Cargue la librería data.table, ggplot2, gganimate y ggcorrplot

#install.packages('gganimate')
#install.packages('ggcorrplot')
library(data.table)
library(ggplot2)
library(gganimate)
library(ggcorrplot)
library(plotly)


Cargue la base de datos “wid-covid-data-daily.csv” y guardela como “casos”.

casos <- fread('https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv')

Por si les interesa ver más datos de Covid-19, esta es la fuente de la información: https://ourworldindata.org/covid-cases.


Filtre los objetos y quedese solo con aquellas observaciones que pertenecen al subcontinente “South America”

casos2 <- casos[continent == 'South America']


Haga un grafico de series de tiempo, en donde se muestre los nuevos casos diarios por país

ggplot(casos2,aes(x=date,y=new_cases,group=location,color=location)) +
  geom_line()

Notamos que no se es poco entendible el gráfico, por lo cual necesitamos buscar formas de mostrar de otra forma la información.


Haga un facet por país. Muestre solo desde el año 2021. Omita a las islas “Falkland Islands”

ggplot(casos2[date >= as.Date('2021-01-01') & location != "Falkland Islands"],
aes(x=date,y=new_cases,group=location,color=location)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~location,scale='free_y',ncol=3) +
  theme(legend.position = 'none')


Repita el gráfico anterior, pero agrege una linea de tendencia suavizada

ggplot(casos2[date >= as.Date('2021-01-01') & location != "Falkland Islands"],
aes(x=date,y=new_cases,group=location,color=location)) +
  geom_line() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(~location,scale='free_y',ncol=3) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = 'none')


Repita el gráfico anterior solo para Chile, pero muestre un movimiento secuencial (animado)

ggplot(casos2[date >= as.Date('2021-01-01') & location == "Chile"],
aes(x=date,y=new_cases)) +
  geom_line() +
  theme(legend.position = 'none') +
  theme_minimal() +
  transition_reveal(date)


Muestre un grafico de barras horizontales, donde se muestren la proporción de gente con dos dosis para la semana 51 (desde que comenzó la pandemia) en sudamerica

casos2[,prop_vacunados:=people_vaccinated/population*100]
casos2[,semana:=week(date)]
casos3 <- casos2[,.(prop_vacunados=mean(prop_vacunados,na.rm=T)),by=.(semana,location)]

ggplot(casos3[semana == 51,],
       aes(x=location,y=prop_vacunados,fill=location)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = 'none')


Repita el gráfico anterior, pero ordene la barra de los países según proporción de población vacunada (plotly)

grafico <- ggplot(casos3[semana == 51,],
       aes(x=reorder(location,prop_vacunados),y=prop_vacunados,fill=location, text=paste("Vacunados:",round(prop_vacunados,2)))) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = 'none')
ggplotly(grafico,tooltip = 'text')


Muestre la evolución de la proporción de población vacunada en el tiempo

vacunas3 <- casos3[semana <= 52 & location!='Falkland Islands',]
vacunas3 <- vacunas3[order(semana, -(prop_vacunados))]
vacunas3 <- vacunas3[,ranking := row.names(.SD), by=semana]
vacunas3 <- vacunas3[,ranking := as.numeric(ranking)]

animacion <- ggplot(vacunas3) +
  geom_col(aes(ranking, prop_vacunados, fill = location)) +
  geom_text(aes(ranking, prop_vacunados, label = prop_vacunados), hjust=-0.1) +
  geom_text(aes(ranking, y=0 , label = location), hjust=1.1) + 
  geom_text(aes(x=12, y=max(prop_vacunados) , label = semana), vjust = 0.2, alpha = 0.5,  col = "gray", size = 20) +
  coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) + scale_x_reverse() +
  theme_minimal() + 
  labs(title = " Porcentaje de vacunados \n Semana : {closest_state}", 
       subtitle = "En Sudámerica",
       y = "") +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.major.x = element_blank(),
        plot.title = element_text(size = 18, 
                                  face = "bold", 
                                  hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size=14, 
                                     face = "plain", 
                                     hjust = 0.5)) +
  theme(
    panel.grid = element_blank(), 
    legend.position = "none",
    axis.ticks.y = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    plot.margin = margin(1, 4, 1, 3, "cm")
    
  ) +
  transition_states(semana, state_length = 0, transition_length = 2) +
  enter_fade() +
  exit_fade() + 
  ease_aes('quadratic-in-out') 

ani <- animate(animacion, nframes= 300, width = 600, height = 600, fps = 10)