Reporte de Covid-19 WHO para hoy

Mayo 11 de 2023

#Convertir la fecha a su tipo de dato
Data$ï..Date_reported<-as.Date(Data$ï..Date_reported)

Casos confirmados por semana

Opción 1 de visualización

library(ggplot2)
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$New_cases))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Años",y="Nuevos Casos")

#Añadir el gráfico
plot1<-plot1+geom_bar(stat = "identity")
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))
plot1

Opción 2 de visualización

library(ggplot2)
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$New_cases))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Nuevos Casos")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col(fill="green")

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 4 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="4 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))
plot1

Opción 2 de visualización (Animada)

library(ggplot2)
#library(plotly)

#Gráfico inicial
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$New_cases))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Nuevos Casos")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col(fill="green")

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 53 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="53 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))
plot1

# Animar el gráfico
#ggplotly(plot1)

Casos acumulados

library(ggplot2)
#library(plotly)

#Gráfico inicial
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$Cumulative_cases))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Casos acumulados")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col(fill="blue")

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 53 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="4 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))


plot1

Análisis por regiones (Nuevos casos)

library(ggplot2)
#library(plotly)

#Gráfico inicial para cambiar el color agrego fill 
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$New_cases,fill=Data$WHO_region))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Casos acumulados")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col()

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 53 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="4 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))+labs(fill = "Regiones")


plot1

Análisis por regiones (Casos acumulados)-Paneles separados

library(ggplot2)
#library(plotly)

#Gráfico inicial para cambiar el color agrego fill 
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$Cumulative_cases,fill=Data$WHO_region))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Casos acumulados")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col()

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 53 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="4 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))+labs(fill = "Regiones")+facet_grid(Data$WHO_region~.)


plot1

Análisis por regiones (Casos acumulados)-Mismo panel

#library(plotly)

#Gráfico inicial para cambiar el color agrego fill 
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$Cumulative_cases,fill=Data$WHO_region))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Casos acumulados")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col()

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 53 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="4 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))+labs(fill = "Regiones")


plot1

Análisis por regiones (Casos muertes)

#library(plotly)

#Gráfico inicial para cambiar el color agrego fill 
plot1<-ggplot(Data, aes(Data$ï..Date_reported,Data$New_deaths,fill=Data$WHO_region))

#Cambiar el nombre de los ejes
plot1<-plot1+labs(x="Fecha",y="Nuevas muertes")

#Añadir el gráfico
#Visualización con columa se requiere valores en X y Y
plot1<-plot1+geom_col()

#Para convertir la escala del eje X, data_breaks usamos 53 week para hacer 
#referencia a 1 mes y data_labels es la etiqueta del formato de la fecha
plot1<-plot1+scale_x_date(date_breaks ="4 week",date_labels = "%y %b %d")
#Theme cambia el estilo del gráfico
plot1<-plot1+theme(axis.text.x=element_text(angle = 90, size=7))
# scale_y_continuous para cambiar el formato de presentación de número del eje y
plot1<-plot1+ scale_y_continuous(labels = function(x) ifelse(x == 0, "0", format(x, scientific = FALSE)))+labs(fill = "Regiones")


plot1

Gráfico del número total de casos por mes

Gráfico del número total de muertes por mes

Gráfico del número total de muertes por mes y región