#def getData():
# global df
# for index,row in atk_data.iterrows():
# if row["Pending"]:
# time.sleep(0.1)
# cid = row["CitizenId"]
# print(cid)
# response = requests.get(f"http://122.154.73.46:8000/immunization/getdatatarget.php?cid={cid}")
# json = response.json()
# if response.status_code == 200:
# if "Invalid CID" in json["Message"]:
# print(f"{cid} is not found")
# atk_data.loc[atk_data.index == index,"Pending"] = False
# continue
# vaccinations = []
# for certificate in json["result"]["vaccine_certificate"]:
# for vaccination in certificate["vaccination_list"]:
# vaccinations.append(vaccination)
# person_df = pd.DataFrame.from_records(vaccinations)
# person_df["CitizenId"] = cid
# df = pd.concat([df,person_df])
# atk_data.loc[atk_data.index == index,"Pending"] = False
fig = px.pie(merged.value_counts("last_vaccine_dose").to_frame().reset_index(),values=0,names="last_vaccine_dose",title="āļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļāļāļģāļāļ§āļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļēāļāļĢāđāļĢāļāļāļĒāļēāļāļēāļĨ 18 July 2022",labels={"0":"āļāļģāļāļ§āļāđāļāđāļēāļŦāļāđāļēāļāļĩāđ","last_vaccine_dose":"āļāļģāļāļ§āļ Dose āļāļĩāđāļāļĩāļ"})
fig.update_traces(texttemplate="āđāļāđāļĄāļāļĩāđ %{label} %{percent} <br> (%{value} āļĢāļēāļĒ)")
fig.update_layout(legend_title="āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ")
fig.show()
p = merged.rename(columns={"last_vaccine_dose":"āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ","should_inject":"āļāļķāļāđāļ§āļĨāļēāđāļāđāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļĢāļāļāļāđāļāđāļ"})
p["āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ"] = pd.to_numeric(p["āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ"],downcast="integer")
groupby_vaccine_display = p.rename(columns={"last_vaccine_dose":"āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ","should_inject":"āļāļķāļāđāļ§āļĨāļēāđāļāđāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļĢāļāļāļāđāļāđāļ"}).value_counts(["āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ","āļāļķāļāđāļ§āļĨāļēāđāļāđāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļĢāļāļāļāđāļāđāļ"]).sort_index().to_frame("āļāļģāļāļ§āļ")
groupby_vaccine_display.style
groupby_vaccine = merged.value_counts(["last_vaccine_dose","should_inject"]).sort_index().to_frame("people_count")
groupby_vaccine.reset_index(inplace=True)
groupby_vaccine["should_inject"] = np.where(groupby_vaccine["should_inject"],"āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāđāļāđāļĄāļāļąāļāđāļ","āļĒāļąāļāđāļĄāđāļāļķāļāđāļ§āļĨāļēāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāđāļāđāļĄāļāļąāļāđāļ")
fig = px.bar(groupby_vaccine,x="last_vaccine_dose",y="people_count",color="should_inject",labels={"people_count":"āļāļģāļāļ§āļāđāļāđāļēāļŦāļāđāļēāļāļĩāđ (āļāļ)","last_vaccine_dose":"āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ āļ āļāļąāļāļāļļāļāļąāļ (āđāļāđāļĄ)","should_inject":""},title="āļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļāļāļđāđāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļ COVID-19 āđāļāđāļĄāļāđāļāđāļāđāļāđ āđāļāđāļāļāļēāļĄāļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ āļ 18 āļāļĢāļāļāļēāļāļĄ 2565", color_discrete_sequence=["hsl(0,0%,45%)","hsl(0,0%,80%)"])
fig.update_traces(texttemplate="%{value}")
fig.show()
department
āļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļēāļĨāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļāļāļ
divisions = pd.Series(["āļāļąāđāļāļŦāļĄāļ",*merged.loc[merged["Department"]==department]["Division"].unique()])
divisions
division
if division == "0":
groupby_vaccine_by_dep_and_div = merged.loc[merged["Department"]==department].value_counts(["last_vaccine_dose","should_inject"]).sort_index().to_frame("people_count")
else:
groupby_vaccine_by_dep_and_div = merged.loc[(merged["Department"]==department) & (merged["Division"]==divisions.iloc[int(division)])].value_counts(["last_vaccine_dose","should_inject"]).sort_index().to_frame("people_count")
fig = px.bar(groupby_vaccine_by_dep_and_div.reset_index(),x="last_vaccine_dose",y="people_count",color="should_inject",labels={"people_count":"āļāļģāļāļ§āļāđāļāđāļēāļŦāļāđāļēāļāļĩāđ","last_vaccine_dose":"āļāļģāļāļ§āļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļ","should_inject":"āļāļķāļāđāļ§āļĨāļēāđāļāđāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļĩāļāļĢāļāļāļāđāļāđāļ"},title=f"{department}:{divisions.iloc[int(division)]}")
fig.update_traces(texttemplate="%{value}")
fig.show()