31:T70c,{ function metricsForWeekRange(region, numWeeks) { debugger; const weekEndings = _.range(0,numWeeks).map(d => moment(dataDate).subtract(d, "weeks").format("YYYY-MM-DD")) const data = _.reduce(weekEndings, (memo, date) => { memo.casos += dictRegionFecha[region][date].nuevos_casos_semanales; memo.tests += dictRegionFecha[region][date].nuevos_tests_semanales; return memo; }, {casos:0, tests:0}) return data } const periodsData = _.concat(regiones, "Chile").map(region => { const data1Week = metricsForWeekRange(region,1) const data2Weeks = metricsForWeekRange(region,2) const data4Weeks = metricsForWeekRange(region,4) return { region:region, positividad1Semanas: data1Week.casos / data1Week.tests, positividad2Semanas: data2Weeks.casos / data2Weeks.tests, positividad4Semanas: data4Weeks.casos / data4Weeks.tests } }) function trendLabel(d) { if(d.positividad1Semanas > d.positividad2Semanas && d.positividad2Semanas > d.positividad4Semanas) { return "SUBIENDO" } else if(d.positividad1Semanas < d.positividad2Semanas && d.positividad2Semanas < d.positividad4Semanas) { return "BAJANDO" } else { return "no concluyente" } } return html` ${periodsData.map(d => ` `)}

Región	Positividad últimas 4 semanas	Positividad últimas 2 semanas	Positividad última semana
${d.region}	${d3.format(".2%")(d.positividad4Semanas)}	${d3.format(".2%")(d.positividad2Semanas)}	${d3.format(".2%")(d.positividad1Semanas)}	${trendLabel(d)}

` }32:T8f6,{ const dict = {}; const numWeeks = 5; const validDates = _.range(numWeeks).map(i => moment(dataDate).subtract(i, "weeks").format("YYYY-MM-DD")) const items = dataChile.filter(d => regionesSeleccionadas.includes(d.localidad) && validDates.includes(d.fecha)) const data = items.map(d => ({ fecha: d.fecha, localidad : d.localidad, casos_semanales: d.nuevos_casos_semanales, casos_semanales_pcr: d.nuevos_casos_semanales - d.nuevos_casos_semanales_por_antigeno, tests_semanales: d.nuevos_tests_semanales, positividad: (d.nuevos_casos_semanales - d.nuevos_casos_semanales_por_antigeno)/d.nuevos_tests_semanales })) data.forEach(d => { dict[d.fecha] = dict[d.fecha] || {} dict[d.fecha][d.localidad] = dict[d.fecha][d.localidad] || d; const prevWeek = moment(d.fecha).subtract(1, "week").format("YYYY-MM-DD"); if (dict[prevWeek] && dict[prevWeek][d.localidad]) { const recordPrevWeek = dict[prevWeek][d.localidad]; d.cambio_positividad = (d.positividad / recordPrevWeek.positividad) -1 d.cambio_tests = (d.tests_semanales / recordPrevWeek.tests_semanales) -1 d.cambio_casos = (d.casos_semanales / recordPrevWeek.casos_semanales) -1 d.cambio_casos_pcr = (d.casos_semanales_pcr / recordPrevWeek.casos_semanales_pcr) -1 } }) return html` ${_.chain(data).groupBy(d => d.localidad).map((items,localidad) => ` ${items.map((d,i) => ` `)} `).value()}

Región	Fecha	Casos	Casos PCR	Tests	Positividad	Cambio Positividad	Cambio Tests	Cambio Casos	Cambio Casos PCR
${i == 0 ? `${d.localidad}` : `${d.localidad}`}	${d.fecha}	${d3.format(",")(d.casos_semanales)}	${d3.format(",")(d.casos_semanales_pcr)}	${d3.format(",")(d.tests_semanales)}	${d3.format(".1%")(d.positividad)}	${d3.format(".1%")(d.cambio_positividad)}	${d3.format(".1%")(d.cambio_tests)}	${d3.format(".1%")(d.cambio_casos)}	${d3.format(".1%")(d.cambio_casos_pcr)}

` }33:Tab7,{ const dict = {}; const numWeeks = 2; const validDates = _.reverse(_.range(numWeeks).map(i => moment(dataDate).subtract(i, "weeks").format("YYYY-MM-DD"))) const items = dataChile.filter(d => regionesSeleccionadas.includes(d.localidad) && validDates.includes(d.fecha)) const data = items.map(d => ({ fecha: d.fecha, localidad : d.localidad, casos_semanales: d.nuevos_casos_semanales, casos_semanales_pcr: d.nuevos_casos_semanales - d.nuevos_casos_semanales_por_antigeno, tests_semanales: d.nuevos_tests_semanales, positividad: (d.nuevos_casos_semanales - d.nuevos_casos_semanales_por_antigeno)/d.nuevos_tests_semanales })) data.forEach(d => { dict[d.localidad] = dict[d.localidad] || {} dict[d.localidad][d.fecha] = dict[d.localidad][d.fecha] || d; const prevWeek = moment(d.fecha).subtract(1, "week").format("YYYY-MM-DD"); if (dict[d.localidad] && dict[d.localidad][prevWeek]) { const recordPrevWeek = dict[d.localidad][prevWeek]; d.cambio_positividad = (d.positividad / recordPrevWeek.positividad) -1 d.cambio_tests = (d.tests_semanales / recordPrevWeek.tests_semanales) -1 d.cambio_casos = (d.casos_semanales / recordPrevWeek.casos_semanales) -1 d.cambio_casos_pcr = (d.casos_semanales_pcr / recordPrevWeek.casos_semanales_pcr) -1 } }) const rows = [] _.chain(dict).each((dates, localidad) => { const record = {}; record.date = date; record.localidad = localidad; record.dates = []; rows.push(record); validDates.forEach(date => { record.dates.push({ date:date, item:dates[date] }) }) }).value() return html` ${validDates.map(d => ``)} ${validDates.map(d => ``)} ${validDates.map(d => ``)} ${rows.map(d => ` ${d.dates.map(e => ` `)} ${d.dates.map(e => ` `)} ${d.dates.map(e => ` `)} `)}

Región	Casos ${moment(d).format("D MMM")}	Casos Var	Tests ${moment(d).format("D MMM")}	Tests Var	Positividad ${moment(d).format("D MMM")}	Positividad Var
${`${d.localidad}`}	${d3.format(",")(e.item.casos_semanales)}	${d3.format(".1%")(d.dates[1].item.cambio_casos_pcr)}	${d3.format(",")(e.item.tests_semanales)}	${d3.format(".1%")(d.dates[1].item.cambio_tests)}	${d3.format(".1%")(e.item.positividad)}	${d3.format(".1%")(d.dates[1].item.cambio_positividad)}

` }34:Tb75,descripcionIndicadores = ({ nuevos_casos_semanales: "Casos semanales", nuevos_casos_semanales_sin_antigeno: "Casos semanales confirmados x PCR", nuevos_casos_semanales_por_antigeno: "Casos semanales confirmados x Antígeno", nuevos_casos_semanales_confirmados_y_probables: "Casos semanales confirmados y probables", nuevos_casos_semanales_sin_sintomas: "Casos semanales sin síntomas", nuevos_casos_semanales_con_sintomas: "Casos semanales con síntomas", camasUCI_covid19: "Pacientes COVID19 en UCI", ocupacionUCI: "Ocupación UCI", nuevos_fallecidos_semanales: "Fallecidos reportados x semana", nuevos_tests_semanales: "Tests Semanales (PCR)", positividad: "Positividad Semanal (PCR)", positividad_semanal_casos_reportados_diarios: "Positividad Semanal PCR (en base a reporte diario)", positividad_incluyendo_antigeno: "Positividad Semanal (inc. antígeno)", camas_habilitadas: "Camas UCI habilitadas", camas_no_covid19: "Camas UCI NO COVID19", camas_totales: "Camas Totales (COVID19 & NO COVID19)", total_dosis_primera: "Total primera dosis vacunación", total_dosis_segunda: "Total segunda dosis vacunación", nuevas_dosis_primera: "Nueva primera dosis vacunación", nuevas_dosis_segunda: "Nueva segunda dosis vacunación", nuevos_fallecidos_confirmados_semanales_fecha_fallecimiento: "Fallecidos confirmados semanales x fecha defunción (Chile)", nuevos_fallecidos_sospechosos_semanales_fecha_fallecimiento: "Fallecidos no confirmados x laboratorio semanales x fecha defuncion (Chile)", nuevos_fallecidos_semanales_totales_fecha_fallecimiento: "Fallecidos semanales x fecha defunción (Chile)", incidencia: "Nuevos casos confirmados diarios x 100K habs.", casos_diarios_X100K_con_probables: "Nuevos casos (confirmados & probables) diarios x 100K habs.", provenienteContacto: "% Proveniente contactos", nuevos_fallecidos_semanales_DEIS: "Total fallecidos DEIS", proporcion_fallecidos_extrahospitalarios: "% Fallecidos extrahospitalarios", nuevos_fallecidos_semanales_DEIS_abierto: "Fallecidos totales DEIS (abierto)", nuevos_fallecidos_semanales_confirmados_DEIS_abierto: "Fallecidos confirmados DEIS (abierto)", nuevos_fallecidos_semanales_probables_DEIS_abierto: "Fallecidos probables DEIS (abierto)", aumento_semanal_camasUCI_covid19: "Aumento UCI (pacientes COVID19)", ocupacionUCI_nacional: "Ocupación UCI Nacional", UCI_nacional_total: "Total Camas Nacional", UCI_nacional_ocupados: "UCI (COVID + No COVID)", UCI_nacional_disponibles: "Disponibles UCI Nacional", total_tests_semanales_antigeno: "Tests antígeno", positividad_antigeno: "Positividad antígeno", ingreso_semanal_UCI: "Ingreso UCI semanal", nuevos_casos_semanales_probables: "Casos semanales probables", camas_hospital_UTI: "Camas COVID19 en UTI", camas_hospital_basica_media: "Cama Básica & Media con pacientes COVID19" })35:T798,casosDeUso = ({ "Fallecidos (PCR+) por fecha reporte" : { regiones : ["Chile"], kpis : ["nuevos_fallecidos_semanales"] }, "Fallecidos totales por fecha defunción" : { regiones : ["Chile"], kpis : ["nuevos_fallecidos_semanales_totales_fecha_fallecimiento"] }, "Pacientes COVID19 Hospitalizados en UCI" : { regiones : ["Chile"], kpis : ["camasUCI_covid19"] }, "Casos semanales" : { regiones : ["Chile"], kpis : ["nuevos_casos_semanales"] }, "Tests" : { regiones : ["Chile"], kpis : ["nuevos_tests_semanales"] }, "Positividad" : { regiones : ["Chile" ], kpis : ["positividad"] }, /* "Casos semanales con y sin síntomas" : { regiones : ["Chile"], kpis : ["nuevos_casos_semanales_con_sintomas", "nuevos_casos_semanales_sin_sintomas"] }, "Casos semanales Región Metropolitana vs Otras regiones" : { regiones : ["Metropolitana", "Regiones excluyendo RM" ], kpis : ["nuevos_casos_semanales"] }, "Casos con síntomas Región Metropolitana vs Otras regiones" : { regiones : ["Metropolitana", "Regiones excluyendo RM" ], kpis : ["nuevos_casos_semanales_con_sintomas"] }, "Positividad en R. Metropolitana y Otras Regiones" : { regiones : ["Chile", "Metropolitana", "Regiones excluyendo RM" ], kpis : ["positividad"] }, "Camas COVID-19 vs No COVID-19" : { regiones : ["Chile" ], kpis : ["camasUCI_covid19","camas_no_covid19" ] }, "Ocupación UCI" : { regiones : ["Chile" ], kpis : ["ocupacionUCI"] }, "Ocupación UCI Metropolitana & Otras Regiones" : { regiones : ["Metropolitana", "Regiones excluyendo RM" ], kpis : ["ocupacionUCI"] }, "Fallecidos Metropolitana & otras regiones" : { regiones : ["Metropolitana", "Regiones excluyendo RM" ], kpis : ["nuevos_fallecidos_semanales"] }, */ })36:T4e8,function kpiFormat(kpi) { const formatPerKPI = { nuevos_casos_semanales: d3.format(".3s"), nuevos_casos_semanales_sin_sintomas: d3.format(".3s"), nuevos_casos_semanales_con_sintomas: d3.format(".3s"), nuevos_tests_semanales: d3.format(".3s"), positividad: d3.format(".1%"), positividad_incluyendo_antigeno: d3.format(".1%"), positividad_semanal_casos_reportados_diarios: d3.format(".1%"), nuevos_fallecidos_semanales: d3.format(".3s"), camasUCI_covid19: d3.format(".3s"), ocupacionUCI: d3.format(".1%"), camas_habilitadas: d3.format(".3s"), camas_covid19: d3.format(".3s"), camas_no_covid19: d3.format(".3s"), proporcion_fallecidos_extrahospitalarios: d3.format(".1%"), provenienteContacto: d3.format(".1%"), ocupacionUCI_nacional: d3.format(".1%"), total_tests_semanales_antigeno: d3.format(".2s"), positividad_antigeno: d3.format(".1%"), incidencia: d3.format(".1f"), nuevos_fallecidos_semanales_DEIS_abierto: d3.format(",d"), nuevos_fallecidos_semanales_confirmados_DEIS_abierto: d3.format(",d"), nuevos_fallecidos_semanales_probables_DEIS_abierto: d3.format(",d"), default: d3.format(".3s") }; return formatPerKPI[kpi] || formatPerKPI["default"]; }37:T818,function kpiUnit(kpi) { const unitPerKPI = { nuevos_casos_semanales: "Casos semanales", nuevos_casos_semanales_confirmados_y_probables: "Casos semanales", nuevos_casos_semanales_sin_sintomas: "Casos semanales", nuevos_casos_semanales_con_sintomas: "Casos semanales", nuevos_tests_semanales: "Tests semanales", positividad: "Positividad (%)", positividad_incluyendo_antigeno: "Positividad (%)", positividad_semanal_casos_reportados_diarios: "Positividad (%)", nuevos_fallecidos_semanales: "Fallecidos semanales", camasUCI_covid19: "Camas", ocupacionUCI: "Porcentaje de ocupación (%)", camas_habilitadas: "Camas", camas_covid19: "Camas", camas_no_covid19: "Camas", camas_totales: "Camas", nuevos_fallecidos_semanales_totales_fecha_fallecimiento: "Fallecidos semanales", nuevos_fallecidos_confirmados_semanales_fecha_fallecimiento: "Fallecidos semanales", nuevos_fallecidos_sospechosos_semanales_fecha_fallecimiento: "Fallecidos semanales", incidencia: "Casos diarios x 100K habs.", total_dosis_primera: "# Dosis", total_dosis_segunda: "# Dosis", proporcion_fallecidos_extrahospitalarios: "% Fallecidos no hospitalizados", nuevos_fallecidos_semanales_confirmados_DEIS_abierto: "Fallecidos semanales", nuevos_fallecidos_semanales_probables_DEIS_abierto: "Fallecidos semanales", nuevos_fallecidos_semanales_DEIS_abierto: "Fallecidos semanales", provenienteContacto: "% Casos proveniente contacto", aumento_semanal_camasUCI_covid19: "Camas", ocupacionUCI_nacional: "Porcentaje de ocupación (%)", UCI_nacional_total: "Camas", UCI_nacional_ocupados: "Camas", UCI_nacional_disponibles: "Camas", total_tests_semanales_antigeno: "Tests semanales", positividad_antigeno: "Positividad (%)", casos_diarios_X100K_con_probables: "Casos diarios x 100K habs.", nuevos_casos_semanales_probables: "Casos probables semanales", default: "Unidad no definida" }; return unitPerKPI[kpi] || unitPerKPI["default"]; }38:Tef8,function buildWeeklyTrendFlex(region, kpis) { const weekWindow = numWeeks; //let data =dataGroupedByCountry; // Reduce data a últimas numWeeks semanas function windowData(data) { return _.chain(data).sortBy(d => d.fecha).takeRight(numWeeks*7).value() } // Crea series de datos x región seleccionada const data = _.chain(regionesSeleccionadas) .map(region => ({ location: region, data: windowData(dataChile.filter(d => d.localidad == region && d.fecha <= dataDate)) //data: windowData(dataChile.filter(d => d.localidad == region && d.fecha <= dataDate)) })) .value() const fromDate = _.chain(data).map(d => d.data).flatten().map(d => d.fecha).min().value() function currentMessage() { const record = _.last(data) return `${moment(record.fecha).format("D MMM")}: ${d3.format(".1%")(record.positividad)}` } let legendItems = []; debugger; // Build legend labels regionesSeleccionadas.forEach(region => { kpis.forEach(kpi => { const record = { color: colorScale(`${region}-${kpi}`) } const values = []; if (regionesSeleccionadas.length > 1) { values.push(region) } if (regionesSeleccionadas.length == 1 && kpis.length == 1) { values.push(descripcionIndicadores[kpi]) } if (kpis.length > 1) { values.push(descripcionIndicadores[kpi]) } record["nombre"] = `${values.map(d => d).join(", ")}` legendItems.push(record) }) }) const out = html`

${_.chain([region]).map(d => { //const nodes = layout.nodes(d.items).filter(d => d[0].value > 10); const nodes = data; const el = html`

${kpis.map(d => `${descripcionIndicadores[d]}`).join(", ")}

${regionesSeleccionadas.map(d => `${d}`).join(", ")}

${moment(fromDate).format("D MMM YYYY")} a ${moment(dataDate).format("D MMM YYYY")} (${numWeeks} semanas)

Fuente de Datos: Ministerio de Salud a través de repositorio de datos del Ministerio de Ciencia
https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19

` const visEl = d3.select(el).select("div.vis svg"); const visObj = new WeeklyGrowthFlexVis(visEl.node()); const recentNodes = _.slice(nodes, nodes.length-(weekWindow*7+1), nodes.length) visObj .scaleType(tipoEscala) .kpis(kpis) .weeklyMarks(marcaSemanal) .axisFontSize(32) .kpiFormat(kpiFormat) .kpiUnit(kpiUnit) .colorScale(colorScale) .forceZeroBase(true) .render(recentNodes) return el }).value()}

` return out } 39:T390a,class WeeklyGrowthFlexVis { constructor(el) { this._data = []; this._margin = {left: 100, right:width*0.3, top:10, bottom: 60}; this._kpis = ["nuevos_casos_semanales"] this._dateAttribute = "fecha"; this._weeklyMarks = true; this._weeksThreshold = 20; // Límite sobre el cual desplegar burbujas cada 2 semanas this._scaleType = "linear" this.secondaryKpis = { "deltaCases" : "growthVariance7Days", //"growthPercentCases", "deltaDeaths" : "growthVariance7DaysDeaths", // "growthPercentDeaths", "positividad" : "growthPercentPositividad", // "growthPercentDeaths", } this.metricLabel = { "growthPercentCases" : "Nuevos casos confirmados", "factorCases" : "Nuevos casos confirmados", "deltaCases" : "Nuevos casos confirmados", "growthPercentDeaths" : "Nuevos fallecidos reportados", "factorDeaths" : "Nuevos fallecidos reportados", "deltaDeaths" : "Nuevos fallecidos reportados", "positividad" : "Positividad", } this.kpiClass = { "growthPercentCases" : "cases", "factorCases" : "cases", "deltaCases" : "cases", "growthPercentDeaths" : "deaths", "factorDeaths" : "deaths", "deltaDeaths" : "deaths", } this._kpiFormat = (kpi) => d3.format(".3s") this._kpiUnit = (kpi) => "Units" this._totalWidth = width; this._totalHeight = width*0.6; this._colorScale = d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10); this.svgContainer = d3.select(el); this.startup(); } startup() { this._width = this._totalWidth - this._margin.left - this._margin.right; this._height = this._totalHeight - this._margin.top - this._margin.bottom; this.bubbleRadius = numWeeks <= this._weeksThreshold ? this._width / numWeeks / 2 : this._width / numWeeks; this.bubbleFontsize = this.bubbleRadius * 0.6;// scaleFactor * this._totalWidth/85; this.xScale = d3.scaleTime() .range([0,this._width]) this.yScale = this._scaleType == "log" ? d3.scaleLog() : d3.scaleLinear(); this.yScale .range([this._height,0]) this.yAxis = d3.axisLeft(this.yScale) //.ticks(3) .tickFormat(this._kpiFormat(this._kpis[0])); this.xAxis = d3.axisBottom(this.xScale) //.tickFormat(d3.timeFormat("%d/%b")) .tickFormat(d => moment(d).format("D MMM")); this.svgContainer .attr("width",this._width+this._margin.left+this._margin.right) .attr("height",this._height+this._margin.top+this._margin.bottom) this.svgContainer.selectAll("g").remove(); this.container = this.svgContainer.selectAll("g.container") .data([1]) .join("g") .attr("class", "container") .attr("transform", `translate(${this._margin.left},${this._margin.top})`) this.container .append("g") .attr("class", "y axis") this.container .append("g") .attr("transform", `translate(0,${this._height})`) .attr("class", "x axis") // text label for the x axis this.container.append("text") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", this._axisFontSize || 20) .attr("y", this._margin.bottom-12) .attr("class", "title x") .attr("dy", 10) .attr("transform",`translate(${this._width},${this._height})`) .style("text-anchor", "end") .text(`Fecha`); // text label for the y axis this.container.append("text") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", this._axisFontSize || width/65) .attr("class", "title y") .attr("transform",`rotate(-90)`) .attr("y", 0 - this._margin.left) .attr("x",0 - (this._height / 2)) .attr("dy", "1em") .style("text-anchor", "middle") .text(`${this._kpiUnit(this._kpis[0])} ${this._scaleType == "log" ? `(escala logarítmica)` : ``}`); this.bgContainer = this.container.append("g") .attr("class", "bgtContainer"); this.chartContainer = this.container.append("g") .attr("class", "chartContainer"); this.tooltip = this.container.append("g") .attr("class", "mytooltip") .attr("display", "none") this.tooltip.append("rect") .attr("width", 100) .attr("height", 20) .attr("opacity", 0.8) .attr("fill", "lightgrey") .attr("x", 0) this.tooltip.append("text") .attr("text-anchor", "middle") .attr("x",0) .attr("y",40) this.growthVis = this.container.append("g") .attr("class", "growth vis") .attr("display", true) this.growthVis.append("line") .attr("x1",0) .attr("y1",0) .attr("x2",0) .attr("y2",0) .attr("stroke", "grey") .attr("stroke-width",1) this.growthVis.append("text") .attr("dy",-10) .text(""); this.line = d3.line() .x((d, i) => this.xScale(i+1)) // set the x values for the line generator .y((d) => this.yScale(+d.new_cases)) // set the y values for the line generator .curve(d3.curveMonotoneX) // apply smoothing to the line this.lineTrend = d3.line() .x((d, i) => this.xScale(+d[0]+1)) // set the x values for the line generator .y((d) => this.yScale(+d[1])) // set the y values for the line generator .curve(d3.curveMonotoneX) // apply smoothing to the line } render(data) { const self = this; // Builds series per each KI const seriesData = []; data.forEach(locationItem => { this._kpis.forEach(kpi => { const record = { location: locationItem.location, kpi: kpi, data: locationItem.data .filter(d => d[kpi]) .map(d => ({ date: moment(d[this._dateAttribute]), value: d[kpi], kpi: kpi, location: locationItem.location })) } seriesData.push(record); }) }) const showLegend = seriesData.length > 1; const allItems = _.chain(data).map(d => d.data).flatten().value() const maxdays = _.chain(data).map(d => d.data.length).max().value(); const numWeeks = Math.ceil(maxdays/7); let everyNWeeks = numWeeks >= 21 ? 2 : 1; const maxValue = d3.max(allItems.map(d => _.max(this._kpis.map(kpi => d[kpi])))); const minValue = d3.min(allItems.map(d => _.min(this._kpis.map(kpi => d[kpi])))); const maxDay = d3.max(allItems.map(d => moment(d[this._dateAttribute]))); const minDay = d3.min(allItems.map(d => moment(d[this._dateAttribute]))); const displayDates = _.chain(_.range(0,numWeeks/everyNWeeks)) .map(d => moment(maxDay).subtract(d*everyNWeeks,"weeks") .format("YYYY-MM-DD")) .reverse() .value(); const displayDict = {}; displayDates.forEach(d => displayDict[d] = true); _.reverse(data).forEach((d,i) => { const skip = data.length < 11 ? 1 : data.length < 20 ? 2 : data.length < 30 ? 3 : data.length < 40 ? 4 : data.length < 40 ? 4 : 8 //d[7].noSkip = (i % skip == 0) || d[7][this._kpi] == maxValue || true d.noSkip = displayDates.includes(moment(d[this._dateAttribute]).format("YYYY-MM-DD")); }) this.container .attr("class", this._kpis.map(d => d).join(" ")) this.xScale.domain([minDay,maxDay]) const minYvalue = this._scaleType !== "log" && (this._kpis.includes("positividad") || this._kpis.includes("positividad_antigeno") || this._kpis.includes("incidencia") || this._forceZeroBase) ? 0 : minValue/2; this.yScale.domain([minYvalue,maxValue*1.1]) const tickElements = _.chain(_.range(0,numWeeks/everyNWeeks)).map(d => moment(maxDay).subtract(d*everyNWeeks,"weeks")).reverse().value(); this.xAxis .tickValues(tickElements) // text label for the y axis this.container.selectAll("text.title.y") .text(`${this._kpiUnit(this._kpis[0])} ${this._scaleType == "log" ? `(escala logarítmica)` : ``}`); this.container.select("g.y.axis") .call(this.yAxis) this.container.select("g.x.axis") .transition() .call(this.xAxis) const lineGenerator = d3.line() .x((d,i) => this.xScale(moment(d[this._dateAttribute]))) .y((d,i) => this.yScale(d[this._kpi])) const envelopeGenerator = d3.line() .x((d,i) => { return this.xScale(d.date) }) .y((d,i) => this.yScale(d.value)) const tickLines = this.bgContainer.selectAll("line.tickLine") .data(tickElements) .join("line") .attr("class", "tickLine") .attr("stroke", "grey") .attr("stroke-width", 1) .attr("y1", 0) .attr("y2", this._height) .attr("x1", d => this.xScale(d)) .attr("x2", d => this.xScale(d)) const series = this.chartContainer.selectAll("g.serie") .data(seriesData) .join("g") .attr("class", d => `serie ${d.kpi}`) .attr("stroke", d => this._colorScale(`${d.location}-${d.kpi}`)) .attr("fill", d => this._colorScale(`${d.location}-${d.kpi}`)) const envelopes = series.selectAll("path.envelope") .data(d => [d.data]) .join("path") .attr("class", "envelope") .attr("d", d => { return envelopeGenerator(d) }) function showTooltip(e, d) { self.tooltip .attr("transform", `translate(${self.xScale(d.date)},${self.yScale(d.value)})`) .attr("display", true) self.tooltip.select("text") .text(`${descripcionIndicadores[d.kpi]} ${d.date.format("D MMM YYYY")}: ${self._kpiFormat(d.kpi)(d.value)}`) const bbox = self.tooltip.select("text").node().getBBox() self.tooltip.select("rect") .attr("height", bbox.height) .attr("width", bbox.width) .attr("x", bbox.x) .attr("y", bbox.y) } function hideTooltip(e, d) { self.tooltip .attr("display", "none") } function update() { console.log(this) } const marks = series.selectAll("circle.mark") .data(d => d.data) .join("circle") .attr("class", "mark") .attr("cx", d => this.xScale(d.date)) .attr("cy", d => this.yScale(d.value)) .attr("r", 4) .on("mouseenter", showTooltip) .on("mouseleave", hideTooltip) .call(d3.drag() .on("start", (event, d) => { self.growthVis.select("line") .attr("x2", 0) .attr("y2", 0); self.growthVis.attr("display",true) self.growthVis.attr("transform", `translate(${this.xScale(d.date)}, ${this.yScale(d.value)})`) }) .on("drag", (event, d) => { const x1 = this.xScale(d.date); const y1 = this.yScale(d.value); const dx = event.x-x1; const dy = event.y-y1; self.growthVis.select("line") .attr("x2", dx) .attr("y2", dy); const newValue = this.yScale.invert(event.y); const growthValue = self.growthVis.select("text") .attr("dx", -20) //.attr("y", dy/2) .attr("transform", `translate(${dx/2}, ${dy/2}) rotate(${180*Math.atan(dy/dx)/Math.PI})`) .text(d.value > newValue ? `+${d3.format(".1%")((d.value/newValue)-1)}` : `${d3.format(".1%")((d.value/newValue)-1)}`); }) .on("end", () => self.growthVis.attr("display","none" )) ) //.on("start.update drag.update end.update", update)); const markLabels = series.selectAll("g.markLabel") .data(d => this._weeklyMarks ? d.data : []) .join("g") .attr("class", "markLabel") .attr("display", d => displayDict[moment(d.date).format("YYYY-MM-DD")] ? true : "none") .attr("transform", (d,i) => `translate(${this.xScale(d.date)},${this.yScale(d.value)})`) markLabels.selectAll("circle") .data(d => [d]) .join("circle") .attr("display", d => true) .attr("cx", 0) .attr("cy", 0) .attr("r", this.bubbleRadius) markLabels.selectAll("text.value") .data(d => [d]) .join("text") .attr("class", "value") .attr("text-anchor", "middle") .attr("font-size", this.bubbleFontsize) .attr("dx", 0) .attr("stroke-width",0) .attr("dy", this.bubbleFontsize*0.3) .style("fill", (d) => d3.hsl(this._colorScale(`${d.location}-${d.kpi}`)).l > 0.5 ? "#000" : "#fff" ) .style("stroke", (d) => d3.hsl(this._colorScale(`${d.location}-${d.kpi}`)).l > 0.5 ? "#000" : "#fff" ) .text(d => `${self._kpiFormat(d.kpi)(d.value)}` ) function buildSeriesLegend(d) { let values = [] if (data.length > 1) { values.push(d.location) } if (data.length == 1 && self._kpis.length == 1) { values.push(descripcionIndicadores[d.kpi]) } if (self._kpis.length > 1) { values.push(descripcionIndicadores[d.kpi]) } //return `${self._kpiFormat(d.kpi)(d.value)} ${values.map(d => d).join(", ")}` return `${values.map(d => d).join(", ")}` } debugger; const seriesLegend = series.selectAll("text.seriesLegend") .data(d => [{ location: d.location, kpi: d.kpi, value: _.last(d.data).value }]) .join("text") .attr("display", showLegend ? true : "none") .attr("class", "seriesLegend") .attr("text-anchor", "start") .attr("x", this._width) .attr("y", d => this.yScale(d.value)) .attr("dx", this._weeklyMarks ? this.bubbleRadius + 2 : 5) .attr("dy", 3) .text(d => buildSeriesLegend(d)) } scaleType(_) { this._scaleType = _; this.startup(); return this; } weeklyMarks(_) { this._weeklyMarks = _; this.startup(); return this; } forceZeroBase(_) { this._forceZeroBase = _; this.startup(); return this; } kpiFormat(_) { this._kpiFormat = _; this.startup(); return this; } kpiUnit(_) { this._kpiUnit = _; this.startup(); return this; } colorScale(_) { this._colorScale = _; this.startup(); return this; } kpis(_) { this._kpis = _; this.startup(); return this; } axisFontSize(_) { this._axisFontSize = _; this.startup(); return this; } }3a:T2926,class PositivityChangeVis { constructor(el) { this._data = []; this._margin = {left: 100, right:width*0.3, top:10, bottom: 160}; this._radious = 10; this._kpis = ["nuevos_casos_semanales"] this._dateAttribute = "fecha"; this._weeklyMarks = true; this._weeksThreshold = 20; // Límite sobre el cual desplegar burbujas cada 2 semanas this._scaleType = "linear" this.secondaryKpis = { "deltaCases" : "growthVariance7Days", //"growthPercentCases", "deltaDeaths" : "growthVariance7DaysDeaths", // "growthPercentDeaths", "positividad" : "growthPercentPositividad", // "growthPercentDeaths", } this.metricLabel = { "growthPercentCases" : "Nuevos casos confirmados", "factorCases" : "Nuevos casos confirmados", "deltaCases" : "Nuevos casos confirmados", "growthPercentDeaths" : "Nuevos fallecidos reportados", "factorDeaths" : "Nuevos fallecidos reportados", "deltaDeaths" : "Nuevos fallecidos reportados", "positividad" : "Positividad", } this.kpiClass = { "growthPercentCases" : "cases", "factorCases" : "cases", "deltaCases" : "cases", "growthPercentDeaths" : "deaths", "factorDeaths" : "deaths", "deltaDeaths" : "deaths", } this._kpiFormat = (kpi) => d3.format(".3s") this._kpiUnit = (kpi) => "Units" this._totalWidth = width; this._totalHeight = width*0.6; this._colorScale = d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10); this.svgContainer = d3.select(el); const defs = this.svgContainer.selectAll("defs") .data([null]) .join("defs") defs.selectAll("marker") .data([null]) .join("marker") .attr("id","arrowPos") .attr("viewBox","0 -5 10 10") .attr("refX","5") .attr("refY","0") .attr("markerWidth","4") .attr("markerHeight","4") .attr("orient","auto") .append("path") .attr("d", "M0,-5L10,0L0,5") .attr("class","arrowHead"); this.startup(); } startup() { debugger; this._width = this._totalWidth - this._margin.left - this._margin.right; this._height = this._totalHeight - this._margin.top - this._margin.bottom; this.bubbleRadius = numWeeks <= this._weeksThreshold ? this._width / numWeeks / 2 : this._width / numWeeks; this.bubbleFontsize = this.bubbleRadius * 0.6;// scaleFactor * this._totalWidth/85; this.xScale = d3.scalePoint() .range([0,this._width]) .padding(0.5) this.yScale = this._scaleType == "log" ? d3.scaleLog() : d3.scaleLinear(); this.yScale .range([this._height,0]) this.yAxis = d3.axisLeft(this.yScale) //.ticks(3) .tickFormat(d3.format(".1%")); this.xAxis = d3.axisBottom(this.xScale) //.tickFormat(d3.timeFormat("%d/%b")) //.tickFormat(d => moment(d).format("D MMM")); this.svgContainer .attr("width",this._width+this._margin.left+this._margin.right) .attr("height",this._height+this._margin.top+this._margin.bottom) this.svgContainer.selectAll("g").remove(); this.container = this.svgContainer.selectAll("g.container") .data([1]) .join("g") .attr("class", "container") .attr("transform", `translate(${this._margin.left},${this._margin.top})`) this.container .append("g") .attr("class", "y axis") this.container .append("g") .attr("transform", `translate(0,${this._height})`) .attr("class", "x axis") // text label for the x axis this.container.append("text") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", this._axisFontSize || 20) .attr("y", this._margin.bottom-12) .attr("class", "title x") .attr("dy", 10) .attr("transform",`translate(${this._width},${this._height})`) .style("text-anchor", "end") .text(`Region`); // text label for the y axis this.container.append("text") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", this._axisFontSize || width/65) .attr("class", "title y") .attr("transform",`rotate(-90)`) .attr("y", 0 - this._margin.left) .attr("x",0 - (this._height / 2)) .attr("dy", "1em") .style("text-anchor", "middle") .text(`Positividad (%)`); this.bgContainer = this.container.append("g") .attr("class", "bgtContainer"); this.chartContainer = this.container.append("g") .attr("class", "chartContainer"); this.tooltip = this.container.append("g") .attr("class", "mytooltip") .attr("display", "none") this.tooltip.append("rect") .attr("width", 100) .attr("height", 20) .attr("opacity", 0.8) .attr("fill", "lightgrey") .attr("x", 0) this.tooltip.append("text") .attr("text-anchor", "middle") .attr("x",0) .attr("y",40) this.growthVis = this.container.append("g") .attr("class", "growth vis") .attr("display", true) this.growthVis.append("line") .attr("x1",0) .attr("y1",0) .attr("x2",0) .attr("y2",0) .attr("stroke", "grey") .attr("stroke-width",2) this.growthVis.append("text") .attr("dy",-10) .text(""); this.line = d3.line() .x((d, i) => this.xScale(i+1)) // set the x values for the line generator .y((d) => this.yScale(+d.new_cases)) // set the y values for the line generator .curve(d3.curveMonotoneX) // apply smoothing to the line this.lineTrend = d3.line() .x((d, i) => this.xScale(+d[0]+1)) // set the x values for the line generator .y((d) => this.yScale(+d[1])) // set the y values for the line generator .curve(d3.curveMonotoneX) // apply smoothing to the line } render(data) { const nodes = data; //_.chain(data).map().sortBy(d => d.incidencia).reverse().value(); debugger; const self = this; const allItems = _.chain(data).map(d => [d.positividad,d.positividad_semana_previa]).flatten().value(); const maxValue = d3.max(allItems); const minValue = d3.min(allItems); this.container .attr("class", this._kpis.map(d => d).join(" ")) this.xScale.domain(nodes.map((d,i)=>d.name)) this.yScale.domain([0,maxValue]) // text label for the y axis /this.container.selectAll("text.title.y") //.text(`${this._kpiUnit(this._kpis[0])} ${this._scaleType == "log" ? `(log scale)` : ``}`); this.container.select("g.y.axis") .call(this.yAxis) this.container.select("g.x.axis") .transition() .call(this.xAxis) .selectAll("text") .attr("y", 0) .attr("x", 9) .attr("dy", ".35em") .attr("transform", "rotate(90)") .style("text-anchor", "start"); const horizLines = this.container.selectAll("line.horiz") .data(_.range(0,maxValue, 0.01)) .join("line") .attr("class", "horiz") .attr("stroke", "grey") .attr("x1", d => 0) .attr("x2", d => this._width) .attr("y1", d => this.yScale(d)) .attr("y2", d => this.yScale(d)) const vertLines = this.container.selectAll("line.vert") .data(nodes) .join("line") .attr("class", "vert") .attr("stroke", "grey") .attr("x1", d => this.xScale(d.name)) .attr("x2", d => this.xScale(d.name)) .attr("y1", d => 0) .attr("y2", d => this._height) const prevWeekBubbles = this.container.selectAll("g.prev") .data(nodes) .join("g") .attr("class", "prev") .attr("transform", d => `translate(${this.xScale(d.name)},${this.yScale(d.positividad_semana_previa)})`) prevWeekBubbles.selectAll("circle") .data(d => [d]) .join("circle") .attr("r", this._radious) .attr("fill", "grey") const currentWeekBubbles = this.container.selectAll("g.current") .data(nodes) .join("g") .attr("class", "current") .attr("transform", d => `translate(${this.xScale(d.name)},${this.yScale(d.positividad)})`) currentWeekBubbles.selectAll("circle") .data(d => [d]) .join("circle") .attr("r", this._radious) .attr("fill", "red") this.container.selectAll("line.arrow") .data(nodes) .join("line") .attr("class", "arrow") .attr("x1",d => this.xScale(d.name)) .attr("x2",d => this.xScale(d.name)) .attr("y1",d => arrowStart(d)) .attr("y2",d => arrowEnd(d)) .attr("stroke", "blue") .attr("stroke-width",2) .attr("marker-end","url(#arrow)") function arrowStart(d) { if (Math.abs(self.yScale(d.positividad_semana_previa) - self.yScale(d.positividad)) < self._radious*2) { if (d.positividad_semana_previa > d.positividad) { return (self.yScale(d.positividad_semana_previa) + self.yScale(d.positividad))/2 -1 } else { return (self.yScale(d.positividad_semana_previa) + self.yScale(d.positividad))/2 +1 } return (self.yScale(d.positividad_semana_previa) + self.yScale(d.positividad))/2 } else if (d.positividad_semana_previa > d.positividad) { return self.yScale(d.positividad_semana_previa) + self._radious } else { return self.yScale(d.positividad_semana_previa) - self._radious } } function arrowEnd(d) { if (Math.abs(self.yScale(d.positividad_semana_previa) - self.yScale(d.positividad)) < self._radious*2) { return (self.yScale(d.positividad_semana_previa) + self.yScale(d.positividad))/2 } else if (d.positividad_semana_previa > d.positividad) { return self.yScale(d.positividad) - self._radious } else { return self.yScale(d.positividad) + self._radious } } } scaleType(_) { this._scaleType = _; this.startup(); return this; } weeklyMarks(_) { this._weeklyMarks = _; this.startup(); return this; } kpiFormat(_) { this._kpiFormat = _; this.startup(); return this; } kpiUnit(_) { this._kpiUnit = _; this.startup(); return this; } colorScale(_) { this._colorScale = _; this.startup(); return this; } kpis(_) { this._kpis = _; this.startup(); return this; } axisFontSize(_) { this._axisFontSize = _; this.startup(); return this; } }3b:T865,{ const data = dataCasos7y14dias.filter(d => d.fecha == dataDate && soloRegiones.includes(d.localidad)); return html`

${data.map(d => `

${d.localidad}

Variación 14 días

${d3.format(".1%")(d.variacion14dias)}

Variación 7 días

${d3.format(".1%")(d.variacion7dias)}

Positividad

${d3.format(".1%")(d.positividadHace7Dias)} a ${d3.format(".1%")(d.positividad)}

`)}

` }3c:T610,{ const data = dataCasos7y14dias.filter(d => d.fecha == dataDate && soloRegiones.includes(d.localidad)); return html` ${data.map(d => ` `)}

Región	% Variación casos 14 días	Variación casos 14 días	% Variación casos 7 días	Variación casos 7 días	Positividad semanal hace 7 días	Positividad semanal	Variación positividad
${d.localidad}	${d3.format(".1%")(d.variacion14dias)}		${d3.format(".1%")(d.variacion7dias)}		${d3.format(".1%")(d.positividadHace7Dias)}	${d3.format(".1%")(d.positividad)}		${d3.format(".1%")(d.positividad/d.positividadHace7Dias-1)}

` }3d:T727,{ const data = dataCasos7y14dias.filter(d => d.fecha == dataDate && soloRegiones.includes(d.localidad)); return html` ${data.map(d => ` `)}

Región	Casos 14 a 28 días atrás	Casos últimos 14 días	% Variación 14 días	Variación 14 días	Casos 7 a 14 días atrás	Casos últimos 7 días	% Variación 7 días	Variación 7 días	Positividad hace 7 díad	Positividad		Positividad Antígeno
${d.localidad}	${d.incidencia}	${d.casos14DiasHace14Dias}	${d.casos14Dias}	${d3.format(".1%")(d.variacion14dias)}		${d.casos7DiasHace7Dias}	${d.casos7Dias}	${d3.format(".1%")(d.variacion7dias)}		${d3.format(".1%")(d.positividadHace14Dias)}	${d3.format(".1%")(d.positividad)}		${d3.format(".1%")(d.positividadAntigeno)}

` }3e:T8c0,dataCasos7y14dias = { const out = []; dataChile.forEach(d => { const hace7Dias = moment(d.fecha).subtract(1, "week").format("YYYY-MM-DD") const hace14Dias = moment(d.fecha).subtract(2, "weeks").format("YYYY-MM-DD") const hace21Dias = moment(d.fecha).subtract(3, "weeks").format("YYYY-MM-DD") const casos7Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha].nuevos_casos_semanales || 0 const casos7DiasHace7Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace7Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace7Dias].nuevos_casos_semanales || 0 const casos7DiasHace14Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace14Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace14Dias].nuevos_casos_semanales || 0 const casos7DiasHace21Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace21Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace21Dias].nuevos_casos_semanales || 0 const positividad = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha].positividad || 0; const positividadHace7Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace7Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace7Dias].positividad || 0; const positividadAntigeno = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha].positividad_antigeno || 0 const casos14Dias = casos7Dias + casos7DiasHace7Dias const casos14DiasHace14Dias = casos7DiasHace14Dias + casos7DiasHace21Dias out.push({ localidad:d.localidad, fecha: d.fecha, incidencia: d.incidencia, casos7Dias: casos7Dias, casos7DiasHace7Dias:casos7DiasHace7Dias, casos14Dias: casos14Dias, casos14DiasHace14Dias:casos14DiasHace14Dias, variacion7dias: casos7Dias / casos7DiasHace7Dias -1, variacion14dias: casos14Dias / casos14DiasHace14Dias -1, positividad: positividad, positividadHace7Dias: positividadHace7Dias, positividadAntigeno: positividadAntigeno }) }) return out }3f:T7f6,dataCasos7y14diasPCR = { const out = []; dataChile.forEach(d => { const hace7Dias = moment(d.fecha).subtract(1, "week").format("YYYY-MM-DD") const hace14Dias = moment(d.fecha).subtract(2, "weeks").format("YYYY-MM-DD") const hace21Dias = moment(d.fecha).subtract(3, "weeks").format("YYYY-MM-DD") const casos7Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha].nuevos_casos_semanales_sin_antigeno || 0 const casos7DiasHace7Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace7Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace7Dias].nuevos_casos_semanales_sin_antigeno || 0 const casos7DiasHace14Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace14Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace14Dias].nuevos_casos_semanales_sin_antigeno || 0 const casos7DiasHace21Dias = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][hace21Dias] && dictRegionFecha[d.localidad][hace21Dias].nuevos_casos_semanales_sin_antigeno || 0 const positividad = dictRegionFecha[d.localidad] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha] && dictRegionFecha[d.localidad][d.fecha].positividad || 0; 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CARGANDO DATOS...

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