Python · Pandas · NumPy · Matplotlib · Análisis exploratorio
Exploración, transformación y visualización de datos reales
para extraer información relevante sobre la evolución del COVID-19.
Contexto y objetivo
Este proyecto tiene como objetivo analizar datos reales relacionados
con la pandemia del COVID-19 a partir de archivos CSV oficiales.
A través del uso de Python y librerías de análisis de datos, se realiza
un proceso completo de exploración de la información para comprender
la distribución de casos confirmados, recuperados y fallecidos,
así como su evolución temporal.
con la pandemia del COVID-19 a partir de archivos CSV oficiales.
A través del uso de Python y librerías de análisis de datos, se realiza
un proceso completo de exploración de la información para comprender
la distribución de casos confirmados, recuperados y fallecidos,
así como su evolución temporal.
Datasets
El análisis se realiza a partir de archivos CSV que contienen información
oficial sobre el COVID-19 a fechas 01-01-2021, 01-2-2021 y 01-03-2021.
Los datasets incluye variables como:
·País
·Provincia
·Casos confirmados
·Casos recuperados
·Fallecimientos
·Fecha de registro
Los datos han sido cargados y transformados utilizando Pandas,
asegurando una estructura adecuada para su posterior análisis. Puede ver los tres archivos csv empleados a continuación:
– Covid Enero
– Covid Febrero
– Covid Marzo
oficial sobre el COVID-19 a fechas 01-01-2021, 01-2-2021 y 01-03-2021.
Los datasets incluye variables como:
·País
·Provincia
·Casos confirmados
·Casos recuperados
·Fallecimientos
·Fecha de registro
Los datos han sido cargados y transformados utilizando Pandas,
asegurando una estructura adecuada para su posterior análisis. Puede ver los tres archivos csv empleados a continuación:
– Covid Enero
– Covid Febrero
– Covid Marzo
Proceso de análisis
Carga de datos desde archivos CSV
Creación y exploración de DataFrames
Limpieza y selección de variables relevantes
Agregación de datos por país y provincia
Análisis de casos confirmados, recuperados y fallecidos
Representación gráfica de la información
Creación y exploración de DataFrames
Limpieza y selección de variables relevantes
Agregación de datos por país y provincia
Análisis de casos confirmados, recuperados y fallecidos
Representación gráfica de la información
Visualización de datos
Para facilitar la interpretación de los resultados, se han generado
gráficos de barras que permiten comparar visualmente el número de
casos entre diferentes países y provincias.
Las visualizaciones ayudan a identificar patrones, diferencias
significativas entre regiones y la magnitud del impacto del COVID-19. A continuación mostramos algunas conclusiones y gráficas empleadas a lo largo del análisis:
gráficos de barras que permiten comparar visualmente el número de
casos entre diferentes países y provincias.
Las visualizaciones ayudan a identificar patrones, diferencias
significativas entre regiones y la magnitud del impacto del COVID-19. A continuación mostramos algunas conclusiones y gráficas empleadas a lo largo del análisis:
Top 10 países con mayor número de casos confirmados (enero 2021)
Este bloque de código agrupa los datos por país y calcula el total de casos confirmados, fallecimientos y recuperaciones durante enero de 2021.
Posteriormente, los resultados se ordenan de forma descendente según el número de casos confirmados, permitiendo identificar los diez países más afectados y comparar su impacto en términos de mortalidad y recuperación.
Posteriormente, los resultados se ordenan de forma descendente según el número de casos confirmados, permitiendo identificar los diez países más afectados y comparar su impacto en términos de mortalidad y recuperación.
Comparativa de casos en países con menos de 150 fallecidos
Esta gráfica de barras muestra el número de casos confirmados, recuperados y fallecidos en aquellos países que registran menos de 150 fallecimientos durante el periodo analizado.
El filtrado permite centrar el análisis en regiones con menor mortalidad, facilitando la comparación del impacto relativo del COVID-19 y evitando que los países con cifras más elevadas distorsionen la visualización.
El filtrado permite centrar el análisis en regiones con menor mortalidad, facilitando la comparación del impacto relativo del COVID-19 y evitando que los países con cifras más elevadas distorsionen la visualización.
Evolución del COVID-19 durante el primer trimestre de 2021
Esta gráfica muestra la evolución mensual de los casos confirmados, recuperados y fallecidos a nivel global entre enero y marzo de 2021.
Se observa una tendencia de crecimiento progresivo en los casos confirmados y recuperados, mientras que el número de fallecimientos se mantiene relativamente estable en comparación.
Buen análisis, claro y bien presentado