setwd("~/PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 2020")
#Anlizar series de tiempo acumuladas de datos
#de COVID-19 en Rusia 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)

#definir variables
conf_rus <- t(datos_conf [datos_conf$Country.Region=="Russia" ,])
dec_rus <- t(datos_decesos [datos_decesos$Country.Region=="Russia" ,])
rec_rus <- t(datos_recuperados [datos_recuperados$Country.Region=="Russia" ,])

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

#Para crear un 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 confirmados
vec1 <- as.vector(conf_rus) #transformar de formato 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 de decesos
vec1 <- as.vector(dec_rus) #transformar de formato matriz a vector
vec2 <- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1 <- as.numeric(vec2) #transformar a numericos 
decesos <- as.vector(num1) #vector numerico

#Formatear datos recuperados
vec1 <- as.vector(rec_rus) #transformar de formato matriz a vector
vec2 <- vec1[5:143] #filtrar datos en un rango
num1 <- as.numeric(vec2) #transformar a numericos 
recuperados <- as.vector(num1) #vector numerico

#Para construir un marco de datos 
datos1 <- data.frame(Fecha, confirmados, decesos, recuperados)

#Figura 2 Confirmados ggplot
ggplot(data = datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = confirmados)) 

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

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

#Animacion simple
ggplot(data = datos1) +
  ggtitle("Casos confirmados COVID-19 en Russia")+
  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 Russia') + xlab('Fecha')

#Animacion multiejes
ggplot(data=datos1) +
  geom_line(aes(x=Fecha,y=confirmados),colour='red') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=decesos),colour='blue') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=recuperados),colour="green")+
  ylab('COVID-19 Russia') + xlab('Fecha') +
  transition_reveal(Fecha)

#Grafica interactiva compuesta
gcov <-ggplot(data=datos1) +
  geom_line(aes(x=Fecha,y=confirmados),colour='red') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=decesos),colour='blue') + 
  geom_line(aes(x=Fecha,y=recuperados),colour="green")+
  ylab('COVID-19 Russia') + xlab('Fecha') +
  transition_reveal(Fecha)

ggplotly(gcov)