U1A3
Miguel
U1A3 Distribucion de frecuencias de casos confirmados, decesos y recuperados de COVID-10 en mexico usando datos de la universidad Johns Hopkins
Importar paquetes
library(readr) #leer archivos
library(plotly)# Grafucis interactivos## Loading required package: ggplot2##
## 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':
##
## layoutlibrary(tidyverse)# paquete de ciencia de datos## -- Attaching packages -------------------------------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --## v tibble 3.0.3 v dplyr 1.0.2
## v tidyr 1.1.1 v stringr 1.4.0
## v purrr 0.3.4 v forcats 0.5.0## -- Conflicts ----------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks plotly::filter(), stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(gganimate)#animar graficas
library(gifski)# Hacer gifsLeer las URL de datos del repositorio de JHU
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"- Descargar los archivos .csv de la urla * Archivos de valores separadors por coma
datos_conf <- read.csv(url_conf)
datos_decesos <-read.csv(url_decesos)
datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)*extraer (filtrar) datos para mexicoa
conf_mex <- t(datos_conf [datos_conf$Country.Region=="Mexico" ,])
dec_mex <- t(datos_decesos [datos_decesos$Country.Region=="Mexico" ,])
rec_mex <- t(datos_recuperados [datos_recuperados$Country.Region=="Mexico" ,])Oredenar y transformar
primeras graficas para reconocimiento
plot(conf_mex)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción
plot(dec_mex)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción
plot(rec_mex)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción
*Transformacion de datos
Fecha = seq(from=as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2020-09-03"), by="day")
#Dato transformados a vector numericos
#Confirmados
vec1= as.vector(conf_mex) #transformacion de lista a vector
vec2=vec1[5:230] #filtrado de los primeros 4 valores
num1=as.numeric(vec2)#transformacion a datos numericos
confirmados = as.vector(num1)#vector numerico
#Recuperados
vec1= as.vector(rec_mex) #transformacion de lista a vector
vec2=vec1[5:230] #filtrado de los primeros 4 valores
num1=as.numeric(vec2)#transformacion a datos numericos
recuperados = as.vector(num1)#vector numerico
#Decesos
vec1= as.vector(dec_mex) #transformacion de lista a vector
vec2=vec1[5:230] #filtrado de los primeros 4 valores
num1=as.numeric(vec2)#transformacion a datos numericos
decesos = as.vector(num1)#vector numerico*Grafica con datos de otro pais
conf_ita <- t(datos_conf [datos_conf$Country.Region=="Italy" ,])
dec_ita <- t(datos_decesos [datos_decesos$Country.Region=="Italy" ,])
rec_ita <- t(datos_recuperados [datos_recuperados$Country.Region=="Italy" ,])plot(conf_ita)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción
plot(dec_ita)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción
plot(rec_ita)## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introducidos por coerción
Fecha=seq(from=as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2020-04-22"), by="day")
vec1= as.vector(conf_ita)
vec2=vec1[5:96]
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confirmados = as.vector(num1)
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vec2=vec1[5:96]
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decesos = as.vector(num1)
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vec2=vec1[5:96]
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recuperados = as.vector(num1)
datos1 <- data.frame(Fecha, confirmados, decesos, recuperados)ggplot(data=datos1) +
geom_line(mapping=aes(x=Fecha, y =confirmados))
ggplot(data=datos1) +
geom_line(mapping=aes(x=Fecha, y =decesos))
ggplot(data=datos1) +
geom_line(mapping=aes(x=Fecha, y =recuperados))
ggplot(data= datos1)+
ggtitle("Casos confirmados de COVID-19 en italia")+
geom_line(mapping = aes(x=Fecha, y =confirmados))+
transition_reveal(Fecha)
ggplot(data=datos1)+
geom_line(aes(x=Fecha, y =confirmados), color="blue")+
geom_line(aes(x=Fecha, y =recuperados), color="red")+
geom_line(aes(x=Fecha, y =decesos), color="black")+
ylab("registro de Covid-19 en italia")+ xlab("fechas")
theme_bw();## List of 93
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## - attr(*, "validate")= logi TRUEggplot(data=datos1)+
geom_line(aes(x=Fecha, y =confirmados), color="blue")+
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transition_reveal(Fecha)
gcov = ggplot(data=datos1)+
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geom_line(aes(x=Fecha, y =recuperados), color="red")+
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ggplotly(gcov)