Análisis de datos sobre el Covid con 'pandas'¶
Tomamos el enlace de la base de datos que contiene información acerca de la incidencia del Covid. Esta api nos servirá para posteriormente visualizarse gracias a la importación de la librería 'pandas'. Así, la api podrá ser fácilmente entendible para quien tiene delante esos datos¶
Instalamos la librería 'pandas' porque el paquete no se encuentra dentro de las librerías de las que dispone Jupyterhub¶
In [2]:
!pip install pandas
Primero importamos la librería para poder trabajar con ella y utilizar sus tablas de visualización de datos. A continuación, denominamos a pandas simplemente pd para que sea más fácil referenciar su nombre¶
In [3]:
import pandas as pd
Asignamos un valor a la URL para que cuando escribamos "url", Python entienda que nos referimos exactamente al contenido de ese enlace que contiene la api¶
In [7]:
url = 'https://api.covid19api.com/countries'
Llamamos al URL que contiene el archivo json con la función de pandas read_json y después analizamos con nano qué delimitadores tiene este archuivo en concreto. Así se puede leer correctamente¶
In [8]:
df = pd.read_json(url)
Comprobamos el contenido del dataframe y nos aseguramos de que podemos visualizar lo que previamente hemos indicado¶
In [9]:
df
Out[9]:
Mediante las funciones head y tail podemos visualizar la parte superior e inferior de los datos de la tabla respectivamente¶
In [10]:
df.head()
Out[10]:
In [11]:
df.tail ()
Out[11]:
In [15]:
df['Country'][66]
Ahora solamente buscamos los datos relativos a España, por lo que delimitamos dicha búsqueda: Reasignamos un valor a la url y marcamos que la dataframe que necesitamos tomar es la de España¶
In [16]:
url_es='https://api.covid19api.com/country/spain/status/confirmed/live'
df_es= pd.read_json(url_es)
df_es
Out[16]:
Obtenemos el nombre de cada columna mediante la función 'columns'¶
In [17]:
df_es.columns
Out[17]:
Con la función info obtenemos un resumen del dataframe, como en este caso el número total de columnas (vemos que son un total de 10) o la memoria usada¶
In [18]:
df_es.info()
Para obtener información sobre valores numéricos de una columna utilizamos la función describe¶
In [19]:
df_es.describe()
Out[19]:
Con index establecemos columnas de longitud apropiada como índice del dataFrame. El nuevo índice establecido puede reemplazar al índice existente¶
In [26]:
df_es.set_index('Date')['Cases']
Out[26]:
In [27]:
df_es.set_index('Date')['Cases'].plot()
Out[27]:
In [28]:
df_es.set_index('Date')['Cases'].plot(title="Casos de Covid en España”)