COVID-19 Junio 2020

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

corosexo1<-corona %>%
  filter(clasificacion_resumen=="Confirmado")%>%
  group_by(sexo)%>%
  summarise(Cantidad=n())
corosexo2<-corona %>%
  filter(cuidado_intensivo=="SI")%>%
  group_by(sexo)%>%
  summarise(Cantidad =n())%>%
  arrange(-Cantidad)
ggplot(corosexo2, aes(x=sexo, y=Cantidad)) + 
  geom_bar(stat="identity", width=.5, fill="seagreen1",aes(x = reorder(sexo, -Cantidad))) + 
  labs(title="Unidades de Terapia Intensivas Utilizadas Historicamente", 
       subtitle="Femenino vs Masculino", 
       caption="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nacion") + 
  theme(axis.text.x = element_text( vjust=0.5))

pie <- ggplot(corosexo1, aes(x = "", y=Cantidad, fill = factor(sexo))) + 
  geom_bar(width = 10, stat = "identity") +
  theme(axis.line = element_blank(), 
        axis.text.x= element_blank(),
        plot.title = element_text(hjust=0.5)) + 
  labs(fill="sexo", 
       x=NULL, 
       y=NULL, 
       title="Cantidad de Contagiados por Sexo", 
       caption="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nacion") 
pie + coord_polar(theta = "y")

coroprovmuerter<-corona %>%
  filter(fallecido=="SI")%>%
  group_by(residencia_provincia_nombre)%>%
  summarise(Cantidad=n())%>%
  arrange(-Cantidad)

ggplot(coroprovmuerter, aes(x=residencia_provincia_nombre, y=Cantidad, label=Cantidad)) + 
  geom_bar(stat='identity', aes(fill=residencia_provincia_nombre,x = reorder(residencia_provincia_nombre, Cantidad)), width=.7)  +
  geom_text(aes(label=Cantidad),position="stack",vjust=0.5, hjust=-0.3,size=3)+
  labs(subtitle="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nación'", 
       title= "Muertes por Covid-19") + 
  xlab("Provincia")+
  theme(legend.position="none")+
  ylim(0,1500)+
  coord_flip() 

coroprovconta<-corona %>%
  filter(clasificacion_resumen=="Confirmado")%>%
  group_by(residencia_provincia_nombre)%>%
  summarise(Cantidad=n())%>%
  arrange(-Cantidad)

ggplot(coroprovconta, aes(x=residencia_provincia_nombre, y=Cantidad, label=Cantidad)) + 
  geom_bar(stat='identity', aes(fill=residencia_provincia_nombre,x = reorder(residencia_provincia_nombre, Cantidad)), width=.7)  +
  geom_text(aes(label=Cantidad),position="stack",vjust=0.5,size=3, hjust=-0.3)+
  labs(subtitle="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nación", 
       title= "Contagios por Covid-19") + 
  theme(legend.position="none")+
  xlab("Provincia")+
  ylim(0,22500)+
  coord_flip() 

confirmados= corona%>%
  filter(`clasificacion_resumen`=="Confirmado" )

coroprovedad<-confirmados %>%
  filter(edad!="",clasificacion_resumen=="Confirmado",edad_años_meses=="Años",fecha_fallecimiento=="")%>% 
  group_by(residencia_provincia_nombre)%>%
  summarise(Promedio=round(mean(edad),2))%>%
  arrange(-Promedio)

ggplot(coroprovedad, aes(x=residencia_provincia_nombre, y=Promedio, label=Promedio) )+
  geom_bar(stat='identity', aes(fill=residencia_provincia_nombre,x = reorder(residencia_provincia_nombre, Promedio)), width=.7)+
  geom_text(aes(label=Promedio),position="stack",vjust=0.5, hjust=-0.3,size=3)+
  labs(subtitle="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nación'", 
       title= "Promedio de Edad por provincia") + 
  xlab("Provincia")+
  theme(legend.position="none")+
  ylim(0,60)+
  coord_flip()

covid = confirmados %>% mutate(muerto = ifelse(fallecido=="SI", 1, 0))

covid$fecha=date(covid$fecha_apertura)

serie <- covid %>% 
  group_by(date = fecha) %>% 
  summarise(casos = n()) %>% 
  mutate(year = year(date)) %>% 
  mutate(month = month(date)) %>% 
  mutate (month_year =(paste(month, year, sep = "- ")))

serie %>%
  ggplot(aes(x=date, y=casos))+
  geom_smooth(color = "#FF5A5F")+
  geom_line( color="grey") +
  geom_point(shape=21, color = "#007A87",  fill="#007A87", size=1.5) +
  scale_x_date(date_breaks = "months" , date_labels = "%b") +
  ggtitle("Evolución de contagios")+
  labs(subtitle="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nación")

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

muertes<-corona %>%
  group_by(fecha_fallecimiento)%>%
  summarise(Cantidad=n())

muertes=filter(muertes, `Cantidad`<=200)

muertes$fecha_fallecimiento=date(muertes$fecha_fallecimiento)

serie2 <- muertes%>% 
  group_by(date = fecha_fallecimiento) %>% 
  summarise(Cantidad = sum(Cantidad)) %>% 
  mutate(year = year(date)) %>% 
  mutate(month = month(date)) %>% 
  mutate(month_year =(paste(month, year, sep = "- ")))

 serie2%>%
  ggplot(aes(x=date, y=Cantidad))+
  geom_smooth(color = "#FF5A5F")+
  geom_line( color="grey") +
  geom_point(shape=21, color = "#007A87",  fill="#007A87", size=1.5) +
  scale_x_date(date_breaks = "months" , date_labels = "%b") +
  labs(subtitle="Datos obtenidos del Ministerio de Salud de la Nación")+
  ggtitle("Evolución de muertes")

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.