<jupyter_start><jupyter_text>Material utilizado em nosso laboratório:https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 Casos Confirmados Importando a base .csv atualizada<jupyter_code>casos = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Lista os últimos itens do dataframe<jupyter_code>casos.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Quantitativo de Casos Covid-19 no MundoTemos dados atualizados todos os dias.*Objetivo: Realizar resposta a seguinte pergunta: No mundo qual o total de casos confirmados?* x.iloc[linhas,colunas] : todas as linhas<jupyter_code>casos.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>shape 0 = primeiro valor ou Linhasshape 1 = segundo valor ou colunas<jupyter_code>casos.iloc[: , 4 : casos.shape[1]]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Como somar estes valores?Vamos utilizar a numpy<jupyter_code>np.sum(casos.iloc[: , 4 : casos.shape[1]])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ajustar esta visualização com o Pandas (ver últimos 10 dias) Pandas irá nos ajudar em "Casos" criando um novo dataframe<jupyter_code>casos = np.sum(casos.iloc[: , 4 : casos.shape[1]])
casos.index = pd.DatetimeIndex(casos.index)
casos.tail(10)
casos.plot()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos verificar as mortes - Mundo<jupyter_code>mortes = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv")
mortes.shape
mortes.tail()
mortes.iloc[: , 4 : mortes.shape[1]]
mortes = np.sum(mortes.iloc[ : , 4 : mortes.shape[1]])
mortes.index = pd.DatetimeIndex(mortes.index)
mortes.tail(10)
mortes.plot()
mortalidade = (casos/mortes)*100
mortalidade.plot()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>RecuperadosQual o número de recuperados no mundo<jupyter_code>recuperados = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_recovered_global.csv")
recuperados.shape
recuperados.tail()
recuperados = np.sum(recuperados.iloc[ : , 4 : recuperados.shape[1]])
recuperados.index = pd.DatetimeIndex(recuperados.index)
recuperados.tail(10)
recuperados.plot()
ativos = casos - (recuperados+mortes)
ativos.plot()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Novo dataframe com todos estes dados que manipulamos<jupyter_code>df = pd.concat([casos, ativos, recuperados, mortes], axis=1)
df.columns = (['casos', 'ativos', 'recuperados','mortes'])
df.tail()
df.plot()<jupyter_output><empty_output>
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