U1A6.R

setwd("~/Probabilidad y Estadistica")
#Analizar series de tiempo acumuladas de datos
#de COVID-19 en Chile utilizando el repositorio de JHU

#bibliotecas
library(readr)
library(tidyverse)

## -- Attaching packages -------------------------------- tidyverse 1.3.0 --

## v ggplot2 3.3.1     v dplyr   1.0.0
## v tibble  3.0.1     v stringr 1.4.0
## v tidyr   1.1.0     v forcats 0.5.0
## v purrr   0.3.4

## -- 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)

#declaracion de variables 

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"

#Leer los archivos CSV de las URL
datos_conf <- read.csv(url_conf)
datos_decesos <-read.csv(url_decesos)
datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)

#filtrar datos para chile
conf_chi <- t(datos_conf[datos_conf$Country.Region=="Chile" ,])
dec_chi <- t(datos_decesos [datos_decesos$Country.Region=="Chile" ,])
rec_chi <- t(datos_recuperados [datos_recuperados$Country.Region=="Chile" ,])

#Primer figura acumulada 
plot(conf_chi)

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

#Para crear un vector de fecha con formato : Dia-Mes-Año 


Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2020-06-08"), by="day")

#Formatear datos confirmados 
vec1 <- as.vector(conf_chi)  #transformar de formato matriz a vector de caracteres
vec2 <- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1 <- as.numeric(vec2) # transformar a numéricos
Confirmados <- as.vector(num1) #vector numérico

#Formatear datos de decesos
vec1 <- as.vector(dec_chi)  #transformar de formato matriz a vector de caracteres
vec2 <- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1 <- as.numeric(vec2) # transformar a numéricos
Decesos <- as.vector(num1) #vector numérico

#Formatear datos de recuperados
vec1 <- as.vector(rec_chi)  #transformar de formato matriz a vector de caracteres
vec2 <- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1 <- as.numeric(vec2) # transformar a numéricos
Recuperados <- as.vector(num1) #vector numérico

#Para construir un marco de datos 
datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Decesos, Recuperados)

#Figura 2 de casos confirmados en chile
#utilizando ggplot
ggplot (data=datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Confirmados))

#Figura 3 de Decesos 
ggplot (data=datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Decesos))

#Figura 4 de Recuperados
ggplot (data=datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Recuperados))

#Animación simple 

ggplot(data=datos1) +
  ggtitle("Casos confirmados acumulados COVID-19 en Chile") +
  geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y=Confirmados)) +
  transition_reveal(Fecha)

#Figura 5 multi ejes 

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

#animacion multiejes
ggplot(data=datos1) +
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Confirmados),color='blue') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Decesos),color='red') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Recuperados),color='pink')+
  ylab('COVID-19 Chile') + xlab('Fecha') +
  transition_reveal(Fecha)

#Grafica interactiva

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

ggplotly(gcov)

#En este trabajo se puede visualizar los casos de COVID-19 en Chile