Analice datos de COVID-19 con Python: Informes y Visualizaciones

Introducción

En este proyecto, aprenderá a analizar datos de COVID-19 utilizando Python. La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en el mundo, y entender los datos es crucial para seguir la propagación del virus y tomar decisiones informadas.

👀 Vista previa

{
  "Confirmados": {
    " África": 1203094,
    " América": 6396173,
    " Asia": 6480321,
    " Europa": 3450299,
    " Oceanía": 27346,
    " Otros": 721,
    " Total": 17557954
  },
  "Muertes": {
    " África": 28289,
    " América": 254610,
    " Asia": 133186,
    " Europa": 206438,
    " Oceanía": 576,
    " Otros": 15,
    " Total": 623114
  },
  "Recuperados": {
    " África": 930536,
    " América": 5087347,
    " Asia": 5163062,
    " Europa": 1927545,
    " Oceanía": 21892,
    " Otros": 651,
    " Total": 13131033
  },
  "Activos": {
    " África": 244269,
    " América": 1054216,
    " Asia": 1184073,
    " Europa": 1316316,
    " Oceanía": 4878,
    " Otros": 55,
    " Total": 3803807
  }
}

🎯 Tareas

En este proyecto, aprenderá:

Cómo configurar el entorno de desarrollo e instalar las bibliotecas de Python necesarias
Cómo entender la estructura y el contenido de los datos de COVID-19
Cómo implementar una función para convertir nombres de países en nombres de continentes
Cómo procesar los datos de COVID-19 y calcular las estadísticas resumidas para cada continente
Cómo probar el código y verificar la salida

🏆 Logros

Después de completar este proyecto, podrá:

Entender cómo trabajar con datos CSV en Python
Implementar funciones para procesar y analizar datos
Convertir datos entre diferentes formatos (por ejemplo, CSV a JSON)
Adquirir experiencia en análisis y visualización de datos
Contribuir a la comprensión de la pandemia de COVID-19 a través de insights basados en datos

Preparar el entorno

En este paso, aprenderá a configurar el entorno para el proyecto de análisis de datos de COVID-19.

Abra la terminal y navegue hasta el directorio /home/labex/project.
Instale las bibliotecas de Python necesarias ejecutando el siguiente comando:

python3 -m pip install pandas country-converter

Esto instalará las bibliotecas pandas y country-converter, que se necesitan para el proyecto.

Comprender los datos

Los datos de COVID-19 se proporcionan en un archivo CSV ubicado en el directorio /home/labex/project. El archivo contiene las siguientes columnas:

Country_Region: El nombre del país o región.
Confirmed: El número total de casos confirmados de COVID-19.
Deaths: El número total de muertes por COVID-19.
Recovered: El número total de recuperaciones de COVID-19.
Active: El número total de casos activos de COVID-19.

Su tarea es procesar estos datos y calcular las estadísticas resumidas para cada continente.

Implementar la función `country_to_continent`

El primer paso es crear una función que pueda convertir un nombre de país en el nombre de su continente correspondiente. Cree un nuevo archivo llamado covid.py en el directorio /home/labex/project y agregue el siguiente código:

import country_converter as coco

def country_to_continent(country_name):
    """Esta función toma un nombre de país y devuelve el nombre del continente."""
    try:
        ## Convertir el nombre del país al nombre del continente
        if country_name == "Diamond Princess" o country_name == "MS Zaandam":
            return "Otros"
        country_continent_name = coco.convert(names=country_name, to="continent")
        ## Si no se encuentra el nombre del país, devolver 'Otros'
        if country_continent_name == "not found":
            return "Otros"
        return country_continent_name
    except:
        return "Otros"

Esta función utiliza la biblioteca country-converter para convertir un nombre de país en el nombre de su continente correspondiente. Si no se encuentra el nombre del país, devuelve "Otros".

Implementar la función `count`

A continuación, debe implementar la función count, que procesará los datos de COVID-19 y devolverá las estadísticas resumidas para cada continente. Agregue el siguiente código al archivo covid.py:

import json
import pandas as pd

def count(data):
    """Esta función toma una ruta de archivo y devuelve el número total de
    casos confirmados, muertes, recuperados y activos para cada continente."""
    ## Leer los datos del archivo
    df = pd.read_csv(data)
    ## Rellenar los valores faltantes con 0
    df.fillna(0, inplace=True)
    ## Eliminar filas con valores faltantes
    df = df[df["Confirmed"] == df["Deaths"] + df["Recovered"] + df["Active"]]
    ## Convertir el nombre del país al nombre del continente
    df["Continent"] = df["Country_Region"].apply(country_to_continent)
    ## Convertir el tipo de datos a int
    df[["Confirmed", "Deaths", "Recovered", "Active"]] = df[
        ["Confirmed", "Deaths", "Recovered", "Active"]
    ].astype(int)
    ## Seleccionar las columnas de interés y convertirlas en un diccionario
    df = df[["Continent", "Confirmed", "Deaths", "Recovered", "Active"]]
    result = df.groupby("Continent").sum().to_dict()
    ## Agregar el total para cada continente
    for key in result.keys():
        result[key]["Total"] = sum(result[key].values())
    return json.dumps(result)

Esta función lee los datos de COVID-19 del archivo CSV, procesa los datos y devuelve las estadísticas resumidas para cada continente en formato JSON.

Prueba el código

Para probar el código, puede ejecutar el siguiente comando en la terminal:

python3 covid.py

Esto ejecutará la función count y mostrará los datos JSON resultantes en la consola.

Verifica la salida

La salida de la función count debe ser una cadena JSON que se vea similar a la siguiente:

{
  "Confirmed": {
    "Africa": 1203094,
    "America": 6396173,
    "Asia": 6480321,
    "Europe": 3450299,
    "Oceania": 27346,
    "Others": 721,
    "Total": 17557954
  },
  "Deaths": {
    "Africa": 28289,
    "America": 254610,
    "Asia": 133186,
    "Europe": 206438,
    "Oceania": 576,
    "Others": 15,
    "Total": 623114
  },
  "Recovered": {
    "Africa": 930536,
    "America": 5087347,
    "Asia": 5163062,
    "Europe": 1927545,
    "Oceania": 21892,
    "Others": 651,
    "Total": 13131033
  },
  "Active": {
    "Africa": 244269,
    "America": 1054216,
    "Asia": 1184073,
    "Europe": 1316316,
    "Oceania": 4878,
    "Others": 55,
    "Total": 3803807
  }
}

Esta salida representa las estadísticas resumidas para cada continente, incluyendo el número total de casos confirmados, muertes, recuperaciones y casos activos.

¡Felicitaciones! Has completado el proyecto de análisis de datos de COVID-19. Si tienes alguna pregunta o problema, no dudes en preguntar.

✨ Revisar Solución y Practicar