A6U1.R

#En el siguiente ejercicio se busca mostrar de una manera mas
#visual como esta la situacion de Coronavirus en dado pais
#se crearan graficas con una base de datos veridica
setwd("~/VeranoPyE")
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 Colombia
conf_col <- t(datos_conf[datos_conf$Country.Region=="Colombia" ,])
dec_col<- t(datos_decesos [datos_decesos$Country.Region=="Colombia" ,])
rec_col <- t(datos_recuperados [datos_recuperados$Country.Region=="Colombia" ,])
#primer figura acumulada
plot(conf_col)

## 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_col) #transfromar de matriz a vector
vec2<- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1<- as.numeric(vec2) #transformar a numericos
Confirmados<- as.vector(num1) #vector numerico
#Formatear datos decesos
vec1<- as.vector(dec_col) #transfromar de matriz a vector
vec2<- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1<- as.numeric(vec2) #transformar a numericos
Decesos<- as.vector(num1) #vectornumerico
#Formatear datos  de recuperados
vec1<- as.vector(rec_col) #transfromar de matriz a vector
vec2<- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1<- as.numeric(vec2) #transformar a numericos
Recuperados<- as.vector(num1)
#Para construir un marco de clases
datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Decesos, Recuperados)
#Figura 2 datos confirmados en Colombia
#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))

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

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 Colombia') + xlab('Fecha') +
  transition_reveal(Fecha)

#Grafica interactiva
gcov<- 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 Colombia') + xlab('Fecha') 

ggplotly(gcov)