---
title: "Наявне населення України"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    theme: lumen
    # vertical_layout: fill
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard); library(dplyr); library(readr); library(readxl);
library(leaflet); library(plotly); library(ggplot2); library(magrittr);
library(forcats); library(tidyr); library(ggthemes);


# дані по населенню міст
popDataCityCoord <- readxl::read_excel(path = "data1.xlsx", sheet = "popCity")
# glimpse(popDataCityCoord)

# завантажуємо полігони для областей (кордони областей), завантажується за допомогою raster::getData()
dataPoliginForMap <- readr::read_rds(path = "GADM_2.8_UKR_adm1.rds")

# завантажуємо дані по к-сті населення областей по місяцях (держстат надає дані на перший день місяця, я замінив на останній, наприклад, 2017-02-01 --> 2017-01-31) 
dataStatisticsForMap <- readxl::read_excel(path = "data1.xlsx",sheet = "popRegion") %>% 
    dplyr::mutate(dateForReport = as.Date(dateForReport))

controlDate <- max(dataStatisticsForMap$dateForReport)

# об"єнуємо полігони областей і дані по населенню (візьмемо кількості на 2017-01-31)
dataPoliginForMap@data %<>%
    dplyr::left_join(filter(dataStatisticsForMap, dateForReport == controlDate), c("NAME_1" = "regionNameEng"))

# popupForMap <- paste0(
#   "Область: ", dataPoliginForMap@data$regionNameUkr, "
",
#   "Населення: ", dataPoliginForMap@data$population, "
",
#   "Контрольна дата: ", controlDate
#       )
colorForStatistics <- leaflet::colorQuantile(palette = "Greens", domain = NULL, n = 5)


# map <- leaflet() %>%
#         addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
#         setView(lng = 30.940531, lat = 49.328890, zoom = 6) %>%
#         addPolygons(
#           data = dataPoliginForMap,
#           # layerId = ~id,
#           fillColor= ~colorForStatistics(population),
#           fillOpacity = 0.4, weight = 0.5, color = "black",
#           popup = popupForMap,
#           # при наведенні на область - вона буде підсвічуватись
#           highlight = highlightOptions(
#             weight = 3,
#             color = "#666",
#             dashArray = "",
#             fillOpacity = 0.7,
#             bringToFront = TRUE)
# 
#         )




regionName <- dataPoliginForMap$regionNameUkr   # Список регіонів
regionNameColor <- colorForStatistics(dataPoliginForMap$population)   # кожному регіону присвоюємо колір в залежності від к-сті населення

# малюємо карту
map1 <- leaflet() %>%
        addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
        setView(lng = 30.940531, lat = 49.328890, zoom = 6)

# на кожному кроці додаємо по одній області, щоб потім можна було тицяти кнопочки
for (i in 1:length(regionName)) {
  df <- dataPoliginForMap[dataPoliginForMap@data$regionNameUkr %in% regionName[i], ]
  map1 <- map1 %>%
  addPolygons(
    data = df, fillOpacity = 0.4, weight = 0.5, color = "black", fillColor = regionNameColor[i], 
    group = regionName[i],   #  ВАЖЛИВО! треба вставити назву області, щоб кнопочки називались правильно
    popup = paste0(
      "Область: ", df@data$regionNameUkr, "
",
      "Населення: ", df@data$population, "
",
      "Контрольна дата: ", controlDate
      ),
          highlight = highlightOptions(
            weight = 3, color = "#666", dashArray = "", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)
  )
}
map1 <- map1 %>%  
  # додаємо кнопочки
  addLayersControl(
    overlayGroups = regionName, options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
  )

```


Column {data-width=650 .tabset}
-----------------------------------------------------------------------

### Області

```{r}
# map
map1
```

### Міста
```{r}
popColorForCity <- colorFactor(palette = c("#4682B4", "#82B446"), domain = c("місто", "смт"))
mapCity <- leaflet() %>%
        addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
        setView(lng = 30.940531, lat = 49.328890, zoom = 6) %>%
        # addPolygons(
        #   data = dataForPlotPopulation(), weight = 1, fillColor = "grey", color = "black", fill = F
        # ) %>%
        addCircleMarkers(
          lng = popDataCityCoord$lon,
          lat = popDataCityCoord$lat,
          radius = popDataCityCoord$population/100000,
          color = popColorForCity(popDataCityCoord$typeOfCityName),
          fillColor = popColorForCity(popDataCityCoord$typeOfCityName),
          weight = 1.5, opacity = 0.5,
          popup = paste0(
            "", popDataCityCoord$typeOfCityName, ": ", popDataCityCoord$cityName, "
",
            "населення: ", popDataCityCoord$population, "
"
          )
        )

mapCity
```


Column {data-width=350}
-----------------------------------------------------------------------

###

```{r, fig.width=8}
# Гістограмка
# glimpse(dataStatisticsForMap)
dataStatisticsForMap %>% 
  dplyr::filter(dateForReport == "2017-01-31") %>% 
  tidyr::drop_na(population) %>% 
  ggplot(aes(x = fct_reorder(regionNameUkr, population), y = round(population / 1000, 1))) +
  # geom_bar(stat = "identity") +
  geom_point(col = "tomato2", size = 4) + 
  geom_segment(aes(
    x = fct_reorder(regionNameUkr, population),
    xend = fct_reorder(regionNameUkr, population),
    y = min(round(population / 1000, 1)),
    yend = max(round(population / 1000, 1))
  ), linetype = "dashed", size = 0.1, col = "grey80") +
  labs(x = "", y = "К-сть населення, тис. осіб") +
  coord_flip() +
  # ggthemes::theme_solarized()
  theme_classic()
  


```

###

```{r, fig.width=8}
# Динаміка України
dfPlot <- dataStatisticsForMap %>% 
  dplyr::filter(regionNameUkr == "Україна") %>% 
  tidyr::drop_na(population) %>% 
  dplyr::arrange(dateForReport) %>% 
  dplyr::mutate(population = round(population / 1000, 1))

# для червоненьких точок
dfPlot2 <- dfPlot %>% 
  filter(dateForReport %in% range(dateForReport))


breaksX <- dfPlot$dateForReport[seq(1, nrow(dfPlot), 12)]
labelX <- lubridate::year(breaksX)

ggplot(data = dfPlot, aes(x = dateForReport, y = population)) +
  geom_line() +
  # geom_point(alpha = 0.7) +
  geom_point(data=dfPlot2, aes(x = dateForReport, y = population, label = population), 
             size = 4, col = "tomato2") +
  geom_text(data=dfPlot2, aes(x = dateForReport, y = population, label = population), hjust=0.3, vjust=-0.7) +
  scale_x_date(breaks = breaksX, labels = labelX) +
  labs(title = unique(dfPlot$regionNameUkr), x = "", y = "К-сть населення, тис. осіб", subtitle = "Місячні дані") +
  theme_minimal()
```