State level data analysis

In this notebook we will acces data by state, i.e., multiple cities at once.



In [1]:

    
import pandas as pd
import getpass, os
os.environ['PSQL_USER']='dengueadmin'
os.environ['PSQL_HOST']='localhost'
os.environ['PSQL_DB']='dengue'
os.environ['PSQL_PASSWORD']=getpass.getpass("Enter the database password: ")









    



Enter the database password: ········



In [2]:

    
os.chdir('..')
from infodenguepredict.data.infodengue import build_multicity_dataset
%pylab inline









    



Using TensorFlow backend.






    



Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib



In [3]:

    
dataset = build_multicity_dataset('Ceará')









    Out[3]:







  
    
      
      SE_2300101
      SE_2300150
      SE_2300200
      SE_2300309
      SE_2300408
      SE_2300507
      SE_2300606
      SE_2300705
      SE_2300754
      SE_2300804
      ...
      municipio_nome_2313500
      municipio_nome_2313559
      municipio_nome_2313609
      municipio_nome_2313708
      municipio_nome_2313757
      municipio_nome_2313807
      municipio_nome_2313906
      municipio_nome_2313955
      municipio_nome_2314003
      municipio_nome_2314102
    
    
      data_iniSE
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
  
  
    
      2010-01-03
      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
      ...
      None
      None
      None
      None
      None
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      2010-01-10
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      201002
      201002
      201002
      201002
      201002
      201002
      201002
      201002
      ...
      None
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      2010-01-17
      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
      ...
      None
      None
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      2010-01-24
      201004
      201004
      201004
      201004
      201004
      201004
      201004
      201004
      201004
      201004
      ...
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      2010-01-31
      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      ...
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      None
      None
    
  

5 rows × 2024 columns



In [10]:

    
dataset.head()









    Out[10]:







  
    
      
      SE_2300101
      SE_2300150
      SE_2300200
      SE_2300309
      SE_2300408
      SE_2300507
      SE_2300606
      SE_2300705
      SE_2300754
      SE_2300804
      ...
      municipio_nome_2313500
      municipio_nome_2313559
      municipio_nome_2313609
      municipio_nome_2313708
      municipio_nome_2313757
      municipio_nome_2313807
      municipio_nome_2313906
      municipio_nome_2313955
      municipio_nome_2314003
      municipio_nome_2314102
    
    
      data_iniSE
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
  
  
    
      2010-01-03
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      201001
      201001
      201001
      201001
      201001
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      201002
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      ...
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      201003
      201003
      201003
      201003
      201003
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      201003
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      ...
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      None
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      2010-01-24
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      201004
      201004
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      201004
      201004
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      ...
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      None
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      2010-01-31
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      201005
      201005
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      201005
      201005
      201005
      201005
      201005
      ...
      None
      None
      None
      None
      None
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      None
      None
      None
      None
    
  

5 rows × 2024 columns



In [12]:

    
casos = dataset[[c for c in dataset.columns if c.startswith('casos_est') ]]
casos.plot(legend=False);



In [ ]:



In [ ]:

	SE_2300101	SE_2300150	SE_2300200	SE_2300309	SE_2300408	SE_2300507	SE_2300606	SE_2300705	SE_2300754	SE_2300804	...	municipio_nome_2313500	municipio_nome_2313559	municipio_nome_2313609	municipio_nome_2313708	municipio_nome_2313757	municipio_nome_2313807	municipio_nome_2313906	municipio_nome_2313955	municipio_nome_2314003	municipio_nome_2314102
data_iniSE
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