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- """
- Este código utiliza 'pandas' para leer los datos de un 'archivo CSV'
- y 'matplotlib.pyplot' para crear el gráfico.
- Archivo CSV para este ejemplo:
- __________________________________________________________________________________________
- ID_Basofilos,Fecha_exm,Basofilos_(Recuento),Valor_Ref_min,Valor_Ref_max,Unidades,Resultado
- 0,14/05/2016,"0.04","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 1,16/06/2016,"0.05","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 2,15/03/2017,"0.05","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 3,22/01/2018,"0.04","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 4,24/10/2018,"0.05","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 5,25/07/2019,"0.04","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 6,03/11/2020,"0.06","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 7,30/04/2021,"0.04","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 8,27/10/2021,"0.06","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 9,05/09/2022,"0.04","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- 10,13/10/2023,"0.04","0.00","0.10",× 10^3/μL,Normal
- __________________________________________________________________________________________
- Guardar como ---> <basofilos.csv>
- """
- import pandas as pd
- import matplotlib.pyplot as plt
- # Cargar datos desde el archivo CSV
- df = pd.read_csv('/ruta/al/archivo/basofilos.csv',
- converters={'Basofilos_(Recuento)': str})
- # Convertir la columna 'Fecha' al formato de fecha
- df['Fecha_exm'] = pd.to_datetime(df['Fecha_exm'], format='%d/%m/%Y')
- # Graficar los datos
- plt.figure(figsize=(10, 6))
- # Graficar la columna 'Conteo'
- plt.plot(df['Fecha_exm'], df['Basofilos_(Recuento)'], label='Conteo')
- # Graficar los valores mínimo y máximo como un rango sombreado
- #plt.fill_between(df['Fecha_exm'], df['Valor_Ref_min'], df['Valor_Ref_max'],
- #color='gray', alpha=0.3, label='Rango (min-max)')
- # Configurar etiquetas y leyenda
- plt.xlabel('Fecha')
- plt.ylabel('Valor')
- plt.title('Basofilos Recuento y Rango (0.0 - 0.1 × 10^3/μL)')
- plt.legend()
- # Mostrar la gráfica
- plt.show()
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Comments
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- "En Python, los números suelen usar el punto "." como separador decimal en lugar de la "," coma"
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