos o riesgos '
    'financieros\nasociados al uso de esta.'
    ]

for r, row in enumerate(disclaimer):
    fig.text(
        x=0.05,
        y=-0.18 - (r * 0.015),
        s=row,
        ha='left',
        fontdict=dict(size=5, color='gray'),
        wrap=True
        )

fig.savefig(
    fname=output_dir + '/tendencias_{year}{month}{day}.png'.format(
        year=year,
        month=monthn,
        day=dayn
        ),
    dpi=400,
    bbox_inches="tight"
    )