<jupyter_start><jupyter_text>esto lo realice en 2017/2018 con Python 2.X(ver ambientes virtuales)te cuento que los datos del ATM los baje con https://github.com/MIT-LCP/wfdb-python  para tener un ambiente empaquetado y que te funcione te recomiendo https://www.anaconda.com/distribution/ lo que no recuerdo ó habría que probrar es si funciona  wfdb-python  con 2.7 o con que versión.![img](https://user-images.githubusercontent.com/50641494/85225408-5aa69b80-b3a7-11ea-8c22-da5a030da871.PNG)[Physionet](https://physionet.org/) COLLABORATIVE INSTITUTIONAL TRAINING INITIATIVE (CITI PROGRAM)[citiprogram](https://www.citiprogram.org/verify/?k8e6410f7-6dbc-41d8-ae12-9b29f7b6372f-24580999)  Cargamos las librerias<jupyter_code>import wfdb
import numpy as np
import os
from IPython.display import display
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as  pd

def bajarDatos(nombrePaciente,urlBaseDeDatos='sampledata/',cantidadDeMuestras = ''):
    
    pathUrl = urlBaseDeDatos+nombrePaciente
    #record = wfdb.rdsamp(pathUrl, sampto=2000)
    if cantidadDeMuestras =='':
        record = wfdb.rdsamp(nombrePaciente, pbdir = urlBaseDeDatos)
        # Esto lo dejo ahora asi por que no tengo ancho de banda y son demasiados datos
        #record = wfdb.rdsamp(nombrePaciente, pbdir = urlBaseDeDatos,sampto=200)
    else:
        record = wfdb.rdsamp(nombrePaciente, pbdir = urlBaseDeDatos,sampto=cantidadDeMuestras)
    #wfdb.plotrec(record, title='Record: '+nombrePaciente+'from Physionet '+urlBaseDeDatos) 
    #display(record.__dict__)
    cantidadDeColumnas = len(record.signame[:])
    seniales = np.ndarray.flatten(record.p_signals)
    tamanioCorte = len(seniales)/cantidadDeColumnas
    
    print("longitud de la suma de señales: "+str(len(seniales)))
    print("cantidad de columnas: "+str(cantidadDeColumnas))
    print("longitud de cada columna: "+str(tamanioCorte))
    print("variables: "+str(record.signame))
    reFactorizacion = seniales.reshape(tamanioCorte,cantidadDeColumnas)
    df = pd.DataFrame(reFactorizacion, columns =record.signame)
    df.to_csv(nombrePaciente+'.csv')
    
    
bajarDatos('a103l','challenge/2015/training/',10)
prueba = pd.read_csv('a103l.csv')
prueba.head()
bajarDatos('charis1','charisdb/',100)<jupyter_output>longitud de la suma de señales: 300
cantidad de columnas: 3
longitud de cada columna: 100
variables: ['ABP', 'ECG', 'ICP']<jupyter_text>vamos a descargar los datos pacientes de mimicII con pic<jupyter_code>listaPacientesConICP = ['3002094','3011613','3906346']

#mimic2wdb/30/3002094/


for paciente in listaPacientesConICP:
    print(paciente[0:2])
    subCarpeta = paciente[0:2]
    rutaMimic2wdb = "mimic2wdb/"+subCarpeta+"/"+paciente+"/"
    bajarDatos(paciente,rutaMimic2wdb,2000)

prueba = pd.read_csv('3002094.csv')
prueba<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ruta con CHARISDB<jupyter_code>#listaPacientesConICP = ['charis1','charis2','charis3','charis4','charis5','charis6','charis7',
#                        'charis8','charis9','charis10','charis11','charis12','charis13']

#mimic2wdb/30/3002094/

listaPacientesConICP = ['charis4']

for paciente in listaPacientesConICP:
    print(paciente)
    rutaCharisDB = "charisdb/"
    bajarDatos(paciente,rutaCharisDB)
    print("--------------------------")
    print("")
pd.read_csv('charis2.csv')
0.00033/0.020

0.040/0.00067
second = pd.read_csv('charis112second.csv')
second.head()
second["'Elapsed time'"][1:52]
1/0.02<jupyter_output><empty_output>
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