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Analsis, optimización y automatización de procesamiento de datos

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millacurafa/SeremiSaludAysenCovid

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Seremi de Salud Aysén

SeremiSaludAysenCovid
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Tabla de Contenidos

  1. Sobre el Proyecto
  2. Comenzando
  3. Ejemplos de Uso
  4. Roadmap
  5. Contribuciones
  6. Licencia
  7. Contacto
  8. Agradecimientos

Sobre el Proyecto

Multiples archivos ipynb contienen datos analizados para obtener gráficos a presentar, tales como:

Datos de incidencia por comuna, disponible en reporte_seremi_aysen:

Incidencia-por-comuna-aysen

Casos probables o Confirmados por comuna, disponible en reporte_seremi_aysen:

casos-por-comuna-aysen

Porcentaje BAC, disponible en reporte_seremi_aysen:

porcentaje-bac-aysen

Test PCR realizados, disponible en reporte_seremi_aysen:

pcr-realizados-aysen

Positividad de PCR, disponible en reporte_seremi_aysen:

positividad-pcr-aysen

Capacidad de investigación en 48h, disponible en tasas_incidencia:

capacidad-investigacion-aysen

Evolución de variantes principales, disponible en informe_variantes:

variantes-aysen

Incidencia por comuna, disponible en tasas_incidencia:

incidencia-comunal-aysen

Gráficos de Indicadores para comparación intercomunal, disponible en indicadores_por_comuna:

incidencia-comunal-aysen

Creado con

Comenzando

Para tener una copia local y funcional sigue los siguientes simples pasos.

Pré-requisitos

Este es un ejemplo de como instalar las librerias necesarias para utilizar el software correctamente.

  • pip
    pip install requirements.txt

Para usuarios de Anaconda

Un nuevo ambiente virtual debe ser generado para correr los scripts en modo compatibilidad con Python 3.8.1. Para esto correr en el Anaconda prompt

conda create -n virtualseremiaysen python=3.8.1 anaconda

Esto puede tardar unos minutos si es la primera vez que creas el ambiente virtual.

Posterior a la creación del ambiente virtual debemos activarlo e instalar las librerias necesarias

conda activate virtualseremiaysen

Ahora tienes todo instalado para continuar, solo abre tu instancia de Jupyter

jupyter notebook

Las librerias necesarias serán instaladas directamente desde el Notebook mediante !pip install YourPackage, una vez instaladas en el ambiente virtual dichas lineas pueden ser comentadas

Para simplificar la vida del usuario se creó un archivo requirements_to_install.ipynb el cual contiene la linea de código yá escrita. Dicho archivo debe ser corrido una vez previo al uso de los otros

pip install -r requirements.txt

En este punto debieras ser capaz de usar todos los archivos sin problemas

Para finalzar, siempre recuerda detener tu ambiente virtual una vez que dejes de usarlo

conda deactivate

Instalación

  1. Clona el repositorio
    git clone https://github.com/millacurafa/SeremiSaludAysenCovid.git
  2. Instala los paquetes de Python necesarios
    pip install -r requirements.txt

Ejemplos de Uso

Los documentos estan presentes en formato Jupyter notebook *.ipynb y pueden ser corridos de manera local si las bases de datos son agregadas correctamente en la carpeta data.

La forma más simple de uso es instalar el ambiente virtual de Anaconda y posteriormente plotly el cual no viene incluido. Adicionalmente, se podrian instalar los requerimientos manualmente como se explica en la sección anterior de Instalación.

Celdas pueden ser corridas haciendo click en Kernel y luego Restart & Run All, o una por una mediante Shift+Enter o Ctrl+Enter/Cmd+Enter

restart-and-run-all

Mayor información disponible dentro de cada archivo

Éxito en tu exploración!

Roadmap

Revisa open issues para ver una lista de las caracteristicas propuestas (y errores conocidos).

Contribuciones

Las contribuciones son lo que hacen la comunidad de código abierto un excelente lugar de aprendizaje, inspiración y creación. Cualquier contribución que realices será muy bien recibida

  1. Realiza un Fork del Proyecto
  2. Crea una rama para tu Feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Haz un Commit de tus cambios (git commit -m 'Agrega un AmazingFeature')
  4. Haz Push de la rama creada (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abre una solicitud de Pull

Licencia

Distribuido bajo licencia MIT. Ver LICENSE para mayor información.

Contacto

Link del proyecto: https://github.com/millacurafa/SeremiSaludAysenCovid

Agradecimientos

About

Analsis, optimización y automatización de procesamiento de datos

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Releases

No releases published

Packages

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