<jupyter_start><jupyter_text>Creazione serie storica mensile decessi COVID-19 confermati<jupyter_code>import pandas as pd
decessi_covid = pd.read_csv('../csv/decessi_covid19_30giugno.csv')
decessi_covid.head()
decessi_covid = decessi_covid[decessi_covid['data'] > '2020-02-29']
decessi_covid.data = pd.to_datetime(decessi_covid.data)
decessi_covid.deceduti = pd.to_numeric(decessi_covid.deceduti)

decessi_covid=decessi_covid.set_index('data')
decessi_covid.head()
decessi_covid = decessi_covid.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()
decessi_covid.head(10)
ts_decessi_covid = decessi_covid.deceduti<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Creazione serie storica mensile decessi 7357 comuni<jupyter_code>df = pd.read_csv('../csv/serie_storica.csv')
df.head()
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'])
df.TOTALE = pd.to_numeric(df.TOTALE)
#PERIODO COVID
df_covid_period = df[df['DATA'] > '2020-02-29']
df_covid_period.head()
df_covid_period = df_covid_period.set_index('DATA')
df_covid_period.head()
df_covid_period = df_covid_period.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()
df_covid_period.head(10)
ts_covid_period = df_covid_period.TOTALE<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Creazione serie storica predizione modello SARIMA mesile<jupyter_code>predictions = pd.read_csv('../csv/predictions_SARIMA_7357comuni.csv')

predictions.dropna(inplace=True)
predictions.head()
predictions.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Data', 'predicted_mean':'Totale'}, inplace=True)
predictions.dropna(inplace=True)
predictions.head()
predictions['Data'] = pd.to_datetime(predictions['Data'])
predictions.Totale = pd.to_numeric(predictions.Totale)

#PERIODO COVID
predictions_covid_period = predictions[predictions['Data'] > '2020-02-29']
predictions_covid_period.head()
predictions_covid_period = predictions_covid_period.set_index('Data')
predictions_covid_period.head()
ts_predictions_covid_period = predictions_covid_period.Totale<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Intervalli di confidenza Limite massimo<jupyter_code>upper = pd.read_csv('../csv/predictions_SARIMA_upper.csv')
upper.head()
upper.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Data', 'upper TOTALE':'Totale'}, inplace=True)
upper['Data'] = pd.to_datetime(upper['Data'])
upper.Totale = pd.to_numeric(upper.Totale)
upper.head()
upper = upper[upper['Data'] > '2020-02-29']
upper = upper.set_index('Data')
upper.head()
upper = upper.Totale<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Limite minimo<jupyter_code>lower = pd.read_csv('../csv/predictions_SARIMA_lower.csv')
lower.head()
lower.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Data', 'lower TOTALE':'Totale'}, inplace=True)
lower['Data'] = pd.to_datetime(lower['Data'])
lower.Totale = pd.to_numeric(lower.Totale)
lower.head()
lower = lower[lower['Data'] > '2020-02-29']
lower = lower.set_index('Data')
lower.head()
lower = lower.Totale<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>CONFRONTO DELLE SERIE STORICHE DAL 24/02/2020 AL 30/06/2020<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(15,4))
plt.title('Confronto decessi totali, decessi causa covid e decessi del modello predittivo', size=20)
plt.plot(ts_covid_period, label='decessi totali - ISTAT')
plt.plot(ts_decessi_covid, label='decessi COVID-19 confermati - Protezione Civile')
plt.plot(ts_predictions_covid_period, label='predizione modello - ARIMA')

plt.legend()
plt.show()
plt.figure(figsize=(15,4))
plt.title('Confronto decessi totali ISTAT con decessi ottenuti dalla predizione del modello', size=20)
plt.plot(ts_predictions_covid_period, label='predizione modello - ARIMA')
plt.plot(ts_covid_period, label='decessi totali - ISTAT')
plt.plot(upper, label='limite massimo')
plt.plot(lower, label='limite minimo')
plt.legend()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>n: decessi covid secondo il modello        ts_covid_period: decessi totali registrati dell'ISAT da febbraio a maggio        ts_predictions_covid_period: decessi previsti dal modello da febbraio a maggio  Calcolo dei decessi COVID-19 secondo il modello predittivo Differenza tra i decessi totali rilasciati dall'ISTAT e i decessi secondo la previsione del modello SARIMA.<jupyter_code>n = ts_covid_period - ts_predictions_covid_period
n_upper = ts_covid_period - lower
n_lower = ts_covid_period - upper

plt.figure(figsize=(15,4))
plt.title('Confronto decessi accertati covid con decessi covid previsti dal modello', size=20)
plt.plot(ts_decessi_covid, color='blue', label='decessi covid-19 confermati - Protezione Civile')
plt.plot(n, color='red', label='predizione - modello SARIMA')
plt.plot(n_upper, label='limite massimo - modello SARIMA')
plt.plot(n_lower, label='limite minimo - modello SARIMA')
plt.legend()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Numero totale dei decessi accertati COVID-19 nei mesi di marzo, aprile, maggio e giugno 2020<jupyter_code>m = ts_decessi_covid.sum()
print(int(m))<jupyter_output>34738<jupyter_text>Numero totale dei decessi COVID-19 previsti dal modello SARIMA nei mesi di marzo e aprile 2020 Valore medio<jupyter_code>total = n.sum()
print(int(total))<jupyter_output>38432<jupyter_text>Valore massimo<jupyter_code>total_upper = n_upper.sum()
print(int(total_upper))<jupyter_output>59190<jupyter_text>Valore minimo<jupyter_code>total_lower = n_lower.sum()
print(int(total_lower))<jupyter_output>17675<jupyter_text>Stima del numero dei decessi COVID-19 non registrati secondo il modello predittivo SARIMA nei mesi di marzo, aprile, maggio e giugno 2020 Valore medio<jupyter_code>x = ts_covid_period - ts_predictions_covid_period - ts_decessi_covid
x = x.sum()
print(int(x))<jupyter_output>3694<jupyter_text>Valore massimo<jupyter_code>x_upper = ts_covid_period - lower - ts_decessi_covid
x_upper = x_upper.sum()
print(int(x_upper))<jupyter_output>24452<jupyter_text>Valore minimo<jupyter_code>x_lower = ts_covid_period - upper - ts_decessi_covid
x_lower = x_lower.sum()
print(int(x_lower))<jupyter_output>-17062
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