covid19mx_casos_diarios

# -*- 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 datetime import datetime as dt
from pathlib import Path
import datetime
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from matplotlib import dates as mdates
from matplotlib import pyplot as plt

# %% Inputs
input_dir = 'RUTA/DEL/DIRECTORIO/CON/LOS/ARCHIVO/CSV/DE/LA/BASEDEDATOS/'  # Disponibles en https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127.
input_files = sorted(list(Path(input_dir).glob(pattern='**/*.csv')))
output_dir = 'RUTA/DEL/DIRECTORIO/DONDE/SE/GUARDARAN/LAS/FIGURAS/'
dbcat = 'RUTA/DEL/XLSX/DEL/CATALOGO/DE/CAMPOS/DE/LA/BASE/DE/DATOS/'  #También disponible en https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127.
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
region = {'state_numb': 2, 'munic_numb': 5}
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()

for file in 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'
    neg = db.loc[
        (db['ENTIDAD_RES'] == region['state_numb']) &
        (db['MUNICIPIO_RES'] == region['munic_numb']) &
        (db['RESULTADO'] == 2)  # 2: Negativo
        ]
    neg = neg.iloc[:, 0].groupby(by=neg.index).count()
    neg.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)
    neg = neg.reindex(index=new_index).fillna(0)
    sos = sos.reindex(index=new_index).fillna(0)
    sos_ratio = sos / (sos + pos + neg)
    pos_accum = pos.cumsum()
    possos_accum = (pos + sos).cumsum()

    # %% Plot
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_title(
        'Casos de COVID-19 en {munic_name}, {state_name},\n'
        'al {day} de {month} de 2020'.format(
            munic_name=region['munic_name'],
            state_name=region['state_name'],
            day=day,
            month=month
            ),
        fontsize=14
        )
    ax.bar(
        x=pos.index,
        height=pos,
        color=[239/255, 71/255, 111/255],
        width=1,
        label='Confirmados'
        )
    ax.bar(
        x=sos.index,
        height=sos,
        color=[255/255, 209/255, 102/255],
        width=1,
        label='Sospechosos',
        bottom=np.nan_to_num(pos)
        )
    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(
        pos_accum,
        color=[50/255, 50/255, 50/255],
        linewidth=2,
        label='Confirmados acumulados'
        )
    ax2.annotate(
        str(int(pos_accum[-1])),
        (pos_accum.index[-1], pos_accum[-1]),
        xytext=(
            pos_accum.index[-1] - pd.Timedelta(value=12, unit='H'),
            pos_accum[-1] + (pos_accum[-1] * 0.025)
            ),
        textcoords='data',
        ha='right',
        va='bottom',
        weight='bold'
        )
    xfrom = datetime.datetime(year=2020, month=3, day=11)
    xto = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=19)
    ax.set_xlim(xfrom, xto)
    ax.grid(True)
    ax.set_axisbelow(True)
    ax.set_ylim(0, None)
    ax2.set_ylim(0, None)
    ax.set_xlabel('Fecha de inicio de síntomas (dd-mm)')
    ax.set_ylabel('Casos diarios')
    ax2.set_ylabel('Confirmados acumulados')
    myFmt = mdates.DateFormatter("%d-%m")
    ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt)
    fig.legend(loc=(0.125, 0.69))
    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('19/06/20'),  # format(filedate),  #
        '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=0.025,
            y=0.125 - (r * 0.025),
            s=row,
            ha='left',
            fontdict=dict(size=5, color='gray'),
            wrap=True
            )

    fig.subplots_adjust(bottom=0.3)
    output_fname = (
        output_dir +
        '/' + 'covid19_casos_diarios_{state_numb}{munic_numb}_{year}{month}'
        '{day}.png'.format(
            state_numb=str(region['state_numb']).zfill(2),
            munic_numb=str(region['munic_numb']).zfill(3),
            year=year,
            month=monthn,
            day=dayn
            )
        )
    fig.savefig(
        fname=output_fname,
        dpi=400,
        bbox_inches="tight"
        )