26:null 27:["$","title",null,{"children":"ixmaps - Sicilia - COVID-19 - Ordinanze 'zone rosse' - mappe e plot - v3 - 'picchi' | gjrichter | Observable"}] 2c:T55d,theme1 = { return { // usiamo il layer 'Comuni' definito nel prinmo tema per le posizioni "layer": "Comuni", "data": { "name": "ORDINANZE_PIVOT", "lookupfield": "pro_com" }, "field": columnsA.join("|"), "style": { "type": "CHART|USER|SIZEP3|VALUES|CLIP", "colorscheme": [ "red"], "userdraw":"pinnacleChart", "fillopacity": "0.7", "colorfield": "pro", "colorvalues": ["Agrigento","Caltanissetta","Catania","Enna","Messinia","Palermo","Ragusa","Siracusa","Trapani"], "clipframes":columnsA.length, "clipframerate": "8", "xaxis": xaxisA, "units": "", "normalsizevalue": "100", "scale": "0.5", "valuedecimals": "0", "titlefield": "comune", "textcolor": "black", "title": "... in 'zona rossa'", "description": "popolazione in zona rossa, storico per giorni con ordinanza; il colore indica la Provincia

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\nI progetti possono definire uno o più temi, che configurano la visualizzazione di una fonte dati.\n\nQuesta mappa ha 2 temi, il primo carica i poligoni dei comuni, il secondo per definisce una sequenza di grafici con i abitanti dei comuni attualmente in 'zona rossa'.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1027,"value":"georef = {\n return \t{\n\t\t\t\"layer\": \"Comuni\",\n\t\t\t\"style\": {\n\t\t\t\t\"type\": \"FEATURES|NOLEGEND|LOCKED\",\n\t\t\t\t\"colorscheme\": [\n\t\t\t\t\t\"none\"],\n\t\t\t\t\"fillopacity\": \"1\",\n\t\t\t\t\"dbtable\": \"Comuni\",\n\t\t\t\t\"dbtableUrl\": \"https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/maps.ixmaps.com/Istat/comuni_2020/italia_comuni_2020_g_sicilia.geojson\",\n\t\t\t\t\"dbtableType\": \"geojson\",\n\t\t\t\t\"datacache\": \"false\",\n\t\t\t\t\"itemfield\": \"PRO_COM\",\n\t\t\t\t\"lookupfield\": \"geometry\",\n\t\t\t\t\"linecolor\": [\n\t\t\t\t\t\"#eeeeee\"],\n\t\t\t\t\"linewidth\": \"1\",\n\t\t\t\t\"title\": \"Comuni della Regione Sicilia\"\n\t\t\t\t}\n }\n }","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3146,"value":"georef_prov = {\n return {\n\t\t\t\"layer\": \"Province_2019\",\n\t\t\t\"field\": \"$item$\",\n\t\t\t\"field100\": \"\",\n\t\t\t\"style\": {\n\t\t\t\t\"type\": \"FEATURES|NOLEGEND\",\n\t\t\t\t\"colorscheme\": [\n\t\t\t\t\t\"#f8f8f8\"],\n\t\t\t\t\"fillopacity\": \"1\",\n\t\t\t\t\"shadow\": \"false\",\n\t\t\t\t\"dbtable\": \"Province_2019\",\n\t\t\t\t\"dbtableUrl\": \"https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/maps.ixmaps.com/Istat/province_2019/Province_s.geojson.gz\",\n\t\t\t\t\"dbtableType\": \"geojson\",\n\t\t\t\t\"datacache\": \"true\",\n\t\t\t\t\"itemfield\": \"DEN_UTS\",\n\t\t\t\t\"lookupfield\": \"geometry\",\n\t\t\t\t\"units\": \"\",\n\t\t\t\t\"refreshtimeout\": \"0\",\n\t\t\t\t\"scale\": \"1\",\n\t\t\t\t\"linecolor\": [\n\t\t\t\t\t\"#aaaaaa\"],\n\t\t\t\t\"linewidth\": \"0.5\",\n\t\t\t\t\"valuescale\": \"1\",\n\t\t\t\t\"title\": \"Province 2019\"\n\t\t\t\t}\n }\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1050,"value":"$2c","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2963,"value":"$2d","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3094,"value":"$2e","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3189,"value":"$2f","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3251,"value":"theme3b = {\n return \t{\n // usiamo il layer 'Comuni' definito nel prinmo tema per le posizioni\n\t\t\t\"layer\": \"Province_2019\",\n \"data\": {\n \"name\": \"ORDINANZE_PROV\",\n\t\t\t\t\"lookupfield\": \"pro\"\n },\n\t\t\t\"field\": \"pop_percent\",\n \t\t\t\"style\": {\n\t\t\t\t\"type\": \"CHART|LABEL|FIXSIZE|VALUES|TEXTONL\",\n\t\t\t\t\"colorscheme\": [\n \"white\"],\n \"symbols\": \"label\",\n \t\t\t\t\"fillopacity\": \"0.02\",\n\t\t\t\t\"units\": \"%\",\n \"offsetx\": \"-11\",\n \"offsety\": \"4\",\n \"normalsizevalue\": \"1\",\n\t\t\t\t\"scale\": \"2\",\n \"linecolor\": \"black\",\n \"valuedecimals\": \"0\",\n\t\t\t\t\"textcolor\": \"#666666\",\n\t\t\t\t\"title\": \"... in 'zona rossa'\",\n\t\t\t\t\"description\": \"\"\n\t\t\t\t}\n }\n }","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3151,"value":"$30","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2527,"value":"---\n# Vega Lite Plots","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2591,"value":"I grafici (x/y plots) indagano su rapporto tra no. di ordinanze e giorni in zona rossa al livello comunale e provinciale.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2713,"value":"> *plot 1: popolazione coinvolta - 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livello Province*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2870,"value":"{\nreturn vl.markCircle({filled: true}) \n .data(condensed_pro.json())\n // condensed data (vedi sotto)\n .encode(\n vl.size().fieldQ(\"pop_pro\").scale({domain: [100000, 1000000], range: [1, 5000]}).title('popolazione in zona'),\n vl.x().fieldQ(\"pop_g\").scale({domain:[0,30000000], range: [1, width-190]}).title(\"popolazione * giorni\"), \n vl.y().fieldQ(\"giorni\").scale({domain:[0,1500]}).title(\"giorni * comuni\"), \n vl.tooltip().fieldN(\"pro\"), \n vl.color().fieldN('pro').scale({scheme:'tableau20'}).title(\"provincia\"),\n vl.opacity().value(0.5) \n )\n .width(width)\n .autosize(\"fit\")\n .height(600)\n .render() \n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3130,"value":"> *plot 5: % della popolazione (provincia) vs comuni-giorni*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2881,"value":"{\nreturn vl.markCircle({filled: true}) \n .data(condensed_pro.json())\n // condensed data (vedi sotto)\n .encode(\n vl.size().fieldQ(\"pop_pro\").scale({domain: [100000, 1000000], range: [1, 5000]}).title('popolazione'),\n vl.x().fieldQ(\"pop_percent\").scale({domain:[0,100], range: [1, width-190]}).title(\"% della popolazione almeno una volta in zona rossa\"), \n vl.y().fieldQ(\"giorni\").scale({domain:[0,1500]}).title(\"giorni * comunui\"), \n vl.tooltip().fieldN(\"pro\"), \n vl.color().fieldN('pro').scale({scheme:'tableau20'}).title(\"provincia\"),\n vl.opacity().value(0.5) \n )\n .width(width)\n .autosize(\"fit\")\n .height(600)\n .render() \n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":889,"value":"---\n# i dati\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":513,"value":"I dati sulle Ordinanze COVID Regione Siciliana (Zone Rosse) sono pubblicati da **opendatasicilia** su GitHub: https://github.com/opendatasicilia/ordinanze-covid","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2596,"value":"Per queste visualizzazioni viene scaricato l'attuale file con ordinanze e comuni.\n\nIn seguito tutte la preparazione dei dati, dalla tabella originale alle tabelle utilizzati in tutte due tipi di visualizzazioni, mappa iXmaps e plot con Vega Lite. ","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2654,"value":"### la sorgente","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":520,"value":"ordinanze = d3.csv(\"https://raw.githubusercontent.com/opendatasicilia/ordinanze-covid/main/data.csv\")","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":517,"value":"Inputs.Table(ordinanze)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2165,"value":"La tabella sopra contiene una riga per ogni ordinanza e comune. La stessa ordinanza riferito per ogni comune che riguarda.\nPer la visualizzazione del storico dei comuni in *Zona Rossa* vorremmo una tabella pivot con una riga per comune e tutte le date con comuni in zona rossa.\nPer creare questo pivot dobbiamo 'espandere' per prima la tabella sopra e creare una riga per Comune e giorno in zona rossa.\nEsempio: se l'ordinanza ha 'data_inizio' = '2021-03-12' e 'data-fine' = '2021-03-26' ci sono 14 giorni in zona rossa -> 14 righe da creare","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1920,"value":"__ordinanze = Data.import({\"source\":ordinanze,\"type\":\"json\"}).sort(\"nro_ordinanza\").select(filter.filter)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2134,"value":"> *'__ordinanze' è l'import della tabella 'ordinanze' in Data, una classe con metodi per trasformare dati* ","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1990,"value":"__ordinanze_expanded = __expand_data(__ordinanze);","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1988,"value":"$31","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2193,"value":"qui la tabella *__ordinanze_expanded*, 'lunga' ma con pochi campi ","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2021,"value":"Inputs.Table(__ordinanze_expanded.json())","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2142,"value":"---\n## dati finali per iXMaps\nDa questa nuova tabella, che contiene una riga per Comune e giorno in zona rossa, si crea un tabella pivot con una riga per Comune e una colonna per ogni giorno in 'zone rosse'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1925,"value":"pivot = __ordinanze_expanded.pivot({\n lead: \"pro_com\",\n columns: \"date\",\n keep: [\"comune\",\"pro\"],\n value: \"giorno\"\n}).sort(\"pro\")","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1930,"value":"Inputs.Table(pivot.json())","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2199,"value":"Questo è la tabella per la mappa (iXMaps).\n- viene caricata nel progetto con:
.setData(pivot,{name:\"ORDINANZE_PIVOT\",type:\"jsonDB\"})\n- e riferita nella definizione del theme2 con:
\"dbtable\": \"ORDINANZE_PIVOT\",","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2499,"value":"---\n## dati per Vega Lite plots\nPoi usiamo la stessa tabella ***__ordinanze_expanded*** per creare i dati dei X/Y plots\n> *per non distruggere la fonte '__ordinanze_expanded' usiamo un 'trucco' per creare una tabella nuova con: Data.import(...)*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":2337,"value":"condensed = Data.import({\"source\":__ordinanze_expanded.json(),\"type\":\"json\"}).condense({\n lead: \"pro_com\",\n keep: 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