Covid-19 Brasil

Declaración de url

url_conf <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv"

url_decesos <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv"

url_recuperados <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_recovered_global.csv"

variables en data frames

datos_conf<- read.csv(url_conf)
datos_decesos <- read.csv(url_decesos)
datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)
conf_brazil <- t(datos_conf[datos_conf$Country.Region=="Brazil",])
dec_brazil <- t(datos_decesos[datos_decesos$Country.Region=="Brazil",])
rec_brazil <- t(datos_recuperados[datos_recuperados$Country.Region=="Brazil",])
Fecha = seq(from=as.Date("2020-01-22"), to=as.Date("2020-04-22"), by='day')

El país que fue seleccionado para analizar es el de Brasil ya que es uno ### de los primeros países en América latina en tener casos de covid 19,

además de que geográficamente tiene una gran extensión territorial además ### de que su población es muy grande.

Figura Gráfica 1: casos confirmados de COVID-19 en Brasil

plot(conf_brazil)

## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción

Variables de confirmados, decesos y recuperados

# Confirmados
vec1 <- as.vector(conf_brazil)
vec2 <- vec1[5:96]
num1 <- as.numeric(vec2)
Confirmados <- as.vector(num1)
# Decesos
vec1 <- as.vector(dec_brazil)
vec2 <- vec1[5:96]
num1 <- as.numeric(vec2)
Decesos <- as.vector(num1)
# Recuperados
vec1 <- as.vector(rec_brazil)
vec2 <- vec1[5:96]
num1 <- as.numeric(vec2)
Recuperados <- as.vector(num1)
datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Decesos, Recuperados)

Grafica de casos confirmados

ggplot (data=datos1)+
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Confirmados))

Grafica de casos de personas que perdieron la vida

ggplot (data=datos1)+
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Decesos))

Grafica de casos de personas recuperdas

ggplot (data=datos1)+
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Recuperados))

Animación de el crecimiento del COVID-19

ggplot (data = datos1)+
  ggtitle("Casos confirmados Covid-19 en Brasil (Fuente: JHO CSSE)@Danielreyestd")+
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Confirmados))+
  transition_reveal(Fecha)

Animación de los decesos de personas por el COVID-19

ggplot (data = datos1)+
  ggtitle("Casos decesos Covid-19 en Brasil (Fuente: JHOCSSE)@Danielreyestd")+
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Decesos))+
  transition_reveal(Fecha)

Animación de la cantidad de personas recuperadas

ggplot (data = datos1)+
  ggtitle("Casos decesos Covid-19 en Brasil (Fuente: JHO CSSE)@Danielreyestd")+
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Recuperados))+
  transition_reveal(Fecha)

Grafica comparativa de los casos confirmados, Decesos y de las personas recuperadas

ggplot (data = datos1)+
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Confirmados), color='red')+
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Decesos), color='blue')+
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Recuperados), color='green')+
  ylab('COVID-19 Brasil') + xlab('Fecha')

theme_bw()

## List of 65
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Animación comparativa de Confirmados, Decesos y Recuperados.

ggplot (data = datos1)+
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  ylab('COVID-19 Brasil') + xlab('Fecha')+
  transition_reveal(Fecha)