Covid 19 y educación en Ecuador

# Load modules import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import os

# Load data DATA_P_DIR = os.path.join(os.getcwd(), os.pardir, 'data', 'processed') positives = pd.read_pickle(os.path.join(DATA_P_DIR, 'positives.pkl')) vaccines = pd.read_pickle(os.path.join(DATA_P_DIR, 'vaccines.pkl')) deaths = pd.read_pickle(os.path.join(DATA_P_DIR, 'deaths.pkl')) closures_education = pd.read_pickle(os.path.join(DATA_P_DIR, 'closures_education.pkl')) education_ec = pd.read_pickle(os.path.join(DATA_P_DIR, 'education_ec.pkl')) students = pd.read_pickle(os.path.join(DATA_P_DIR, 'students.pkl'))

sns.set_theme() fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=[13, 4]) ax[0].plot(positives.created_at, positives.acumulados) ax[0].set_title('Casos positivos a lo largo del tiempo') ax[1].plot(deaths.date, deaths.accumulated) ax[1].set_title('Fallecimientos por Covid-19 a lo largo del tiempo') plt.setp(ax[0].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=90) plt.setp(ax[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=90) plt.show()

plt.figure(figsize=[4 0, 4]) sns.scatterplot(data=closures_education, x='Date', y='Status', hue='Status') plt.title('Estado de los centros educativos durante la pandemia') plt.xticks(rotation=90) plt.show()

plt.figure(figsize=[15,4]) plt.plot(positives.created_at, positives.nuevas) plt.title('Casos diarios de Covid-19') plt.xticks(rotation=90) plt.show()

plt.figure(figsize=[15, 4]) sns.lineplot(data=vaccines, x='fecha', y='dosis_total', label='Totales') sns.lineplot(data=vaccines, x='fecha', y='primera_dosis', label='Primera') sns.lineplot(data=vaccines, x='fecha', y='segunda_dosis', label='Segunda') sns.lineplot(data=vaccines, x='fecha', y='refuerzo', label='Refuerzo') plt.title('Vacunas totales a lo largo del tiempo') plt.xticks(rotation=90) plt.show()

fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=[14,7]) ax[0].plot(students.index, students.p_dropout, marker='v', label='Abandonos') ax[0].plot(students.index, students.p_reproved, marker='o', label='Reprobados') ax[0].legend() ax[0].set_title('Porcentaje de reprobados y abandono') ax[1].plot(students.index, students.p_promoted, marker='s', c='r') ax[1].set_title('Porcentaje de aprobados') plt.xticks(rotation=90) plt.show()

students_es = students.iloc[-2:].rename(columns={'dropout': 'Número de abandonos', 'p_dropout': 'Porcentaje de abandonos'}) print(students_es[['Número de abandonos', 'Porcentaje de abandonos']])

sns.barplot(data=students_es, x=students_es.index, y='Porcentaje de abandonos') plt.show()

# 2020 education_2020 = education_ec.query('Periodo == "2019-2020 Fin"') sostenimiento_2020 = education_2020.groupby('Sostenimiento')[['Total_estudiantes', 'Abandono']].sum() sostenimiento_2020['Porcentaje_abandono'] = round(sostenimiento_2020['Abandono'] / sostenimiento_2020['Total_estudiantes'] * 100, 2) # Plot sns.barplot(data=sostenimiento_2020, x=sostenimiento_2020.index, y='Abandono') plt.show()

# 2021 education_2021 = education_ec.query('Periodo == "2020-2021 Fin"') sostenimiento_2021 = education_2021.groupby('Sostenimiento')[['Total_estudiantes', 'Abandono']].sum() sostenimiento_2021['Porcentaje_abandono'] = round(sostenimiento_2021['Abandono'] / sostenimiento_2021['Total_estudiantes'] * 100, 2) # Plot sns.barplot(data=sostenimiento_2021, x=sostenimiento_2021.index, y='Abandono') plt.show()

# Comparar 2020 con 2021 no_fiscal = sostenimiento_2021.iloc[[1,3],0].sum() - sostenimiento_2020.iloc[[1,3],0].sum() fiscal = sostenimiento_2021.iloc[[0,2],0].sum() - sostenimiento_2020.iloc[[0,2],0].sum() print(f'Abandonos centros no fiscales: {no_fiscal}\nAumento centros fiscales: {fiscal}')

# 2020 area_2020 = education_2020.groupby('Area')[['Total_estudiantes', 'Abandono']].sum() area_2020['Porcentaje_abandono'] = round(area_2020['Abandono'] / area_2020['Total_estudiantes'] * 100, 2) # Plot sns.barplot(data=area_2020, x=area_2020.index, y='Porcentaje_abandono') plt.show()

# 2021 area_2021 = education_2021.groupby('Area')[['Total_estudiantes', 'Abandono']].sum() area_2021['Porcentaje_abandono'] = round(area_2021['Abandono'] / area_2021['Total_estudiantes'] * 100, 2) # Plot sns.barplot(data=area_2021, x=area_2021.index, y='Porcentaje_abandono') plt.show()

# 2020 jornada_2020 = education_2020.groupby('Jornada')[['Total_estudiantes', 'Abandono']].sum() jornada_2020['Porcentaje_abandono'] = round(jornada_2020['Abandono'] / jornada_2020['Total_estudiantes'] * 100, 2) # Plot sns.barplot(data=jornada_2020, y=jornada_2020.index, x='Porcentaje_abandono') plt.show()

# 2021 jornada_2021 = education_2021.groupby('Jornada')[['Total_estudiantes', 'Abandono']].sum() jornada_2021['Porcentaje_abandono'] = round(jornada_2021['Abandono'] / jornada_2021['Total_estudiantes'] * 100, 2) # Plot sns.barplot(data=jornada_2021, y=jornada_2021.index, x='Porcentaje_abandono') plt.show()