library(readr)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages ----------------------------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v ggplot2 3.3.0     v dplyr   0.8.5
## v tibble  2.1.3     v stringr 1.4.0
## v tidyr   1.0.2     v forcats 0.5.0
## v purrr   0.3.3
## -- Conflicts -------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(plotly)
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
library(gganimate)
library(gifski)
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_desesos <- "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"

Datos_con <- read.csv(url_conf)
Datos_desesos <- read.csv(url_desesos)
Datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)

con_Italia <- t(Datos_con [Datos_con$Country.Region=="Italy" ,])

des_Italia <- t(Datos_desesos [Datos_desesos$Country.Region=="Italy" ,])

rec_Italia <- t(Datos_recuperados [Datos_recuperados$Country.Region=="Italy" ,])

Toma todos los datos sobre el coronavirus en sus tres puntos importantes y se decidió hacerlo sobre el país de Italia, ya que es uno de los primeros países infectados y se quiere saber cómo se comporta si es un país del primer mundo.

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

En esta Grafica se puede ver la evolución del covid-19 en Italia, por lo menos los infectados, sé que sube rápido y que al final se está encorvando la curva ya que ellos apenas están llegando a esa fase de no tener tantos infectados al día como días anteriores.

Fecha = seq(from = as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2020-04-23"), by = 'day')

Vec1 <- as.vector(con_Italia)
vec2 <- Vec1[5:97]
num1 <- as.numeric(vec2)
Confirmados <- as.vector(num1)

Vec1 <- as.vector(des_Italia)
vec2 <- Vec1[5:97]
num1 <- as.numeric(vec2)
Desesos <- as.vector(num1)

Vec1 <- as.vector(rec_Italia)
vec2 <- Vec1[5:97]
num1 <- as.numeric(vec2)
Recuperados <- as.vector(num1)

datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Desesos,Recuperados)

Aquí solo se convierten los números, se da un tipo de formato a la fecha y se leen los datos importantes por lo menos.

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

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

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

Los gráficos muestran los confirmados, los decesos y recuperados del país de Italia y vemos la evolución de los muertos y confirmados con la parábola que se espera que se convierta estas estadísticas y los recuperados solo se ve el crecimiento que es lo que se busca en esta epidemia.

ggplot(data = datos1) +
  ggtitle("Casos confirmados COVID-19 en Italia (Fuente JHU CSSE) @VicGtz09")+ geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Confirmados))+
transition_reveal(Fecha)

Este es la misma grafica de lo anterior pero animada para que se vea un poco más grafico

gcovItalia<-  ggplot(data=datos1) +
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Confirmados),colour='red') +
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Desesos),colour='blue') +
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Recuperados),colour='green')+
  ylab('COVID-19 Italia') + xlab('Fecha')+
  transition_reveal(Fecha)
  
ggplotly(gcovItalia)

Aquí se dan las gráficas que se están mostrando con posterioridad pero es interactiva ya que puedes ver que significa cada línea con los numero en cada punto con solo poner el ratón.

Conclusión:

EN conclusión se ve que en Italia se descontrolo toda la infección y poco en poco se puede controlar, Elegí Italia porque desde aquí y España se vio es gran cambio de infección ya que los infectados en otros países eran personas que iban de visita en estos países, ya que tiene millones de turistas por año, quien no quiere visitar Italia con sus lugares históricos y hermosos paisajes.