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Vigilancia Epidemiológica
minvalue = 0
last_column = dfcsv.columnNames()[dfcsv.columnNames().length - 1]
dfcsv = aq.loadCSV(dataurl)
municipio_order = {
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.objects()
.slice(0,50)
}
max_mun = aq.agg(df.groupby(['municipio']).rollup({ total: d => op.sum(d.selected)}), d => op.max(d.total))
nombres = indice_csv2.orderby('nombre_comun').select('nombre_comun').objects().map(d => d.nombre_comun)
dfo = {
return df
.select('dep', 'municipio', 'mes', column)
.filter(aq.escape(d => d[column] > 0))
.derive({ mes: aq.escape(d => new Date(d.mes))})
.derive({ color: aq.escape(d => colores[d.dep])})
.objects()
}
nonempty
dfo2 = {
if (is_sex_compare) {
return df
.derive({ mes: aq.escape(d => new Date(d.mes))})
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.derive({ s1: aq.escape(d => d[sex_compare[1]] + Math.random() * .3)})
.objects()
} else {
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}
}
municipio_vista = {
return df
.filter(aq.escape((d) => d.municipio == munselect))
.objects()
}
import { aq, op } from '@uwdata/arquero'
sex_cols = d3.json('https://mauforonda.github.io/vigilancia-epidemiologica/resources/column_compare_sexo.json')
is_sex_compare = valid_comparisons.length > 0
sex_max = {
if (is_sex_compare) {
return d3.max([d3.max(dfo2.map(d => d.s0)), d3.max(dfo2.map(d => d.s1))])
} else {
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}
}
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