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U1A3 Distribución de frecuencia de casos confirmados, decesos y recuperados de COVID-19 en México usando datos de la universidad Johns Hopkins

Importar paquetes

library(readr) #leer archivos
library(plotly) #Gráficos 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':
## 
##     layout
library(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 GIF's

Importar datos

Leer 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 las URL Archivos de valores separados por comas csv read.csv
datos_conf <- read.csv(url_conf)
datos_decesos <-read.csv(url_decesos)
datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)
  • Extraer los datos para Mexico
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" ,])

Ordenar 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

Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2020-09-03"), by= "day")

#Datos transformados a vectores numericos
vec1 <- as.vector(conf_mex) # Transformación de lista a vector
vec2 <- vec1[5:230] #filtrado de los primeros 4 valores
num1 <- as.numeric(vec2) #transformación a datos numerico

Confirmados <- as.vector(num1) #vector numerico


#Recuperados
vec1 <- as.vector(rec_mex) # Transformación de lista a vector
vec2 <- vec1[5:230] #filtrado de los primeros 4 valores
num1 <- as.numeric(vec2) #transformación a datos numerico

Recuperados <- as.vector(num1) #vector numerico

#Decesos
vec1 <- as.vector(dec_mex) # Transformación de lista a vector
vec2 <- vec1[5:230] #filtrado de los primeros 4 valores
num1 <- as.numeric(vec2) #transformación a datos numerico

Decesos <- as.vector(num1) #vector numerico

#construir data frame (marco de datos)

datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Decesos, Recuperados)

Visualizar

  • A continuación se presentan 3 gráficas simples elaboradas con ggplot para Confirmados, Recuperados, decesos e COVID-19 en EE.UU, al día 06/09/20
#Figura 2 Confirmados ggplot
ggplot(data = datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Confirmados)) +
  ggtitle("Casos acumulados confirmados de COVID-19 en EE.UU, al día 06/09/20")

#Figura 3 Recuperados ggplot
ggplot(data = datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Recuperados)) +
  ggtitle("Casos acumulados de recuperados de COVID-19 en EE.UU, al día 06/09/20")

#Figura 4 Decesos ggplot
ggplot(data = datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Decesos)) +
  ggtitle("Casos acumulados de Decesos de COVID-19 en EE.UU, al día 06/09/20")

  • Gráfico animado

El objetivo de realizar animacione de transición temporal es ilustrar la manera en la que han crecido los casos confirmados de COVID-19.

ggplot(data = datos1) +
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Confirmados)) +
  ggtitle("Casos acumulados confirmados de COVID-19 en EE.UU, al día 06/09/20") +
  transition_reveal(Fecha)

  • Gráfico interactivo en conjunto
#Gráfica multiejes 
gcov <- ggplot(data=datos1) +
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Confirmados), colour="red") +
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Decesos), colour="green") +
  geom_line(aes(x=Fecha, y=Recuperados), colour="blue") +
  ggtitle("Casos acumulados de COVID-19 en EE.UU, al día 06/09/20") +
  ylab("COVID-19 en EE.UU") + xlab("Mes")
gcov

  • Gráfico interactivo con plotly
ggplotly(gcov)