<jupyter_start><jupyter_text>Desde el 32 al 34 > Únicamente texto<jupyter_code>raw = parser.from_file('../data/pdf_data/Actualizacion_32_COVID-19.pdf')
ind_ini = raw['content'].find('en España:')
ind_fin = raw['content'].find('mundo:')
print(raw['content'][ind_ini:ind_fin])<jupyter_output>en España: 
 
En esta semana se han detectado un total de 14 casos en España. Once de ellos tienen relación 
epidemiológica con el brote de Italia, y 3 permanecen en investigación.  
 
Hasta el momento se han registrado 16 casos: 6 en las Islas Canarias, 2 en la Comunidad Valenciana, 2 en 
Cataluña, 4 en Madrid, 1 en Andalucía y 1 en Baleares.  
 
Situación en el<jupyter_text>35 diferente<jupyter_code>raw = parser.from_file('../data/pdf_data/Actualizacion_37_COVID-19.pdf')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>fecha<jupyter_code>def get_fecha(string):
    ind_ini = string.find('(COVID-19)')
    ind_fin = string.find('.20')
    print(string[ind_ini:ind_fin])
    return string[ind_ini:ind_fin].split('\n')[-1]+'.2020'
def parsing_table(string):
    first_number = re.search(r'[-+]?[.]?[\d]+(?:,\d\d\d)*[\.]?\d*(?:[eE][-+]?\d+)?', string).group()
    new_lst = string.split(' ')
    ind = new_lst.index(first_number)
    final_list = [''.join(new_lst[:ind])]+new_lst[ind:]
    return [el for el in final_list if el != '']
def get_lst(string):
    ind_ini = string.lower().find('andalucía')
    ind_fin = min(string[ind_ini:].lower().find('total'), string[ind_ini:].lower().find('españa'))
    list_tab = string[ind_ini:ind_ini+ind_fin].split('\n')
    list_tab = [el.replace('.','') for el in [el.rstrip() for el in list_tab] if el != '']
    list_tab = [el.replace(',','.') for el in [el.rstrip() for el in list_tab] if el != '']
    return [parsing_table(el) for el in list_tab]
def save_csv(lst, path):
    if len(lst[0])==7:
        cols = ['CCAA', 'casos', 'IA','Hospitalizados', 'UCI', 'muertes', 'nuevos']
    elif len(lst[0])==5:
        cols = ['CCAA', 'casos', 'IA', 'UCI', 'muertes']
    elif len(lst[0])==4:
        cols = ['CCAA', 'casos', 'IA', 'UCI']
    elif len(lst[0])==3:
        cols = ['CCAA', 'casos', 'IA']
    data = pd.DataFrame(lst, columns = cols)
    data['fecha'] = [fecha]*data.shape[0]
    cols.insert(1, 'fecha')
    data[cols].to_csv(path, index=False)
raw = parser.from_file('../data/pdf_data/Actualizacion_54_COVID-19.pdf')
fecha = get_fecha(raw['content'])
lst = get_lst(raw['content'])
#save_csv(lst,'../data/csv_data/COVID_es_{}.csv'.format(fecha.replace('.','_')))
get_fecha(raw['content'])
cols = ['CCAA', 'casos', 'IA','Hospitalizados', 'UCI', 'muertes', 'nuevos']
data = pd.DataFrame(lst, columns = cols)
data['fecha'] = [fecha]*data.shape[0]
cols.insert(1, 'fecha')
data[cols]<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.19963636363636364, 'fraction_numerical': 0.01818181818181818, 'mean_word_length': 4.853191489361702, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 12, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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