Visualización¶

Ahora que ya tenemos idea de cómo procesar los datos y conocemos más o menos su contenido, podemos empezar a hacer algunas visualizaciones. En general, el flujo de análisis de datos va y viene entre el preproceso, la visualización y el análisis. El tipo de preproceso va ligado a las visualizaciones que queremos hacer y estas van mostrando el camino del análisis, por lo tanto en la vida real uno siempre está yendo y viniendo entre estas etapas.

En este taller vamos a explorar gráficamente los datos y empezarnos a hacer preguntas sobre ellos, preguntas que intentaremos ir respondiendo con nuevas visualizaciones. Para ello vamos a partir de la base de datos que construimos en el taller anterior.

Como siempre, lo primero es importar las librerías que vamos a utlizar

In [1]:
import plotly.express as px
import pandas as pd
import seaborn as sns
from datetime import timedelta, date, datetime

Ahora sí podemos leer los datos.

In [2]:
df = pd.read_pickle("data/datos_covid_ene19.pkl")
df
Out[2]:
FECHA_ACTUALIZACION ID_REGISTRO ORIGEN SECTOR ENTIDAD_UM SEXO ENTIDAD_NAC ENTIDAD_RES MUNICIPIO_RES TIPO_PACIENTE ... TOMA_MUESTRA_ANTIGENO_BIN MIGRANTE_BIN UCI_BIN DEFUNCION AÑO_INGRESO MES_INGRESO DIA_SEMANA_INGRESO SEMANA_AÑO_INGRESO DIA_MES_INGRESO DIA_AÑO_INGRESO
FECHA_INGRESO
2020-07-06 2022-01-18 z12d63 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 2 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO VENUSTIANO CARRANZA AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 7 0 28 6 188
2020-09-23 2022-01-18 z13788 1 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO CUAJIMALPA DE MORELOS AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 9 2 39 23 267
2020-06-15 2022-01-18 z2b144 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO AZCAPOTZALCO AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 6 0 25 15 167
2020-12-21 2022-01-18 z526b3 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO TLALPAN AMBULATORIO ... 1 0 0 0 2020 12 0 52 21 356
2020-04-22 2022-01-18 z3d1e2 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO GUSTAVO A. MADERO AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 4 2 17 22 113
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2021-10-11 2022-01-18 m00073e 2 12 MÉXICO 2 NO ESPECIFICADO CIUDAD DE MÉXICO CUAUHTÉMOC AMBULATORIO ... 1 0 0 0 2021 10 0 41 11 284
2021-10-13 2022-01-18 m030623 2 12 MÉXICO 2 MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO TLÁHUAC AMBULATORIO ... 1 0 0 0 2021 10 2 41 13 286
2021-10-13 2022-01-18 m049633 2 12 MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO GUSTAVO A. MADERO AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2021 10 2 41 13 286
2021-10-13 2022-01-18 m160d02 2 12 MÉXICO 2 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO GUSTAVO A. MADERO AMBULATORIO ... 1 0 0 0 2021 10 2 41 13 286
2021-10-14 2022-01-18 m0da9ec 2 12 MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO GUSTAVO A. MADERO AMBULATORIO ... 1 0 0 0 2021 10 3 41 14 287

4279037 rows × 69 columns

Curvas epidémicas¶

Por lo pronto vamos a concentrarnos en la iodea de las Cuervas Epidémicas es decir, la evolución temporal de los casos confirmados y las defunciones. Si consultamos los diccionarios de datos, podemos ver que los casos confirmados para COVID-19 corresponden a 3 categorías de la columna clasificación final:

  1. CASO DE COVID-19 CONFIRMADO POR ASOCIACIÓN CLÍNICA EPIDEMIOLÓGICA
  2. CASO DE COVID-19 CONFIRMADO POR COMITÉ DE DICTAMINACIÓN
  3. CASO DE SARS-COV-2 CONFIRMADO

mientras que las defunciones corresponden a todos aquellos registros que tengan una fecha de defunción válida, es decir, en nuestros datos preprocesados, todas las fechas válidas.

Curva de casos confirmados¶

In [3]:
df.CLASIFICACION_FINAL.unique()
Out[3]:
array(['CASO SOSPECHOSO', 'CASO DE SARS-COV-2  CONFIRMADO',
       'NO REALIZADO POR LABORATORIO', 'NEGATIVO A SARS-COV-2',
       'CASO DE COVID-19 CONFIRMADO POR ASOCIACIÓN CLÍNICA EPIDEMIOLÓGICA',
       'INVÁLIDO POR LABORATORIO',
       'CASO DE COVID-19 CONFIRMADO POR COMITÉ DE  DICTAMINACIÓN'],
      dtype=object)
In [4]:
valores_confirmados = ['CASO DE COVID-19 CONFIRMADO POR ASOCIACIÓN CLÍNICA EPIDEMIOLÓGICA',
                       'CASO DE COVID-19 CONFIRMADO POR COMITÉ DE  DICTAMINACIÓN',
                       'CASO DE SARS-COV-2  CONFIRMADO']
confirmados = df.loc[df['CLASIFICACION_FINAL'].isin(valores_confirmados)]
confirmados.head()
Out[4]:
FECHA_ACTUALIZACION ID_REGISTRO ORIGEN SECTOR ENTIDAD_UM SEXO ENTIDAD_NAC ENTIDAD_RES MUNICIPIO_RES TIPO_PACIENTE ... TOMA_MUESTRA_ANTIGENO_BIN MIGRANTE_BIN UCI_BIN DEFUNCION AÑO_INGRESO MES_INGRESO DIA_SEMANA_INGRESO SEMANA_AÑO_INGRESO DIA_MES_INGRESO DIA_AÑO_INGRESO
FECHA_INGRESO
2020-09-23 2022-01-18 z13788 1 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO CUAJIMALPA DE MORELOS AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 9 2 39 23 267
2020-12-21 2022-01-18 z526b3 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO TLALPAN AMBULATORIO ... 1 0 0 0 2020 12 0 52 21 356
2020-04-22 2022-01-18 z3d1e2 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO GUSTAVO A. MADERO AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 4 2 17 22 113
2020-10-07 2022-01-18 zz9079 2 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO IZTAPALAPA AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 10 2 41 7 281
2020-09-08 2022-01-18 z2770b 1 12 CIUDAD DE MÉXICO 1 CIUDAD DE MÉXICO CIUDAD DE MÉXICO IZTACALCO AMBULATORIO ... 0 0 0 0 2020 9 1 37 8 252

5 rows × 69 columns

Ahora tenemos una tabla con todos los casos confirmados, para hacer una curva epidémica, tenemos que agregar en una escala temporal. Lo más sencillo es primero agragar por día y a partir de ahí podemos construir agregados para cualquier intervalo que queramos.

Para poder construir las curvas epidémicas necesitamos decidir cuáál fecha de todas las disponibles vamos a utilizar para agregar los casos. En este caso, la DGE sugiere utilizar la fecha de inicio de síntomas (FECHA_SINTOMAS) para construir la curva de casos confirmados y la de defunción (FECHA_DEF) para la curva de defunciones.

Entonces, para construir la curva de confirmados lo primero que tenemos que hacer es indexar el DataFrame por la fecha de inicio de síntomas

In [5]:
confirmados = confirmados.set_index('FECHA_SINTOMAS')
confirmados.index
Out[5]:
DatetimeIndex(['2020-09-23', '2020-12-18', '2020-04-20', '2020-10-06',
               '2020-09-03', '2020-10-16', '2020-12-22', '2020-03-03',
               '2020-03-03', '2020-03-03',
               ...
               '2021-09-07', '2021-09-02', '2021-09-21', '2021-09-28',
               '2021-10-06', '2021-10-01', '2021-10-02', '2021-10-03',
               '2021-10-03', '2021-10-03'],
              dtype='datetime64[ns]', name='FECHA_SINTOMAS', length=1109842, freq=None)

Entonces es fácil construir agregados diarios, sólo tenemos que seleccionar qué columnas queremos agregar. Por lo pronto hagamos un conteo sólo de casos confirmados. Para eso sólo tenemos que agrupár el ídice usando una frecuencia diaría y tomar el tamaño de los grupos (de alguna columna, realmente no importa cual).

In [6]:
confirmados_diarios = (confirmados
                       .groupby(pd.Grouper(freq='D'))[['ID_REGISTRO']] # grupos por dia y seleccionamos 'ID_REGISTRO'
                       .size() # Calculamos el tamaño de cada grupo
                       .reset_index() # Convertimos el resultado (que es una serie) en DataFrame
                       .rename({0:'Confirmados'}, axis=1) # Le damos nombre a la columna que obtenemos
                       )
confirmados_diarios
Out[6]:
FECHA_SINTOMAS Confirmados
0 2020-02-22 1
1 2020-02-23 1
2 2020-02-24 0
3 2020-02-25 0
4 2020-02-26 0
... ... ...
691 2022-01-13 3829
692 2022-01-14 3068
693 2022-01-15 1860
694 2022-01-16 665
695 2022-01-17 1029

696 rows × 2 columns

Con estos datos podemos usar Plotly para hacer una gráfica interactiva de forma muy sencilla.

In [7]:
fig = px.line(confirmados_diarios, x='FECHA_SINTOMAS', y="Confirmados")
fig.show()
In [8]:
confirmados_diarios['Media Móvil'] = confirmados_diarios.rolling(window=7).mean()
confirmados_diarios.head(10)
Out[8]:
FECHA_SINTOMAS Confirmados Media Móvil
0 2020-02-22 1 NaN
1 2020-02-23 1 NaN
2 2020-02-24 0 NaN
3 2020-02-25 0 NaN
4 2020-02-26 0 NaN
5 2020-02-27 0 NaN
6 2020-02-28 2 0.571429
7 2020-02-29 1 0.571429
8 2020-03-01 4 1.000000
9 2020-03-02 6 1.857143
In [9]:
fig = px.line(confirmados_diarios, x='FECHA_SINTOMAS', y='Media Móvil')
fig.show()

Para graficar las dos series en la misma gráfica lo más sencillo es pasar los datos de el formato ancho (en columnas) al formato largo (en filas con una columna que los distinga). Para esto vamos a usar la función melt de Pandas

In [10]:
 confirmados_diarios = confirmados_diarios.melt(id_vars=['FECHA_SINTOMAS'], value_vars=['Confirmados', 'Media Móvil'])
 confirmados_diarios
Out[10]:
FECHA_SINTOMAS variable value
0 2020-02-22 Confirmados 1.000000
1 2020-02-23 Confirmados 1.000000
2 2020-02-24 Confirmados 0.000000
3 2020-02-25 Confirmados 0.000000
4 2020-02-26 Confirmados 0.000000
... ... ... ...
1387 2022-01-13 Media Móvil 6428.142857
1388 2022-01-14 Media Móvil 5812.142857
1389 2022-01-15 Media Móvil 5169.142857
1390 2022-01-16 Media Móvil 4368.000000
1391 2022-01-17 Media Móvil 3189.428571

1392 rows × 3 columns

Con los datos de esta forma, ahora podemos usar Plotly para graficar ambas variables utilizando como color la columna variable

In [12]:
fig = px.line(confirmados_diarios, x='FECHA_SINTOMAS', y='value', color='variable')
fig.show()

Curva de defunciones¶

Ya que construimos la curva de casos confirmados, la de defunciones es exáctamente igual, sólo necesitamos seleccionar al inicio del proceso los renglones que tengan una fecha de defunción válida e indexar por fecha de defunción

In [13]:
defunciones = confirmados.loc[confirmados['FECHA_DEF'].notnull()] # Seleccionamos los casos con fecha de defunción
defunciones = defunciones.set_index('FECHA_DEF') # indexamos por fecha de defuncióón
defunciones_diarios = (defunciones
                       .groupby(pd.Grouper(freq='D'))[['ID_REGISTRO']] # grupos por dia y seleccionamos 'ID_REGISTRO'
                       .size() # Calculamos el tamaño de cada grupo
                       .reset_index() # Convertimos el resultado (que es una serie) en DataFrame
                       .rename({0:'Defunciones'}, axis=1) # Le damos nombre a la columna que obtenemos
                       )
defunciones_diarios['Media Móvil'] = defunciones_diarios.rolling(window=7).mean()
defunciones_diarios = defunciones_diarios.melt(id_vars=['FECHA_DEF'], value_vars=['Defunciones', 'Media Móvil'])
fig = px.line(defunciones_diarios, x='FECHA_DEF', y='value', color='variable')
fig.show()

Combinando las dos¶

La forma más sencilla de combinar ambas gráficas es hacer un Facet Plot, es decir, prodcir dos gráficas ligadas a partir de una sóla base de datos. Para lograr esto necesitamos una estructura un poco diferente, seguimos necesitando una columna que nos distinga los conteos de sus medias móviles, pero además vamos a necesitar otra columna que nos distina el tipo de caso: casos confirmados o defunciones.

Podemos partir de las bases que ya tenemos y simplemente cambiar algunas cosas:

  • Agregar una columna que distinga si es Caso o defunción
  • Cambiar los valores en las columnas variable para que coincidan en ambas series
  • Cambiar los nombres de las fechas para que coincidan
  • Hacer una base con las dos fuentes
In [14]:
defunciones_diarios['Tipo'] = 'Defunciones'
defunciones_diarios.loc[defunciones_diarios['variable'] == 'Defunciones', 'variable'] = 'Conteo'
defunciones_diarios = defunciones_diarios.rename({'FECHA_DEF': 'Fecha'}, axis=1)
confirmados_diarios['Tipo'] = 'Casos Confirmados'
confirmados_diarios.loc[confirmados_diarios['variable'] == 'Confirmados', 'variable'] = 'Conteo'
confirmados_diarios = confirmados_diarios.rename({'FECHA_SINTOMAS': 'Fecha'}, axis=1)
casos_defunciones = defunciones_diarios.append(confirmados_diarios)
casos_defunciones
Out[14]:
Fecha variable value Tipo
0 2020-03-22 Conteo 1.000000 Defunciones
1 2020-03-23 Conteo 1.000000 Defunciones
2 2020-03-24 Conteo 0.000000 Defunciones
3 2020-03-25 Conteo 1.000000 Defunciones
4 2020-03-26 Conteo 3.000000 Defunciones
... ... ... ... ...
1387 2022-01-13 Media Móvil 6428.142857 Casos Confirmados
1388 2022-01-14 Media Móvil 5812.142857 Casos Confirmados
1389 2022-01-15 Media Móvil 5169.142857 Casos Confirmados
1390 2022-01-16 Media Móvil 4368.000000 Casos Confirmados
1391 2022-01-17 Media Móvil 3189.428571 Casos Confirmados

2726 rows × 4 columns

Ya con la nueva serie como la queremos, podemos hacer un Facet, la parte importante es decirle que no queremos que compartan el eje $y$ porque las escalas son muy diferentes

In [15]:
fig = px.line(casos_defunciones, x='Fecha', y='value', color='variable', facet_col='Tipo', facet_col_wrap=1)
fig.update_yaxes(matches=None)
fig.show()

Hospitalizaciones¶

Otra grááfica muy interesante para comprender la evolucióón de la epidemia es la de hospitalizaciones. Para obtener esta grááfica primero tenemos que seleccionar los pacientes confirmados como positivos a COVID-19 y que además fueron hospitalizados.

Los casos confirmados ya los tenemos calculados en la variable confirmados, entonces falta ver cómo obtener los pacientes hospitalizados

In [16]:
confirmados.TIPO_PACIENTE.unique()
Out[16]:
array(['AMBULATORIO', 'HOSPITALIZADO'], dtype=object)

Gracias a nuentra base aplanada es muy fácil distinguirlos, entonces sólo los tenemos que seleccionar, agregar por día y podemos hacer una gráfica como las anteriores (incluyendo la media móvil). Recordemos que confirmados estáá indexado por fecha de inicio de síntomas, entonces nuestra curva de hospitalización estará indexada por la misma fecha

In [17]:
hospitalizados = confirmados[confirmados.TIPO_PACIENTE == 'HOSPITALIZADO']
hospitalizados_diarios = (hospitalizados
                          .groupby(pd.Grouper(freq='D'))[['ID_REGISTRO']] # grupos por dia y seleccionamos 'ID_REGISTRO'
                          .size() # Calculamos el tamaño de cada grupo
                          .reset_index() # Convertimos el resultado (que es una serie) en DataFrame
                          .rename({0:'Hospitalizaciones'}, axis=1) # Le damos nombre a la columna que obtenemos
                        )
hospitalizados_diarios['Media Móvil'] = hospitalizados_diarios.rolling(window=7).mean()
hospitalizados_diarios = hospitalizados_diarios.melt(id_vars=['FECHA_SINTOMAS'], value_vars=['Hospitalizaciones', 'Media Móvil'])
fig = px.line(hospitalizados_diarios, x='FECHA_SINTOMAS', y='value', color='variable')
fig.show()

Y, una vez más, para comparar vamos a poner las tres gráficas (casos confirmados, defunciones y hospitalizacones) en un Facet

In [18]:
hospitalizados_diarios['Tipo'] = 'Hospitalizaciones'
hospitalizados_diarios.loc[hospitalizados_diarios['variable'] == 'Hospitalizaciones', 'variable'] = 'Conteo'
hospitalizados_diarios = hospitalizados_diarios.rename({'FECHA_SINTOMAS': 'Fecha'}, axis=1)
casos_defunciones_hospitalizaciones = casos_defunciones.append(hospitalizados_diarios)
casos_defunciones_hospitalizaciones
Out[18]:
Fecha variable value Tipo
0 2020-03-22 Conteo 1.000000 Defunciones
1 2020-03-23 Conteo 1.000000 Defunciones
2 2020-03-24 Conteo 0.000000 Defunciones
3 2020-03-25 Conteo 1.000000 Defunciones
4 2020-03-26 Conteo 3.000000 Defunciones
... ... ... ... ...
1387 2022-01-13 Media Móvil 102.000000 Hospitalizaciones
1388 2022-01-14 Media Móvil 96.000000 Hospitalizaciones
1389 2022-01-15 Media Móvil 88.285714 Hospitalizaciones
1390 2022-01-16 Media Móvil 79.571429 Hospitalizaciones
1391 2022-01-17 Media Móvil 58.285714 Hospitalizaciones

4118 rows × 4 columns

In [19]:
fig = px.line(casos_defunciones_hospitalizaciones, x='Fecha', y='value', color='variable', facet_col='Tipo', facet_col_wrap=1)
fig.update_yaxes(matches=None)
fig.show()
In [ ]: