U1A7.R

#U1A7
setwd("~/VERANOPYE")

#cargar las bibliotecas con el paquete pacman
library(pacman)
library(gifski)
library(gganimate)

## Loading required package: ggplot2

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

p_load(readr,tidyverse,plotly)

#Leer datos de la direccion general de epidemiologia (DGE)

datos <- read.csv("Casos_Diarios_Estado_Nacional_Confirmados_20200609.csv")

#dar formato a los datos diarios (absolutos) de Chihuahua
Chihuahua <- t(datos[datos$nombre=="CHIHUAHUA" ,])
Chihuahua <- as.vector(Chihuahua)
Chihuahua <- Chihuahua[4:153] #filtrar datos
Chihuahua <- as.numeric(Chihuahua) #para convertir a numerico
Chihuahua <- as.vector(Chihuahua)
cChihuahua <- cumsum(Chihuahua) #Datos acumulados diarios

#estadistica descriptiva
#figura 1 
plot(Chihuahua)  #grafico de puntos de datos absolutos

plot(cChihuahua) #grafico de puntos acumulados

summary(Chihuahua)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    0.00    1.00   13.09   25.00   61.00

boxplot(Chihuahua)

hist(Chihuahua)

#dar formato a los datos diarios (absolutos) de Nuevo Leon
NuevoLeon <- t(datos[datos$nombre=="NUEVO LEON" ,])
NuevoLeon <- as.vector(NuevoLeon)
NuevoLeon <- NuevoLeon[4:153] #filtrar datos
NuevoLeon <- as.numeric(NuevoLeon) #para convertir a numerico
NuevoLeon <- as.vector(NuevoLeon)
cNuevoLeon <- cumsum(NuevoLeon) #Datos acumulados diarios

plot(NuevoLeon)

plot(cNuevoLeon)

#Construir un vector de Fechas
Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-12"), to = as.Date("2020-06-09"), by= "day")

#crear un arreglo matricial (marco de datos "data frame", "tibble")
ChiNule <- data.frame(Fecha, Chihuahua, NuevoLeon) #datos absolutos
cChiNule <- data.frame(Fecha, cChihuahua, cNuevoLeon) #datos acumulados

#grafica para Chihuahua de datos absolutos con ggplot
ggplot(data = ChiNule) +
  ggtitle("Casos diarios COVID-19 en Chihuahua (DGE)") +
  geom_line (mapping = aes(x= Fecha, y= Chihuahua))

#grafica para Nuevo Leon de datos absolutos con ggplot
ggplot(data = ChiNule) +
  ggtitle("Casos diarios COVID-19 en Nuevo Leon (DGE)") +
  geom_line (mapping = aes(x= Fecha, y= NuevoLeon))

#animacion grafica comparativa de frecuencias acumuladas
#por fechas para los estados de Sonora y Sinaloa
#codificados por color 

ggplot(data=cChiNule)+
  geom_line(aes(Fecha, cChihuahua, colour = 'Chihuahua')) +
  geom_line(aes(Fecha, cNuevoLeon, colour = 'NuevoLeon')) +
  xlab('Fecha') +
  ylab('Casos diarios acumulados') +
  labs(colour ='Estados') +
  transition_reveal(Fecha)

gChiNule <- ggplot(data=cChiNule)+
  ggtitle('COVID-19 en Chihuahua y Nuevo Leon') +
  geom_line(aes(Fecha, cChihuahua, colour = 'Chihuahua')) +
  geom_line(aes(Fecha, cNuevoLeon, colour = 'Nuevo Leon')) +
  xlab('Fecha') +
  ylab('Casos diarios acumulados') +
  labs(colour ='Estados') 

gChiNule

ggplotly(gChiNule)

#en las primeras graficas al ver el comportamiento en una grafica de frecuencia
#absoluta no ayuda mucho para ver el crecimiento o comportamiento del virus
#se vec como el hecho que chihuahua como esta mas cerca de la frontera se observa
#crecimiento primero que en Nuevo Leon y que el crecimiento exponencial fue muy fuerte
#en el estado de chihuahua
#