GRAFICOS EN GGPLOT2 AFRC
ANDRÉS FELIPE RODRÍGUEZ CASTIBLANCO
7/9/2020
##GRAFICOS EN GGPLOT2
require(RSocrata)## Loading required package: RSocratarequire(ggplot2)## Loading required package: ggplot2require(lubridate)## Loading required package: lubridate##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, uniontoken <- "ew2rEMuESuzWPqMkyPfOSGJgE"
casos_ins <- read.socrata("https://www.datos.gov.co/resource/gt2j-8ykr.json", app_token = token)
casos_ins_bogota=casos_ins[casos_ins$ciudad_de_ubicaci_n=="Bogotá D.C.",]
##Instalar las librerias
require(ggplot2)
library(plotly)##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layoutcasos_ins_bogota$edad=as.numeric(casos_ins_bogota$edad)
#Histograma de la Edad
p=ggplot(data=casos_ins_bogota,aes(x=edad))+geom_histogram(fill="yellow", color="red")+ylab("Casos")+xlab("Edad")+ylim(0,25000)+theme_update()+ggtitle("HISTOGRAMA COVID EN BOGOTA POR EDADES")
p## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggplotly(p)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.### Histograma de casos reportados por COVID-19 en Bogotá D.C. según sexo.
condicion=which(casos_ins_bogota$sexo=="f")
casos_ins_bogota$sexo[condicion]="F"
table(casos_ins_bogota$sexo)##
## F M
## 115155 110792p2=ggplot(data=casos_ins_bogota, aes(x=edad, fill=sexo))+geom_histogram()+ylab("Casos")+xlab("Edad")+ylim(0,25000)+theme_update()+ggtitle("HISTOGRAMA COVID EN BOGOTA POR EDADES")+facet_grid(~sexo)+ylim(0,15000)## Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will
## replace the existing scale.p2## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggplotly(p2)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.### CAJAS POR EDAD Y ESTADO
p3=ggplot(data=casos_ins_bogota, aes(x=estado, y=edad, fill=estado))+geom_boxplot()+theme_bw()+ylab("Edad")+xlab("Estado")+ggtitle("Estado de contagiados por Covid-19 según edad en la ciudad de Bogotá D.C.")
p3
ggplotly(p3)condi=casos_ins_bogota$estado=="N/A"
casos_ins_bogota$estado[condi]=NA
casos_ins_bogota$estado=as.factor(casos_ins_bogota$estado)
table(casos_ins_bogota$estado)##
## Asintomático Fallecido Grave Leve Moderado
## 73070 5825 689 139454 6538names(casos_ins_bogota)## [1] "id_de_caso" "fecha_de_notificaci_n" "c_digo_divipola"
## [4] "ciudad_de_ubicaci_n" "departamento" "atenci_n"
## [7] "edad" "sexo" "tipo"
## [10] "estado" "pa_s_de_procedencia" "fis"
## [13] "fecha_diagnostico" "fecha_recuperado" "fecha_reporte_web"
## [16] "tipo_recuperaci_n" "codigo_departamento" "codigo_pais"
## [19] "pertenencia_etnica" "nombre_grupo_etnico" "fecha_de_muerte"casos_ins_bogota_2=casos_ins_bogota[,c(7,10)]
casos_ins_bogota_3=na.omit(casos_ins_bogota_2)
casos_ins_bogota_3$estado2=factor(casos_ins_bogota_3$estado,levels = c("Asintomático","Leve","Moderado","Grave","Fallecido"))
p4=ggplot(data=casos_ins_bogota_3, aes(x=estado2, y=edad, fill=estado))+geom_boxplot()+theme_bw()+ylab("Edad")+xlab("Estado")+ggtitle("Estado de contagiados por Covid-19 según edad en la ciudad de Bogotá D.C.")
p4
ggplotly(p4)###SERIES DE TIEMPO
class(casos_ins_bogota$fecha_de_notificaci_n)## [1] "character"casos_ins_bogota$fecha_not=as.Date(casos_ins_bogota$fecha_de_notificaci_n)
###Fecha de notificación de contagio por covid-19 en Bogotá D.C.
p4=ggplot(data=casos_ins_bogota, aes(x=fecha_not))+geom_bar(color="black", fill="white")+theme_bw()+ylab("# Casos")+xlab("Fecha de notificación")+ggtitle("Fechas de notificación de contagio de Covid-19 en Bogotá D.C.(2020)")
p4
ggplotly(p4)###Estado de los contagiados por Covid-19 en Bogotá D.C.
p5=ggplot(data=casos_ins_bogota_3, aes(x=estado2))+geom_bar(color="red", fill="yellow")+theme_bw()+ylim(0,150000)+xlab("Estado")+ylab("#Casos")+ggtitle("Estado de contagiados por Covid-19 en Bogotá D.C.")
p5
ggplotly(p5)###Fecha de inicio de síntomas asociados a covid-19 en Bogotá D.C.
casos_ins_bogota$fis=as.Date(casos_ins_bogota$fis)
p6=ggplot(data=casos_ins_bogota, aes(x=fis))+geom_bar(color="black", fill="white")+theme_bw()+ylab("# Casos")+xlab("Fecha de notificación")+ggtitle("Fechas de notificación de contagio de Covid-19 en Bogotá D.C.(2020)")
p6## Warning: Removed 73070 rows containing non-finite values (stat_count).
ggplotly(p6)## Warning: Removed 73070 rows containing non-finite values (stat_count).####
class(casos_ins_bogota$fis)## [1] "Date"tabla1=table(casos_ins_bogota$fis)
tabla1=data.frame(tabla1)
names(tabla1)=c("Fecha_Sintomas","Casos")
tabla1## Fecha_Sintomas Casos
## 1 2020-02-27 1
## 2 2020-02-28 1
## 3 2020-03-01 3
## 4 2020-03-04 1
## 5 2020-03-05 5
## 6 2020-03-06 6
## 7 2020-03-07 10
## 8 2020-03-08 5
## 9 2020-03-09 5
## 10 2020-03-10 11
## 11 2020-03-11 15
## 12 2020-03-12 19
## 13 2020-03-13 26
## 14 2020-03-14 34
## 15 2020-03-15 54
## 16 2020-03-16 62
## 17 2020-03-17 59
## 18 2020-03-18 53
## 19 2020-03-19 86
## 20 2020-03-20 84
## 21 2020-03-21 79
## 22 2020-03-22 55
## 23 2020-03-23 62
## 24 2020-03-24 48
## 25 2020-03-25 69
## 26 2020-03-26 68
## 27 2020-03-27 77
## 28 2020-03-28 70
## 29 2020-03-29 61
## 30 2020-03-30 61
## 31 2020-03-31 46
## 32 2020-04-01 87
## 33 2020-04-02 59
## 34 2020-04-03 56
## 35 2020-04-04 71
## 36 2020-04-05 67
## 37 2020-04-06 91
## 38 2020-04-07 57
## 39 2020-04-08 71
## 40 2020-04-09 63
## 41 2020-04-10 102
## 42 2020-04-11 66
## 43 2020-04-12 70
## 44 2020-04-13 60
## 45 2020-04-14 69
## 46 2020-04-15 84
## 47 2020-04-16 72
## 48 2020-04-17 74
## 49 2020-04-18 92
## 50 2020-04-19 76
## 51 2020-04-20 110
## 52 2020-04-21 77
## 53 2020-04-22 75
## 54 2020-04-23 96
## 55 2020-04-24 86
## 56 2020-04-25 98
## 57 2020-04-26 123
## 58 2020-04-27 104
## 59 2020-04-28 146
## 60 2020-04-29 111
## 61 2020-04-30 113
## 62 2020-05-01 208
## 63 2020-05-02 152
## 64 2020-05-03 149
## 65 2020-05-04 150
## 66 2020-05-05 197
## 67 2020-05-06 229
## 68 2020-05-07 165
## 69 2020-05-08 216
## 70 2020-05-09 219
## 71 2020-05-10 327
## 72 2020-05-11 274
## 73 2020-05-12 255
## 74 2020-05-13 258
## 75 2020-05-14 248
## 76 2020-05-15 264
## 77 2020-05-16 270
## 78 2020-05-17 277
## 79 2020-05-18 368
## 80 2020-05-19 384
## 81 2020-05-20 424
## 82 2020-05-21 288
## 83 2020-05-22 363
## 84 2020-05-23 356
## 85 2020-05-24 311
## 86 2020-05-25 404
## 87 2020-05-26 305
## 88 2020-05-27 351
## 89 2020-05-28 343
## 90 2020-05-29 337
## 91 2020-05-30 323
## 92 2020-05-31 326
## 93 2020-06-01 577
## 94 2020-06-02 470
## 95 2020-06-03 410
## 96 2020-06-04 406
## 97 2020-06-05 500
## 98 2020-06-06 496
## 99 2020-06-07 378
## 100 2020-06-08 514
## 101 2020-06-09 488
## 102 2020-06-10 676
## 103 2020-06-11 559
## 104 2020-06-12 522
## 105 2020-06-13 523
## 106 2020-06-14 545
## 107 2020-06-15 713
## 108 2020-06-16 767
## 109 2020-06-17 899
## 110 2020-06-18 1017
## 111 2020-06-19 1020
## 112 2020-06-20 1200
## 113 2020-06-21 730
## 114 2020-06-22 802
## 115 2020-06-23 1035
## 116 2020-06-24 974
## 117 2020-06-25 1129
## 118 2020-06-26 1380
## 119 2020-06-27 1450
## 120 2020-06-28 1150
## 121 2020-06-29 1051
## 122 2020-06-30 1270
## 123 2020-07-01 1775
## 124 2020-07-02 1380
## 125 2020-07-03 1650
## 126 2020-07-04 1564
## 127 2020-07-05 1515
## 128 2020-07-06 1703
## 129 2020-07-07 1691
## 130 2020-07-08 1822
## 131 2020-07-09 1682
## 132 2020-07-10 2517
## 133 2020-07-11 1692
## 134 2020-07-12 1885
## 135 2020-07-13 2202
## 136 2020-07-14 2140
## 137 2020-07-15 2058
## 138 2020-07-16 2312
## 139 2020-07-17 2368
## 140 2020-07-18 2461
## 141 2020-07-19 2416
## 142 2020-07-20 2674
## 143 2020-07-21 2699
## 144 2020-07-22 3040
## 145 2020-07-23 2709
## 146 2020-07-24 3055
## 147 2020-07-25 2638
## 148 2020-07-26 2053
## 149 2020-07-27 3277
## 150 2020-07-28 2341
## 151 2020-07-29 2332
## 152 2020-07-30 2181
## 153 2020-07-31 2130
## 154 2020-08-01 2847
## 155 2020-08-02 2051
## 156 2020-08-03 2447
## 157 2020-08-04 2455
## 158 2020-08-05 2834
## 159 2020-08-06 2790
## 160 2020-08-07 2144
## 161 2020-08-08 2551
## 162 2020-08-09 1947
## 163 2020-08-10 2730
## 164 2020-08-11 1946
## 165 2020-08-12 1707
## 166 2020-08-13 1307
## 167 2020-08-14 1354
## 168 2020-08-15 1358
## 169 2020-08-16 1200
## 170 2020-08-17 1277
## 171 2020-08-18 1565
## 172 2020-08-19 1866
## 173 2020-08-20 1895
## 174 2020-08-21 1299
## 175 2020-08-22 899
## 176 2020-08-23 768
## 177 2020-08-24 885
## 178 2020-08-25 906
## 179 2020-08-26 764
## 180 2020-08-27 634
## 181 2020-08-28 626
## 182 2020-08-29 483
## 183 2020-08-30 404
## 184 2020-08-31 368
## 185 2020-09-01 274
## 186 2020-09-02 129
## 187 2020-09-03 37
## 188 2020-09-04 14tabla1$Fecha_Sintomas=as.Date(tabla1$Fecha_Sintomas)
p7=ggplot(tabla1,aes(x=Fecha_Sintomas,y=Casos))+geom_point()+geom_smooth(method = "gam")
p7## `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'
ggplotly(p7)## `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'