Dados de monitoramento da pandemia COVID-19 no Brasil, fornecidos pelo Ministério da Saúde no site http://plataforma.saude.gov.br/novocoronavirus/.

Extrator de dados históricos do coronavírus no Brasil

O script (Python/Jupyter Notebook) baixa os dados com a série histórica do Ministério de Saúde das informações relativas ao coronavírus no Brasil. Isto é feito acessando os dados da Plataforma Integrada de Vigilância em Saúde (IVIS) deste órgão. Através da interface do site disponibilizada ao usuário, só é possível ter acesso aos dados do dia atual.

Os dados são armazenados dentro de um arquivo JavaScript (.js). O script os transforma para .json e então converte em um CSV.

Para facilitar a interpretação dos dados, é adicionada uma coluna, baseada no arquivo indice.csv, com a sigla da UF correspondente ao campo identificador (uid) assinalado no banco original.

O arquivo é exportado no formato CSV, com a data de execução do script.

Atenção: Todos os dados relativos aos casos são extraídos do site do Ministério da Saúde. Não nos responsabilizamos por eventuais erros e inconsistências. Sempre confira e cheque seus dados, através do site da IVIS ou caches do Web Archive.

Dados abertos

Os dados em formato aberto podem ser acessados na pasta dados.

Licença dos dados

A base de dados corona-br é disponibilizada sob a licença Open Database License: http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/.

Validação dos dados

É possível realizar a validação contínua dos dados extraídos através do Goodtables. No dia 16 de março, por exemplo, existiam 15 registros duplicados.

Colunas

O CSV é composto das colunas abaixo:

• uid = Número de identificação da UF
• suspects = Casos suspeitos
• refuses = Descartados
• confirmado = A coluna não é utilizada até o momento
• deads = Mortes
• local = Aparentemente, não é utilizada. Vide as observações.
• cases = Casos confirmados
• comments = Comentário sobre os dados (Ex: "Transmissão comunitária no município do Rio de Janeiro" ou "1 Portador assintomático")
• broadcast = ?
• date = Data de registro dos dados (%dd/%mm/%yyyy)
• time = Hora do registro dos dados (%hh:%mm)
• uf = Coluna adicionada pelo script, com a sigla da UF

Instalando as dependências

Dentro da pasta do projeto, crie um abiente virtual com o comando

python3 -m venv env

Ative o ambiente virtual:

source env/bin/activate

Instale as dependências no seu ambiente Python usando o comando

pip install -r scripts/IVIScraper/requirements.txt

Só é necessário fazer isso uma única vez, exceto se o arquivo requirements.txt for alterado.

Incluindo o ambiente virtual no Jupyter

Com o ambiente virtual ativo (veja os passos acima), instale o pacote ipykernel:

pip install -U ipykernel

Em seguida, instale o seu ambiente virtual no Jupyter:

python3 -m ipykernel install --user --name=coronabr

Ao abrir o caderno Jupyter, selecione no canto superior direito o ambiente "coronabr". Isso só é necessário fazer uma única vez pois, ao salvar o caderno, o Jupyter se lembra de qual foi o ambiente utilizado.

Outros projetos

O mesmo dataset da plataforma IVIS encontra-se disponível neste repositório do Kaggle.

Para um levantamento realizado manualmente de casos em nível municipal, confira este projeto de Wesley Cota.