/beutplot

COVID-19 daily updated using Python Matplotlib library

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beutplot

https://github.com/rodrigosimoes182/beutplot.git Codigo Baseado em https://towardsdatascience.com/visualizing-covid-19-data-beautifully-in-python-in-5-minutes-or-less-affc361b2c6a Alterações realizadas para adequação de informaçoes e aprendizado da biblioteca Matplotlib

[English]

Section 1 - importing libraries

  • Imports functions from the Matplotlib library

Section 2 - Loading CSV data and building a Dataframe

  • Get the source data in CSV and assign it to a Dataframe

Section 3 - Creating the columns

  • Creates columns of number of cases, infected, recovered and killed
  • Assign these values ​​to a list

Section 4 - Restructuring the data

  • Restructures data so that it can be plotted

Section 5 - Calculating cases per 100,000 inhabitants

  • Normalizes the cases of each country to cases per 100 thousand inhabitants

Section 6 - Generating chart colors and styles

  • Generates colors and styles for each country

Section 7 - Creating the view

  • Creates the x and y axes, the type of graph and formatting

Section 8 - Assigning colors to countries

  • Caption formatting (Lablels)

Section 9 - Adding subtitles

  • Add text and position of subtitles in the chart

Section 10 - Second Chart

  • Creates the second graph of cases per 100 thousand inhabitants
  • The standardized chart has the same look as the previous one

Section 11 - "Voit la" the result!

  • Displays the Graph on the screen

[Portuguese]

Section 1 - importando bibliotecas

  • Importa funções da biblioteca Matplotlib

Section 2 - Carregando os dados CSV e montando um Dataframe

  • Pega os dados da fonte em CSV e atribui para um Dataframe

Section 3 - Criando as colunas

  • Cria as colunas de numero de casos, infectados, recuperados e mortos
  • Atribui estes valores a uma lista

Section 4 - Reestruturando os dados

  • Reestrutura os dados para que possam ser plotados

Section 5 - Calculando casos por 100,000 habitantes

  • Normaliza os casos de cada pais para casos a cada 100 mil habitantes

Section 6 - Generando cores e estilos do grafico

  • Gera cores e estilos para cada país

Section 7 - Criando a visualização

  • Cria os eixos x e y, o tipo de grafico e formatação

Section 8 - Atribuindo as cores aos paises

  • Formatação das legendas(Lablels)

Section 9 - Adicionando as legendas

  • Adiciona texto e posição das legendas no grafico

Section 10 - Segundo Grafico

  • Cria o segundo grafico de casos a cada 100 mil habitantes
  • O Grafico normalizado têm o mesmo visual do anterior

Section 11 - "Voit la" o resultado!

  • Apresenta o Grafico na tela