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import pandas as pd
import json
from datetime import datetime, timedelta
import plotly.express as px
import plotly.offline
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np
import requests
import io
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Chargement des meta données
def charge_meta(local, nb_jours, ratio=10000):
# Source : # Source : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/
# Les méta données
lib_ratio = s='{:,}'.format(ratio).replace(',', '.')
df_meta = pd.read_csv(local+'/Data/metadonnees-donnees-hospitalieres-covid19.csv', sep=';')
df_type_data = pd.DataFrame({#'colonne': ['hosp','rea','rad','dc'],
'colonne': ['hosp','rea','dc'],
'type_data': ['Nb actuellement hospitalisés',
'Nb actuellement en réanimation',
# 'Nb cumulé de retours à domicile',
"Nb cumulé de décés à l'hôpital"]})
dict_labels = {'legend':'Région - Département', 'nom_region':'Région', 'nom_departement': 'Département',
'date':'Date', 'hosp':'Nb actuellement hospitalisés','rea':'Nb actuellement en réanimation',
'rad':'Nb cumulé de retours à domicile','dc':"Nb cumulé de décés à l'hôpital",
'hosp_ratio':"Ratio /"+lib_ratio+" hospitalisés", 'rea_ratio':"Ratio /"+lib_ratio+" en réanimation",
'dc_ratio':"Ratio /"+lib_ratio+" décédés"}
# Les nouveaux cas depuis 15 jours
url = "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/6fadff46-9efd-4c53-942a-54aca783c30c"
content = requests.get(url).content
df_new = pd.read_csv(io.StringIO(content.decode('utf-8')), sep=';')
df_new['date'] = pd.to_datetime(df_new['jour'], format='%Y-%m-%d')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Source : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/1c31f420-829e-489e-a19d-36cf3ef57e4a
# Les données départements
df_dept = pd.read_csv(local+'/Data/departements-france.csv')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Source : https://www.insee.fr/fr/statistiques/1893198
# La population, par département
df_pop_dept = pd.read_csv(local+'/Data/population_dept.csv', sep=';')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Source : https://github.com/gregoiredavid/france-geojson/blob/master/departements.geojson
with open(local+'/Data/dept.json') as jsonfile:
geo = json.load(jsonfile)
# Incorporation des infos départements au dataframe de données
df_new = pd.merge(df_new, df_dept, left_on='dep', right_on='code_departement', how='left')
df_new['infos_dept'] = df_new['code_departement'] + " " + df_new['nom_departement']
df_new_agg_reg = df_new[['nom_region','date','incid_hosp','incid_rea','incid_dc']].groupby(['nom_region','date']).aggregate('sum').reset_index()
date_deb = df_new_agg_reg['date'].max() - timedelta(days=nb_jours)
df_new = df_new[df_new.date >= date_deb]
df_new_agg_reg = df_new_agg_reg[df_new_agg_reg.date >= date_deb]
return df_type_data, df_new, df_new_agg_reg, dict_labels, geo, df_dept, df_pop_dept
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Chargement des données
def charge_data(date_deb, df_dept, df_pop_dept, ratio=10000):
dte_deb = pd.to_datetime(date_deb, format='%d/%m/%Y')
# Les données
url = "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/63352e38-d353-4b54-bfd1-f1b3ee1cabd7"
content = requests.get(url).content
df = pd.read_csv(io.StringIO(content.decode('utf-8')), sep=';')
df = df[df.sexe == 0] # On ne considère que le niveau global
df.dropna(inplace=True)
df['test'] = df['jour'].apply(lambda x: np.where(x[:4] == '2020', True, False))
df1 = df[df.test]
df2 = df[~df.test]
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['jour'], format='%Y-%m-%d')
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['jour'], format='%d/%m/%Y')
df = pd.concat([df1, df2]).sort_index()
df = df[df.date >= dte_deb]
# Incorporation des infos départements au dataframe de données
df = pd.merge(df, df_dept, left_on='dep', right_on='code_departement', how='left')
df = pd.merge(df, df_pop_dept[['dept','population']], left_on='dep', right_on='dept', how='left')
df.drop(columns=['dep','sexe','dept'], axis=1, inplace=True)
df['infos'] = df['code_departement'] + " " + df['nom_departement'] + " (" + df['nom_region'] + ")"
df['legend'] = df['nom_region'] + " - " + df['nom_departement']
df.dropna(inplace=True)
df['hosp_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['hosp']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df['rea_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['rea']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df['rad_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['rad']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df['dc_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['dc']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
# Séparation Paris / hors Paris
df_hors_paris = df[df['nom_region'] != "Ile-de-France"]
df_paris = df[df['nom_region'] == "Ile-de-France"]
# Aggrégation niveau régions
df_agg_reg = df[['nom_region','date','hosp','rea','rad','dc','population']].groupby(['nom_region','date']).aggregate('sum').reset_index()
#regions = list(df_agg_reg['nom_region'].unique())
df_agg_reg['hosp_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['hosp']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_agg_reg['rea_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['rea']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_agg_reg['rad_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['rad']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_agg_reg['dc_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['dc']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
return df_agg_reg, df, df_hors_paris, df_paris
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Chargement des meta données et des données
def charge(local, nb_jours, date_deb, ratio=10000):
# Source : # Source : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/
# Les méta données
lib_ratio = s='{:,}'.format(ratio).replace(',', '.')
df_meta = pd.read_csv(local+'/Data/metadonnees-donnees-hospitalieres-covid19.csv', sep=';')
df_type_data = pd.DataFrame({#'colonne': ['hosp','rea','rad','dc'],
'colonne': ['hosp','rea','dc'],
'type_data': ['Nb actuellement hospitalisés',
'Nb actuellement en réanimation',
#'Nb cumulé de retours à domicile',
"Nb cumulé de décés à l'hôpital"]})
dict_labels = {'legend':'Région - Département', 'nom_region':'Région', 'nom_departement': 'Département',
'date':'Date', 'hosp':'Nb actuellement hospitalisés','rea':'Nb actuellement en réanimation',
'rad':'Nb cumulé de retours à domicile','dc':"Nb cumulé de décés à l'hôpital",
'hosp_ratio':"Ratio /"+lib_ratio+" hospitalisés", 'rea_ratio':"Ratio /"+lib_ratio+" en réanimation",
'dc_ratio':"Ratio /"+lib_ratio+" décédés"}
# Les données
url = "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/63352e38-d353-4b54-bfd1-f1b3ee1cabd7"
content = requests.get(url).content
df = pd.read_csv(io.StringIO(content.decode('utf-8')), sep=';')
df = df[df.sexe == 0] # On ne considère que le niveau global
dt_deb = pd.to_datetime(date_deb, format='%d/%m/%Y')
df.dropna(inplace=True)
df['test'] = df['jour'].apply(lambda x: np.where(x[:4] == '2020', True, False))
df1 = df[df.test]
df2 = df[~df.test]
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['jour'], format='%Y-%m-%d')
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['jour'], format='%d/%m/%Y')
df = pd.concat([df1, df2]).sort_index()
df = df[df.date >= dt_deb]
# Les nouveaux cas depuis 15 jours
url = "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/6fadff46-9efd-4c53-942a-54aca783c30c"
content = requests.get(url).content
df_new = pd.read_csv(io.StringIO(content.decode('utf-8')), sep=';')
df_new['date'] = pd.to_datetime(df_new['jour'], format='%Y-%m-%d')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Source : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/1c31f420-829e-489e-a19d-36cf3ef57e4a
# Les données départements
df_dept = pd.read_csv(local+'/Data/departements-france.csv')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Source : https://www.insee.fr/fr/statistiques/1893198
# La population, par département
df_pop_dept = pd.read_csv(local+'/Data/population_dept.csv', sep=';')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Source : https://github.com/gregoiredavid/france-geojson/blob/master/departements.geojson
with open(local+'/Data/dept.json') as jsonfile:
geo = json.load(jsonfile)
# Incorporation des infos départements au dataframe de données
df = pd.merge(df, df_dept, left_on='dep', right_on='code_departement', how='left')
df = pd.merge(df, df_pop_dept[['dept','population']], left_on='dep', right_on='dept', how='left')
df.drop(columns=['dep','sexe','dept'], axis=1, inplace=True)
df['infos'] = df['code_departement'] + " " + df['nom_departement'] + " (" + df['nom_region'] + ")"
df['legend'] = df['nom_region'] + " - " + df['nom_departement']
df.dropna(inplace=True)
df['hosp_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['hosp']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df['rea_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['rea']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df['rad_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['rad']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df['dc_ratio'] = df.apply(lambda x: np.round(x['dc']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_new = pd.merge(df_new, df_dept, left_on='dep', right_on='code_departement', how='left')
df_new['infos_dept'] = df_new['code_departement'] + " " + df_new['nom_departement']
# Séparation Paris / hors Paris
df_hors_paris = df[df['nom_region'] != "Ile-de-France"]
df_paris = df[df['nom_region'] == "Ile-de-France"]
# Aggrégation niveau régions
df_agg_reg = df[['nom_region','date','hosp','rea','rad','dc','population']].groupby(['nom_region','date']).aggregate('sum').reset_index()
#regions = list(df_agg_reg['nom_region'].unique())
df_new_agg_reg = df_new[['nom_region','date','incid_hosp','incid_rea','incid_dc']].groupby(['nom_region','date']).aggregate('sum').reset_index()
date_deb = df_new_agg_reg['date'].max() - timedelta(days=nb_jours)
df_new = df_new[df_new.date >= date_deb]
df_new_agg_reg = df_new_agg_reg[df_new_agg_reg.date >= date_deb]
df_agg_reg['hosp_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['hosp']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_agg_reg['rea_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['rea']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_agg_reg['rad_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['rad']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
df_agg_reg['dc_ratio'] = df_agg_reg.apply(lambda x: np.round(x['dc']*ratio/x['population'], 2), axis=1)
return df_type_data, df_agg_reg, df, df_hors_paris, df_paris, df_new, df_new_agg_reg, dict_labels, geo
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_courbes_regions(df_type_data, Donnée, df_agg_reg, dict_labels, local, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0]
fig = px.line(df_agg_reg, x="date", y=colonne, color="nom_region", labels=(dict_labels),
hover_name="nom_region", width=1200, height=600,
title='COVID-19 - Evolution par région - '+Donnée,
category_orders=({'nom_region': list(np.sort(df_agg_reg['nom_region'].unique()))}))
fig.update_layout(title_x = 0.5)
fig.update_yaxes(title_text=Donnée)
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_par_region.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_courbes_regions_ratio(df_type_data, Donnée, df_agg_reg, dict_labels, local, ratio=10000, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0] + "_ratio"
lib_ratio = s='{:,}'.format(ratio).replace(',', '.')
fig = px.line(df_agg_reg, x="date", y=colonne, color="nom_region", labels=(dict_labels),
hover_name="nom_region", width=1200, height=600,
title='COVID-19 - Evolution par région - '+Donnée+ '<br> - ratio pour '+lib_ratio+' habitants -</br>',
category_orders=({'nom_region': list(np.sort(df_agg_reg['nom_region'].unique()))}))
fig.update_layout(title_x = 0.5)
fig.update_yaxes(title_text=Donnée + " pour " + lib_ratio)
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_ratio_par_region.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_courbes_departements(df_type_data, Donnée, df_plot, reg, dict_labels, local, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0]
fig = px.line(df_plot, x="date", y=colonne, color="nom_departement",
labels=(dict_labels), hover_name="nom_departement",
title="COVID-19 - Evolution pour la région " + reg + "<br> - "+ Donnée + " - </br>",
width=1200, height=600,
category_orders=({'nom_departement': list(np.sort(df_plot['nom_departement'].unique()))})
)
fig.update_layout(title_x = 0.5, showlegend=True,
legend=dict(font=dict(size=10)),
margin=dict(b=0),
)
fig.update_xaxes(title_text="")
fig.update_yaxes(title_text=Donnée)
fig.update_xaxes(showticklabels=True)
fig.update_yaxes(matches=None)
fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_'+reg+'.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_courbes_departements_grid(df_type_data, Donnée, df, dict_labels, local, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0]
fig = px.line(df, x="date", y=colonne, color="legend", facet_col='nom_region', facet_col_wrap=3,
labels=(dict_labels), hover_name="nom_departement",
title="COVID 19 - Evolution par région départements - "+Donnée,
width=1500, height=1500,
category_orders=({'nom_region': list(np.sort(df['nom_region'].unique())),
'legend': list(np.sort(df['legend'].unique()))}))
fig.update_layout(title_x = 0.5, showlegend=True, legend=dict(font=dict(size=10)))
fig.update_yaxes(title_text=Donnée)
fig.update_xaxes(showticklabels=True)
fig.update_yaxes(matches=None)
fig.update_yaxes(showticklabels=True, col=2)
fig.update_yaxes(showticklabels=True, col=3)
fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))
fig['layout']['yaxis2']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis3']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis5']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis6']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis8']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis9']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis11']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis12']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis14']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis15']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis17']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis18']['title']['text']=''
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_par_region_dept.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_courbes_departements_ratio(df_type_data, Donnée, df_plot, reg, dict_labels, local, ratio=10000, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0] + "_ratio"
lib_ratio = s='{:,}'.format(ratio).replace(',', '.')
fig = px.line(df_plot, x="date", y=colonne, color="nom_departement",
labels=(dict_labels), hover_name="nom_departement",
title="COVID-19 - Evolution pour la région " + reg + "<br>- "+ Donnée+' : ratio pour '+lib_ratio+' habitants -</br> ',
width=1200, height=600,
category_orders=({'nom_departement': list(np.sort(df_plot['nom_departement'].unique()))})
)
fig.update_layout(title_x = 0.5, showlegend=True,
legend=dict(font=dict(size=10)),
margin=dict(b=0),
)
fig.update_xaxes(title_text="")
fig.update_yaxes(title_text=Donnée)
fig.update_xaxes(showticklabels=True)
fig.update_yaxes(matches=None)
fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_ratio_'+reg+'.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_courbes_departements_ratio_grid(df_type_data, Donnée, df, dict_labels, local, ratio=10000, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0] + "_ratio"
lib_ratio = s='{:,}'.format(ratio).replace(',', '.')
fig = px.line(df, x="date", y=colonne, color="legend", facet_col='nom_region', facet_col_wrap=3,
labels=(dict_labels), hover_name="nom_departement",
title="COVID 19 - Evolution par région départements - "+Donnée+' : ratio pour '+lib_ratio+' habitants',
width=1500, height=1500,
category_orders=({'nom_region': list(np.sort(df['nom_region'].unique())),
'legend': list(np.sort(df['legend'].unique()))}))
fig.update_layout(title_x = 0.5, showlegend=True, legend=dict(font=dict(size=10)))
fig.update_yaxes(title_text=Donnée)
fig.update_xaxes(showticklabels=True)
fig.update_yaxes(matches=None)
fig.update_yaxes(showticklabels=True, col=2)
fig.update_yaxes(showticklabels=True, col=3)
fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))
fig['layout']['yaxis2']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis3']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis5']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis6']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis8']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis9']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis11']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis12']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis14']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis15']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis17']['title']['text']=''
fig['layout']['yaxis18']['title']['text']=''
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_ratio_par_region_dept.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_carte(df_type_data, dte_deb, Donnée, Zone, df_hors_paris, df_paris, geo, local, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0]
if Zone == 'Hors Paris':
df_plot = df_hors_paris
lib_zone = "hors région Ile-de-France"
elif Zone == 'Paris':
df_plot = df_paris
lib_zone = "en région Ile-de-France"
else:
df_plot = pd.concat([df_hors_paris, df_paris], ignore_index=True)
lib_zone = 'en France'
df_plot = df_plot[df_plot.date >= dte_deb][['jour','hosp','rea','dc', \
'hosp_ratio','rea_ratio','dc_ratio', \
'date','code_departement','infos']]
min = df_plot[colonne].min()
max = df_plot[colonne].max()
fig = px.choropleth(df_plot,
geojson=geo,
locations="code_departement",
featureidkey="properties.code",
color=colonne,
animation_frame="jour",
hover_name="infos",
color_continuous_scale=px.colors.sequential.RdBu_r,
range_color=[min, max],
labels={'hosp':'Nb personnes', 'rea':'Nb personnes', 'rad':'Nb personnes',
'dc':'Nb personnes'}
)
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(
title_text = "COVID-19 - Evolution sur les 15 derniers jours "+lib_zone+"<br>- "+Donnée + " -</br>",
title_x = 0.5,
geo=dict(
showframe = False,
showcoastlines = False,
projection_type = 'mercator'),
width=700,
height=600,
margin=dict(
l= 0,
r= 0,
b= 0,
#t= 0,
pad= 4)
)
fig.layout.updatemenus[0].buttons[0].args[1]["frame"]["duration"] = 1000
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_carte_'+Zone.replace(' ','_')+'.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_carte_ratio(df_type_data, dte_deb, Donnée, Zone, df_hors_paris, df_paris, geo, local, ratio=10000, show='O'):
colonne = df_type_data[df_type_data.type_data == Donnée]['colonne'].reset_index(drop=True)[0] + "_ratio"
lib_ratio = s='{:,}'.format(ratio).replace(',', '.')
if Zone == 'Hors Paris':
df_plot = df_hors_paris
lib_zone = "hors région Ile-de-France"
elif Zone == 'Paris':
df_plot = df_paris
lib_zone = "en région Ile-de-France"
else:
df_plot = pd.concat([df_hors_paris, df_paris], ignore_index=True)
lib_zone = 'en France'
df_plot = df_plot[df_plot.date >= dte_deb][['jour','hosp','rea','dc', \
'hosp_ratio','rea_ratio','dc_ratio', \
'date','code_departement','infos']]
min = df_plot[colonne].min()
max = df_plot[colonne].max()
fig = px.choropleth(df_plot,
geojson=geo,
locations="code_departement",
featureidkey="properties.code",
color=colonne,
animation_frame="jour",
hover_name="infos",
color_continuous_scale=px.colors.sequential.RdBu_r,
range_color=[min, max],
labels={'hosp':'Nb personnes', 'rea':'Nb personnes', 'rad':'Nb personnes',
'dc':'Nb personnes'}
)
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(
title_text = "COVID-19 - Evolution sur les 15 derniers jours "+lib_zone+"<br>- "+Donnée+' : ratio pour '+lib_ratio+' habitants -</br> ',
title_x = 0.5,
geo=dict(
showframe = False,
showcoastlines = False,
projection_type = 'mercator'),
width=700,
height=600,
margin=dict(
l= 0,
r= 0,
b= 0,
#t= 0,
pad= 4)
)
fig.layout.updatemenus[0].buttons[0].args[1]["frame"]["duration"] = 1000
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_'+colonne+'_ratio_carte_'+Zone.replace(' ','_')+'.html', auto_open=False)
return fig, colonne
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_heatmap_regions(df_new_agg_reg, local, Zone, show='O'):
if Zone == 'Tout':
df_plot = df_new_agg_reg.copy()
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas par région sur les 15 derniers jours'
if Zone == 'Hors Paris':
df_plot = df_new_agg_reg[df_new_agg_reg['nom_region'] != "Ile-de-France"]
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas par région sur les 15 derniers jours - Hors région Ile-de-France'
if Zone == 'Paris':
df_plot = df_new_agg_reg[df_new_agg_reg['nom_region'] == "Ile-de-France"]
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas en Ile-de-France sur les 15 derniers jours'
fig = make_subplots(rows=1, cols=6,
subplot_titles=("Nb quotidien de personnes : Hospitalisées", \
" Admises en réanimation", \
" Décédées"),
specs=[[{}, None, {}, None, {}, None]],
shared_yaxes=True)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_hosp'],
x=df_plot['date'],
y=df_plot['nom_region'],
name="Hosp. +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.27, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=1
)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_rea'],
x=df_plot['date'],
y=df_plot['nom_region'],
name="Réa. +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.62, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=3
)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_dc'],
x=df_plot['date'],
y=df_plot['nom_region'],
name="Décès +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.97, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=5
)
fig.update_layout(title_text=titre, title_x=0.5,
height=500, width=1200, margin=dict(l=0,r=0,b=50),#t=25),
xaxis=dict(
domain=[0, 0.27]
),
xaxis2=dict(
domain=[0.35, 0.62]
),
xaxis3=dict(
domain=[0.7, 0.97]
))
fig['layout']['yaxis']['autorange'] = "reversed"
fig['layout']['yaxis2']['autorange'] = "reversed"
fig['layout']['yaxis3']['autorange'] = "reversed"
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_Nouveaux_Cas_Régions_'+Zone.replace(' ','_')+'.html', auto_open=False)
return fig
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_heatmap_departements(df_new, local, Zone, show='O'):
if Zone == 'Tout':
df_plot = df_new.copy()
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas par région et département sur les 15 derniers jours'
if Zone == 'Hors Paris':
df_plot = df_new[df_new['nom_region'] != "Ile-de-France"]
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas par région et département sur les 15 derniers jours - Hors Ile-de-France'
if Zone == 'Paris':
df_plot = df_new[df_new['nom_region'] == "Ile-de-France"]
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas en Ile-de-France sur les 15 derniers jours'
fig = make_subplots(rows=1, cols=6,
subplot_titles=("Nb quotidien de personnes : Hospitalisées", \
" Admises en réanimation", \
" Décédées"),
specs=[[{}, None, {}, None, {}, None]],
shared_yaxes=True)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_hosp'],
x=df_plot['date'],
y=[df_plot['nom_region'], df_plot['infos_dept']],
name="Hosp. +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.27, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=1
)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_rea'],
x=df_plot['date'],
y=[df_plot['nom_region'], df_plot['infos_dept']],
name="Réa. +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.62, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=3
)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_dc'],
x=df_plot['date'],
y=[df_plot['nom_region'], df_plot['infos_dept']],
name="Décès +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.97, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=5
)
fig.update_layout(title_text=titre, title_x=0.5,
height=2200, width=1200, margin=dict(l=0,r=0,b=50),#t=25),
xaxis=dict(
domain=[0, 0.27]
),
xaxis2=dict(
domain=[0.35, 0.62]
),
xaxis3=dict(
domain=[0.7, 0.97]
))
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_Nouveaux_Cas_Départements_'+Zone.replace(' ','_')+'.html', auto_open=False)
return fig
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def plot_heatmap_1region(df_plot, reg, local, show='O'):
titre = 'COVID-19 - Evolution des nouveaux cas sur les 15 derniers jours - région '+reg
nb_depts = len(df_plot['code_departement'].unique())
fig = make_subplots(rows=1, cols=6,
subplot_titles=(" Nb quotidien de personnes : Hospitalisées", \
" Admises en réanimation", \
" Décédées"),
specs=[[{}, None, {}, None, {}, None]],
shared_yaxes=True)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_hosp'],
x=df_plot['date'],
y=df_plot['nom_departement'],
name="Hosp. +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.27, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=1
)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_rea'],
x=df_plot['date'],
y=df_plot['nom_departement'],
name="Réa. +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.62, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=3
)
fig.add_trace(go.Heatmap(
z=df_plot['incid_dc'],
x=df_plot['date'],
y=df_plot['nom_departement'],
name="Décès +",
colorscale='RdBu',
reversescale=True,
colorbar = dict(x=0.97, title='Nb pers.', thickness=15)), row=1, col=5
)
fig.update_layout(title_text=titre, title_x=0.5,
height=500, width=1200, margin=dict(l=0,r=0,b=50),#t=25),
xaxis=dict(
domain=[0, 0.27]
),
xaxis2=dict(
domain=[0.35, 0.62]
),
xaxis3=dict(
domain=[0.7, 0.97]
))
fig['layout']['yaxis']['autorange'] = "reversed"
fig['layout']['yaxis2']['autorange'] = "reversed"
fig['layout']['yaxis3']['autorange'] = "reversed"
if show == 'O':
fig.show()
if local != ".":
fig.write_html(local+'/Output/Evol_Nouveaux_Cas_Région_'+reg.replace(' ','_')+'.html', auto_open=False)
return fig