harllos

CID,DESCRICAO
A000,"Cólera devida a Vibrio cholerae 01, biótipo cholerae"
A001,"Cólera devida a Vibrio cholerae 01, biótipo El Tor"
A009,Cólera não especificada
A010,Febre tifóide
A011,Febre paratifóide A
A012,Febre paratifóide B
A013,Febre paratifóide C
A014,Febre paratifóide não especificada
A020,Enterite por salmonela

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
#import oauth, tweepy
import gspread
import gspread_dataframe as gd
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

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// adding menu but doing nothing yet 
 var popup = new mapboxgl.Popup({
 closeButton: false,
 closeOnClick: true
 });
map.on('click', 'unclustered-point', function(e) {
 // Change the cursor style as a UI indicator.
 map.getCanvas().style.cursor = 'pointer';
var coordinates = e.features[0].geometry.coordinates.slice();
 var description = '<h2>aptos: '+e.features[0].properties.total_aptos+'<h2>local: '+e.features[0].properties.nm_local+'</h2>'+'\n'

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function initmap() {
updateClusters(false);
select_el.addEventListener('change', function(e) {
 // Update selected aggregation on dropdown
 select_value = select_el.value
 updateClusters(true);
 })
map.addSource("locais-2018-mp-clean", {
 type: "geojson",
 data: clusterData,

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var colorStops, radiusStops;
function updateClusters(repaint) {
 currentZoom = map.getZoom();
 clusterData = turf.featureCollection(cluster.getClusters(worldBounds, Math.floor(currentZoom)))
let stops_domain = chroma.limits(getFeatureDomain(clusterData, select_value), 'e', 8)
 //coloração original era definida pela linha abaixo. copiei, colei e utilizei escala logarítimica que tirei daqui: https://github.com/gka/chroma.js/
 var scale = chroma.scale(color).domain(stops_domain).mode('lab')
 colorStops = createColorStops(stops_domain, scale)
 radiusStops = createRadiusStops(stops_domain, 20, 50);
if (repaint) {

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map.on('style.load', function() {
 fetch(data_url)
 .then(res => res.json())
 .then((out) => {
 mydata = out;
 // Usando a Supercluster!
 cluster.load(mydata.features);
 // Criando o mapa
 initmap();
 })

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mapboxgl.accessToken = 'seu token vai aqui';
 var map = new mapboxgl.Map({
 container: 'map',
 style: "seu map style vai aqui. você poderá criar um estilizado ou utilizar um padrão do Mapbox.
 Também é possível utilizar uma solução do OpenStreet Map ou similares, que não é o escopo deste tutorial.",
 center: [-43.01,-22.495], #escolha uma latitude/longitude inicial para seu mapa
 zoom: 8, #escolha um zoom inicial
 hash: true
 });

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//Supercluster with property aggregation
 var cluster = supercluster({
 radius: clusterRadius,
 maxZoom: clusterMaxZoom,
 initial: function() {
 return {
 count: 0,
 sum: 0,
 min: Infinity,
 max: -Infinity

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function getFeatureDomain(geojson_data, myproperty) {
 let data_domain = []
 turf.propEach(geojson_data, function(currentProperties, featureIndex) {
 data_domain.push(Math.round(Number(currentProperties[myproperty]) * 100 / 100))
 })
 return data_domain
 }
function createColorStops(stops_domain, scale) {
 let stops = []
 stops_domain.forEach(function(d) {

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<script>
 var select_el = document.getElementById('select-option')
 var select_value = select_el.value
 var clusterRadius = 40;
 var clusterMaxZoom = 20;
 //Propriedade a ser utilizada para gerar os pontos a serem clusterizados em nosso aquivo GeoJSON. Precisa ser uma variável do tipo NUMÉRICO.
 var propertyToAggregate = "total_aptos"
 //este é o link onde armazenei nosso GeoJSON
 let data_url = "https://gist.githubusercontent.com/harllos/022379b54666103b8f842a18f71bb88a/raw/7442f4648c9f8f9371f21a79593265f9503279a6/locais_2018_mp_clean.geojson"; 
 var mydata;