2020-04-03T23:01:30+00:00 Rod Wilhelmy rod@sector-f.net 2020-03-27T18:04:14+00:00 /cienmapas/posts/2020/03/27/evolucion-covid-mexico <p>Después de pasar tiempo perdido en el <a href="https://coronavirus.gob.mx/">sitio de gob.mx destinado al coronavirus</a>, finalmente <a href="https://twitter.com/lobo_tuerto/status/1242942200868212738">un tuit de @lobo_tuerto</a> me hizo encontrar 2 iniciativas de la comunidad para traducir a formato estructurado los PDFs publicados por gobierno.</p> <p>Tomando como referencia los <a href="https://github.com/guzmart/covid19_mex/issues/2">archivos .XLSX publicados por guzmart</a> logré armar un script que:</p> <ol> <li>Transforma la carpeta de datos en CSVs usando <a href="https://github.com/dilshod/xlsx2csv">xlsx2csv</a>, ver Fig 1.</li> <li>Mezcla los CSVs en un JSON indexado por fechas, y de paso utiliza el <a href="https://www.inegi.org.mx/temas/mg/">Marco Geoestadístico de INEGI</a> para nombrar los estados, y así hacerlos más fácil de asociar a geometrías (i.e. shapefiles). El resultado se puede ver en <a href="https://github.com/defvol/cienmapas/tree/master/_data/covid/series.json">series.json</a> y el script en <a href="https://gist.github.com/defvol/b802c12afb57557b7322b164ccf7970c">covid19mx-to-jsonseries.js</a>.</li> </ol> <div class="language-sh highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>find <span class="nb">.</span> <span class="nt">-name</span> <span class="s1">'*.xlsx'</span> | xargs <span class="nt">-I</span> <span class="o">{}</span> xlsx2csv <span class="o">{}</span> <span class="o">{}</span>.csv | <span class="se">\</span> find <span class="nb">.</span> <span class="nt">-name</span> <span class="s1">'*.xlsx.csv'</span> | <span class="nb">sed</span> <span class="s1">'p;s/\.xlsx\.csv/\.csv/'</span> | <span class="se">\</span> xargs <span class="nt">-n2</span> <span class="nb">mv</span> </code></pre></div></div> <p><em>Fig 1. Comando de shell para transformar todos los archivos .xlsx a .csv</em></p> <h2 id="mapa">Mapa</h2> <p>Usando como base la tasa de casos por población estatal que utilicé <a href="/cienmapas/posts/2020/03/25/covid-poblacion-mexico/">en este post</a> logramos armar un mapa <em>choropleth</em> con un <em>slider</em> para visualizar la progresión de los casos a través del tiempo.</p> <p>Es fácil notar como para el día 20 de marzo, la mayoría de los estados reportaban casos. Resulta también de mi interés el incremento de casos en BCS con relación al resto; uno puede ver como la intensidad de la tasa aumenta para el día 27 de Marzo.</p> <p>Cabe aclarar que existen ciertas inconsistencias en la publicaciones de la Secretaría de Salud, como han sido expresadas por la comunidad en <a href="https://github.com/guzmart/covid19_mex/issues/2">[1]</a> y <a href="https://github.com/covidctdmx/covid_ctd_mx/issues/31">[2]</a>; por lo pronto, tomemos estos ejercicios de visualización como un ejercicio meramente ilustrativo.</p> 2020-03-25T04:04:14+00:00 /cienmapas/posts/2020/03/25/covid-poblacion-mexico <h3 id="arte-previo">Arte previo</h3> <p>En <a href="/cienmapas/posts/2020/03/23/covid-19-en-mexico/">el post anterior</a> hicimos un primer mapa <em>choropleth</em> tomando como referencia simplemente el número de casos.</p> <p>Dado que no queremos desviar la atención de otros focos de infección, tal vez algo más justo sería determinar el color en base a el % de la población infectada, como se ve a continuación.</p> <h2 id="mapa">Mapa</h2> <p>Se calcula cobertura por estado como <code class="language-plaintext highlighter-rouge">casos / poblacion</code>, y el color del estado entra en el rango (0, cobertura_maxima), donde la cobertura_maxima es el estado con el peor caso.</p> <p>A diferencia del mapa anterior, aquí toma más relevancia Quintana Roo y Yucatán, y un poco menos Nuevo León, Jalisco, y CDMX (dada la densidad poblacional).</p> <h3 id="metadata">Metadata</h3> <ul> <li><strong>proyecto</strong>: COVID-19</li> <li><strong>code</strong>: <a href="https://github.com/defvol/cienmapas">https://github.com/defvol/cienmapas</a></li> <li><strong>fuentes</strong>: <a href="https://www.gob.mx/salud/documentos/coronavirus-covid-19-comunicado-tecnico-diario-238449">Comunicado Técnico Diario de la Secretaría de Salud</a>, <a href="https://www.inegi.org.mx/temas/mg/">Marco Geoestadístico Estatal de INEGI</a></li> <li><strong>última actualización</strong>: 2020-03-23</li> <li><strong>tecnologías</strong>: mapbox.js and javascript</li> <li><strong>temas</strong>: covid and mapbox</li> </ul> 2020-03-23T04:04:14+00:00 /cienmapas/posts/2020/03/23/covid-19-en-mexico <h3 id="arte-previo">Arte previo</h3> <p>Hasta la fecha, no he encontrado un buen <em>choropleth</em> dinámico de la situación del COVID-19 (coronavirus) en México.</p> <p>Lo más cercano a un mapa dinámico (y que he encontrado como referencia en varios medios) ha sido este buen mapa creado por Sismo Alerta Mexicana usando Google Maps:</p> <iframe src="https://www.google.com/maps/d/embed?mid=1-XnTNpU7R4XiVewJh_nwcpUrtGgd4gwu" width="640" height="480"></iframe> <p>Referencia: <a href="https://www.google.com/maps/d/u/0/viewer?mid=1-XnTNpU7R4XiVewJh_nwcpUrtGgd4gwu&amp;shorturl=1&amp;ll=23.94570947621723%2C-100.96115414999997&amp;z=5">Mapa avanzado en tiempo real de pandemia del COVID-19 en Mexico</a></p> <p>Sin embargo, busco algo menos saturado, un <em>choropleth</em> limpio o al menos agrupar esos <em>pins</em> en <em>clusters</em>. Tambień tener algo de control sobre la capa de estilos y finalmente tener la tabla de datos abierta y fácil de editar desde GitHub.</p> <h3 id="los-datos">Los datos</h3> <p>La Secretaría de Salud publica <a href="https://www.gob.mx/salud/documentos/coronavirus-covid-19-comunicado-tecnico-diario-238449">un comunicado técnico diario</a> en PDF, de donde manualmente podemos extraer los datos (a falta de tiempo para un buen OCR).</p> <h2 id="mapa">Mapa</h2> <p>En el primer ejemplo utilizamos un espectro de colores que van desde ‘sin color’ hasta el valor máximo encontrado [automáticamente], (p. ej. Ciudad de México con 60 casos confirmados al 23 de Marzo).</p> <p>El problema con esta visualización es que un <em>outlier</em> puede apagar otros focos de infección, y la atención se centra en unos cuantos.</p> <p>Tal vez algo más justo sería determinar el color en base a el número de casos relativa al tamaño de la población, como se ve en <a href="/cienmapas/posts/2020/03/25/covid-poblacion-mexico/">la siguiente liga</a>.</p> <h3 id="metadata">Metadata</h3> <ul> <li><strong>proyecto</strong>: COVID-19</li> <li><strong>code</strong>: <a href="https://github.com/defvol/cienmapas">https://github.com/defvol/cienmapas</a></li> <li><strong>fuente</strong>: <a href="https://www.gob.mx/salud/documentos/coronavirus-covid-19-comunicado-tecnico-diario-238449">Comunicado Técnico Diario de la Secretaría de Salud</a></li> <li><strong>última actualización</strong>: 2020-03-23</li> <li><strong>tecnologías</strong>: mapbox.js and javascript</li> <li><strong>temas</strong>: covid and mapbox</li> </ul>