# Gráfico interactivo 10 municipios mayor % defun ----

ind_def_comorb_mun %>%
  ungroup() %>%
  slice_max(order_by = porc_defunciones, n = 10) %>%
  plot_ly(x = .$municipio, y = .$porc_defunciones,
          type = "bar", marker = list(
            color = ~porc_defunciones,
            size = 10,
            opacity = .9,
            colorscale = "Bluered",
            colorbar = list(
              title = "% Defunciones"
            ))) %>%
  layout(title = "Municipios de Yucatán con mayor porcentaje de defunciones", 
         yaxis = list(title = "Porcentaje %"), 
         xaxis = list(title = "Top 10 Municipios", showticklabels = FALSE))

# Gráfico interactivo 10 municipios mayor casos positivos por sexo ----

plt_casos_positivos_sexo <- covid_data_yuc %>%
  group_by(municipio, sexo) %>%
  summarise(num_casos_positivos = sum(clasificacion_final %in% c(1, 2, 3))) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(municipio) %>%
  mutate(num_casos_positivos_total = sum(num_casos_positivos)) %>%
  ungroup() %>%
  slice_max(order_by = num_casos_positivos_total, n = 20) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(municipio, -num_casos_positivos), y = num_casos_positivos, fill = sexo, text = paste0("<br><b>Municipio: </b>", municipio, "</br>",
                                                                                "<b>Número de casos positivos: </b>", num_casos_positivos))) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", alpha = 0.5) +
  scale_fill_manual(values = c("Mujer" = "coral", "Hombre" = "blue")) +
  labs(title = "Municipios de Yucatán con mayor número de casos positivos",
       x = "Top 10 municipios",
       y = "Número de casos (+)",
       fill = "Sexo",
       caption = glue::glue("Última actualización: {unique(covid_data_yuc$fecha_actualizacion)}")) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank())

ggplotly(p = plt_casos_positivos_sexo, tooltip = "text")

# Gráfico de líneas num acumulado de defunciones a nivel estatal ----

plt_def_acum <- ind_defun_est %>% 
  ggplot(aes(x = fecha_def, y = defunciones_dia)) +
  geom_line(color = "#F68011") + 
  scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%B %Y") +
  scale_y_continuous(breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) +
  labs(title = "Defunciones por Covid-19 acumuladas por día\nen el estado de Yucatán (Info presentable)",
       x = "",
       y = "Número de defunciones") + 
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

ggplotly(p = plt_def_acum)

plt_def_acum_info <- ind_defun_est %>% 
  mutate(info = paste0("<br><b>Fecha: </b>", format(fecha_def, format = "%d %B %Y"),
                       "<br><b>Número de defunciones: </b>", defunciones_dia)) %>%
  ggplot(aes(x = fecha_def, y = defunciones_dia, text = info)) +
  geom_point(color = "#6EE1A5") +
  scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%B %Y") +
  scale_y_continuous(breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) +
  labs(title = "Defunciones por Covid-19 acumuladas por día\nen el estado de Yucatán (Info presentable)",
       x = "",
       y = "Número de defunciones") + 
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

ggplotly(p = plt_def_acum_info, tooltip = "text")

# Mapa % defunciones por municipio ----

# Datos mapa
mapa_yuc <- rgdal::readOGR(dsn = "./maps/yucatan_qgis", layer = "municipios_yucatan", encoding = "UTF-8")

# Merge de datos covid y mapa
mapa_yuc@data <- merge(x = mapa_yuc@data, 
                           y = ind_def_comorb_mun, 
                           by.x = "CVE_MUN", 
                           by.y = "municipio_res",
                           sort = FALSE)

# Se crea una variable de texto para los popups del mapa
mapa_yuc@data <- mapa_yuc@data %>%
  mutate(popup_info = paste0("<br><b>Municipio: </b>", municipio,
                             "<br><b>Total de casos positivos: </b>", num_casos_positivos,
                             "<br><b>Total de defunciones: </b>", num_defunciones, 
                             "<br><b>Porcentaje de defunciones por Covid-19: </b>", porc_defunciones, " %"))

# Función para obtener los valores de los cuantiles con base en la función cut
cut_values <- function(vector, breaks = 5){
  na.omit(
    unique(
      as.numeric(
        unlist(
          stringr::str_extract_all(
            levels(
              cut(vector, 5) # función cut
            ), 
            "[0-9]*\\.?\\d*")
        )
      )
    )
  )
}

# Cortes 
cortes <- cut_values(mapa_yuc@data$porc_defunciones)
cortes <- c(0, cortes)
colores <- colorBin(palette = "plasma", 
                    domain = as.numeric(mapa_yuc@data$porc_defunciones), 
                    na.color = "transparent", 
                    bins = cortes
)

leaflet(mapa_yuc) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(label = mapa_yuc@data$municipio,
              popup = mapa_yuc@data$popup_info,
              fillColor = colores(mapa_yuc@data$porc_defunciones),
              fillOpacity = 0.9) %>%
  addLegend("bottomright", pal = colores, values = ~porc_defunciones,
            title = "Porcentaje de defunciones",
            opacity = 1 )