Análise de dados de Covid

Título: Explorando Dados da COVID-19 no Brasil com Python, Pandas, Plotly e Streamlit

Em meio à pandemia de COVID-19 que assolou o mundo, a análise de dados se tornou uma ferramenta essencial para compreender a disseminação da doença e tomar decisões informadas. Neste artigo, exploraremos uma aplicação Python que permite aos usuários visualizarem dados relacionados à COVID-19 no Brasil de forma interativa. Essa aplicação foi construída usando as bibliotecas Pandas, Plotly e Streamlit.

A aplicação em questão foi desenvolvida com o objetivo de fornecer uma interface simples e amigável para a visualização de dados da COVID-19 no Brasil. Ela utiliza um conjunto de bibliotecas poderosas para realizar essa tarefa de maneira eficiente. A seguir, examinaremos os principais aspectos da aplicação:

1. Carregando os Dados
2. Os dados são a espinha dorsal de qualquer análise. Nesta aplicação, os dados da COVID-19 são lidos de um arquivo CSV usando a biblioteca Pandas. O conjunto de dados inclui informações sobre novos óbitos, novos casos, óbitos por 100 mil habitantes e casos por 100 mil habitantes para diferentes estados do Brasil.

python

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df = pd.read_csv('cases-brazil-states.csv') 

1. Seleção do Estado e do Tipo de Informação
2. Uma das características mais interessantes da aplicação é a capacidade de o usuário escolher o estado brasileiro e o tipo de informação que deseja visualizar. Isso é feito por meio de menus interativos no lado direito da interface.

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estados = list(df['state'].unique()) state = st.sidebar.selectbox('Qual o estado', estados) colunas = ['Novos óbitos', 'Novos casos', 'Óbitos por 100 mil habitantes', 'Casos por 100 mil habitantes'] column = st.sidebar.selectbox('Qual o tipo de informação?', colunas) 

1. Visualização dos Dados
2. A biblioteca Plotly é usada para criar gráficos interativos com base nos dados selecionados. Neste caso, um gráfico de linha é gerado para mostrar a evolução do tipo de informação escolhido ao longo do tempo para o estado selecionado.

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fig = px.line(df, x="date", y=column, title=column + ' - ' + state) 

1. Além disso, a aplicação também melhora a apresentação dos gráficos, adicionando títulos informativos e rótulos para os eixos.

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fig.update_layout(xaxis_title='Data', yaxis_title=column.upper(), title={'x': 0.5}) 

1. Apresentação e Interatividade
2. O Streamlit é a chave para criar uma interface de usuário interativa e responsiva. Ele permite que a aplicação seja executada no navegador da web de forma fácil e eficiente. Os gráficos gerados são apresentados no layout do Streamlit com um título e uma breve descrição.

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st.title('DADOS COVID - BRASIL') st.write('Nessa aplicação o usuário tem opção de escolher o estado e o tipo de informação para mostrar o gráfico. Use o menu lateral para alterar a amostragem.') st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) 

1. Fonte de Dados
2. É importante observar que os dados utilizados na aplicação foram obtidos a partir de uma fonte confiável e estão disponíveis no GitHub.

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st.caption('Os dados foram obtidos a partir do site: https://github.com/wcota/covid19br') 

Conclusão

Esta aplicação Python é um exemplo prático de como usar Pandas, Plotly e Streamlit para criar uma interface interativa para visualizar dados da COVID-19 no Brasil. A capacidade de selecionar estados e tipos de informações torna a aplicação útil para acompanhar a evolução da pandemia em diferentes regiões. Além disso, a aplicação demonstra como é importante acessar fontes confiáveis de dados para análises precisas e informadas.

À medida que continuamos a enfrentar desafios relacionados à COVID-19, a análise de dados continua a desempenhar um papel crucial no entendimento da situação e na tomada de decisões informadas. Aplicações como essa fornecem uma maneira acessível e interativa de explorar esses dados, capacitando as pessoas a compreender melhor a situação e agir com base em informações atualizadas.

Com este projeto fornecido pela DIO fico cada vez mais apaixonado por ciência de dados.