Para el correcto funcionamiento del código realizado para este proyecto es necesario seguir las siguientes indicaciones:
beautifulsoup4 y Requests en Python: pip install beautifulsoup4 Requests.sudo pip install numpypip install ipythonapt install -y r-baseapt -y install gnuplotpip install --upgrade --no-cache-dir git+https://github.com/has2k1/gnuplot_kernel.git@masterhttps://github.com/manuela98/Emergencias_911_.git
In [1]:
%%bash
python descarga.py
Datos_necesarios() ubicada en consultas.pyPara realizar la consulta debe tener en cuenta los siguientes requerimientos:
Escribir las siguientes lineas de código en una celda posterior a esta:
from IPython.display import display, Markdown
import consulta as c
display(Markdown(c.Consulta()))
Al ejecutar la celda, aparecerá un cuadro en el cuál deberá ingresar el tipo de dato que desea buscar. Inmediatamente despues aparecerá otro cuadro en donde debe ingresar lo que desea buscar. Las opciones son las siguites:
In [2]:
#Ejemplo
from IPython.display import display, Markdown
import consulta as c
display(Markdown(c.mark(c.Consulta())))
Los códigos realizados para este proyecto de aula estan implementados en python y utilizan los siguientes paquetes:
Este archivo es el encargado de la extracción web de la base de datos que se descargará como archivo de texto plano con el nombre de tzr.csv.
Este código ingresa a la página http://montcoalert.org/gettingdata/ que es nuestra fuente de datos y busca la url del archivo tzr.csv que esta nos facilita y lo descarga en el directorio Codigo.
Este archivo contiene dos funciones:
Datos_necesarios():Carga el archivo de texto a una matriz y luego selecciona las columnas de los datos con mas relevancia en este caso y lo carga a la matriz donde se realiza la consulta.Consulta():Solicita al usuario que ingrese el tipo de dato y el dato de búsqueda,luego llama a la función Datos_necesarios() que se encarga de buscar las coincidencias del dato ingresado en la matriz. Inmediatamente después genera una tabla markdown con los resultados de la búsqueda.
In [5]:
%%bash
python GenArEst.py
El codigo contenido en GenArEst.py lo que hara es generar una serie de archivos- necesarios para las estadisticas descriptiva e inferencial.
In [2]:
%%bash
Rscript Estadistica.R #Estes archivo contiene el codigo que genera la estadistica y las imagenes.
Promedio de llamadas de cada mes:
Promedio de llamadas por reacciones alergias por mes:
Promedio de llamadas por victimas fatales por mes:
Promedio de Accidentes de trafico al dia
Probabilidad de llamadas relacionadas a Fuego
Probabilidad de llamadas relacionadas a Trafico
Probabilidad de llamadas relacionadas a EMS