#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Datos                         | New Zealand                       |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Población                     | 4.8 millones                      |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Geografía y distancia a China | 11,160 km                         |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Aeropuertos internacionales   | 5                                 |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  |                               |                                   |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Casos                         |                                   |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Mortalidad % respecto a los   | 1.8%                              |
#  | casos confirmados             |                                   |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | 1er. Caso importado           | 28 febrero                        |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | 1er. Caso autóctono           | 5 de marzo                        |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  |                               |                                   |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Medidas de control            |                                   |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Realización de pruebas        | 173,671 test realizados,          |
#  | diagnósticadas PCR            | con un 7% positivos               |
#  |                               | 36% test por cada 1000 habitantes |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Confinamiento estricto        | Si                                |
#  | extensivo del país            |                                   |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+
#  | Densidad de población         | Baja                              |
#  +-------------------------------+-----------------------------------+

#Establecer folder de trabajo
setwd("~/Documents/R-PyE")
#Analizar series de tiempo acumuladas de datos
#de COVID-19 en New Zealand utilizando el repositorio de JHU

#Bibliotecas
library(readr) #install.packages("readr")
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──
## ✓ ggplot2 3.3.1     ✓ dplyr   1.0.0
## ✓ tibble  3.0.1     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ tidyr   1.1.0     ✓ forcats 0.5.0
## ✓ purrr   0.3.4
## ── Conflicts ───────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(plotly) #install.packages("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) #install.packages("gganimate")
library(gifski) #install.packages("gifski")

#Declaración 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 URLs
datos_conf <- read.csv(url_conf)
datos_decesos <- read.csv(url_decesos)
datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)

#Filtrar datos para New Zealand
conf_NZ <- t(datos_conf[datos_conf$Country.Region == "New Zealand" ,])
dec_NZ <- t(datos_decesos[datos_decesos$Country.Region == "New Zealand" ,])
rec_NZ <- t(datos_recuperados[datos_recuperados$Country.Region == "New Zealand" ,])

#Primer figura acumulada
plot(conf_NZ)
## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introduced by coercion

#Crear Vector de Fecha con formato Día-Mes-Año
Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2020-06-08"), by = 'day')

#Formatear datos de Casos confirmados
vec1 <- as.vector(conf_NZ) #Transformar de formato matriz a vector
vec2 <-vec1[5:143] #Filtrar datos en un rango a partir de la posición 5 hasta la 143
num1 <- as.numeric(vec2) #Transformar datos a numéricos
Confirmados <- as.vector(num1) #Vector numérico

#Formatear datos de decesos 
vec1 <- as.vector(dec_NZ)
vec2 <-vec1[5:143]
num1 <- as.numeric(vec2)
Decesos <- as.vector(num1)

#Formatear datos de recuperados
vec1 <- as.vector(rec_NZ)
vec2 <-vec1[5:143]
num1 <- as.numeric(vec2)
Recuperados <- as.vector(num1)

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

#Figura 2 Confirmados en New Zealand
#Utilizando ggplot
ggplot(data = datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Confirmados)) 

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

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

#Animación simple
ggplot(data = datos1) +
  ggtitle("Casos confirmados acumulados COVID-19 en New Zealand")+
  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='orange') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Decesos),color='red') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Recuperados),color='green')+
  ylab('COVID-19 New Zealand') + xlab('Fecha') +
  transition_reveal(Fecha)

#Gráfica interactiva
gcov <- ggplot(data=datos1) +
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Confirmados),color='orange') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Decesos),color='red') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=Recuperados),color='green')+
  ylab('COVID-19 New Zealand') + xlab('Fecha')

ggplotly(gcov)
#Nueva Zelanda
#Tuvo su primer caso el 28 de febrero
#2 meses despues de la alerta a la OMS
#Esto le ha dado oportunidad de 'aprender' de otros países
#a partir del primero de mayo el número de casos nuevos por día
#se ha mantenido con un menor crecimiento

#La baja densidad poblacional ha ayudado a un mejor control
#El País también ha sido muy estricto en sus reglas de aislamiento

#En 1 mes entre 20 marzo y 20 abril
#Se concentró el mayor crecimiento con 1,400 casos positivos

#La tasa de muertes es de 1.5% y se ha mantenido así
#lo que nos dice que los enfermos diagnosticados con COVID-19
#han sido intervenidos de manera oportunda además de gozar con buena
#salud (es una variable de las costumbres de alimentación y cuidado del país)