Final_Term_Emilio_Matzarev

Utilizando la información brindada por la Secretaria de Salud Federal sobre los casos de COVID-19 detectados en la República Mexicana, y considerando solamente los casos positivos (verificar que la información que se obtenga de la base de datos sea igual a la reportada diariamente por dicha secretaría), obtener lo siguiente.

ESTADO: GUERRERO

Estado de Guerrero

Cargamos de forma elegante los paquetes que no tiene R de base y que serán necesarios en el trancurso de a actividad.

knitr::opts_chunk$set(
    echo = TRUE,
    message = TRUE,
    warning = FALSE
)
list.of.packages <- c("dygraphs", "xts", "tidyverse", "lubridate", "dplyr", "sf", "ggplot2", "readxl", "stringr", "RColorBrewer", "scales", "leaflet", "htmltools","plotly","rgdal","kableExtra","ggsci","rmdformats")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)

lapply(list.of.packages, require, character.only = TRUE)

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## [1] TRUE
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## [1] TRUE

EJERCICIO 1

La base de datos y su catálogo se encuentran disponibles en https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127

Covid <- read.csv("C:\\Users\\permi\\Desktop\\CIDE\\Primer semestre\\R\\COVID\\211213COVID19MEXICO.csv")

1. Eligiendo un estado de la república de residencia del paciente que tenga más de 20 municipios, obtener (tablas):

Filtramos la base de datos por la clave del estado de Guerrero (12), después por los casos positivos (3) y agregamos una columa extra con unos para futuros conteos.

covid_g<-which(Covid$ENTIDAD_RES == "12")
Covid_Guerrero<-Covid[covid_g,]

casos_positivos<-which(Covid_Guerrero$CLASIFICACION_FINAL == 3)
Covid_G_P<-Covid_Guerrero[casos_positivos,]

nombres_mun<-read_xlsx("C:\\Users\\permi\\Desktop\\CIDE\\Primer semestre\\R\\COVID\\201128 Catalogos.xlsx", sheet = "Catálogo MUNICIPIOS")

G_mun<-which(nombres_mun$CLAVE_ENTIDAD =="12")

municipios_G<-nombres_mun[G_mun,-3]

Covid_Guerrero_Positivos<-merge(Covid_G_P, municipios_G, by.x ="MUNICIPIO_RES", by.y ="CLAVE_MUNICIPIO")

Covid_Guerrero_Positivos$unos<-1

- 1. (5%) % de defunciones por municipio (total de defunciones / total de casos positivos).

Filtramos la base de datos por el total de defunciones en cada municipio y también por el total de casos positivos en cada municipio. Calculamos el porcentaje de defunciones por municipio por medio de una división.

Defunciones<-which(Covid_Guerrero_Positivos$FECHA_DEF=="9999-99-99")

Def_X_Mun<-aggregate(unos~MUNICIPIO,data=Covid_Guerrero_Positivos[-Defunciones,],FUN=sum)

P_x_Mun<-aggregate(unos~MUNICIPIO, data=Covid_Guerrero_Positivos,FUN=sum)

Def_Pos_Mun<-merge(Def_X_Mun ,P_x_Mun, by="MUNICIPIO")

Porcentaje<-data.frame(Municipio = Def_Pos_Mun$MUNICIPIO, porcentaje =round(Def_Pos_Mun$unos.x/Def_Pos_Mun$unos.y*100,2))

Porcentaje<-merge(x=Def_Pos_Mun , y=Porcentaje , by.x="MUNICIPIO", by.y="Municipio")


Porcentaje %>% kbl(caption= "PORCENTAJDE DEFUNCIONES POR MUNICIPIO", col.names = c("Municipio","Total de defunciones","Total de casos positivos","Porcentaje")) %>% kable_classic(full_width = F, html_font = "Cambria") %>% kable_paper(full_width = F) %>% column_spec(column = 4 , color = "White" ,bold = TRUE ,background = spec_color(Porcentaje$porcentaje, end = 1, option = "C", direction = -1 )) %>% scroll_box(width = "400px", height = "300px")

PORCENTAJDE DEFUNCIONES POR MUNICIPIO
Municipio	Total de defunciones	Total de casos positivos	Porcentaje
ACAPULCO DE JUÁREZ	2669	29446	9.06
ACATEPEC	3	42	7.14
AHUACUOTZINGO	13	253	5.14
AJUCHITLÁN DEL PROGRESO	57	317	17.98
ALCOZAUCA DE GUERRERO	12	108	11.11
ALPOYECA	17	101	16.83
APAXTLA	7	32	21.88
ARCELIA	42	382	10.99
ATENANGO DEL RÍO	6	31	19.35
ATLAMAJALCINGO DEL MONTE	5	13	38.46
ATLIXTAC	4	51	7.84
ATOYAC DE ÁLVAREZ	68	935	7.27
AYUTLA DE LOS LIBRES	57	887	6.43
AZOYÚ	17	238	7.14
BENITO JUÁREZ	12	309	3.88
BUENAVISTA DE CUÉLLAR	15	144	10.42
CHILAPA DE ÁLVAREZ	60	1528	3.93
CHILPANCINGO DE LOS BRAVO	603	13397	4.50
COAHUAYUTLA DE JOSÉ MARÍA IZAZAGA	8	26	30.77
COCULA	27	206	13.11
COPALA	9	205	4.39
COPALILLO	5	39	12.82
COPANATOYAC	8	35	22.86
COYUCA DE BENÍTEZ	64	459	13.94
COYUCA DE CATALÁN	69	501	13.77
CUAJINICUILAPA	24	357	6.72
CUALÁC	4	37	10.81
CUAUTEPEC	11	90	12.22
CUETZALA DEL PROGRESO	6	58	10.34
CUTZAMALA DE PINZÓN	35	144	24.31
EDUARDO NERI	74	673	11.00
FLORENCIO VILLARREAL	17	306	5.56
GENERAL CANUTO A. NERI	3	12	25.00
GENERAL HELIODORO CASTILLO	17	482	3.53
HUAMUXTITLÁN	24	180	13.33
HUITZUCO DE LOS FIGUEROA	58	433	13.39
IGUALA DE LA INDEPENDENCIA	327	3273	9.99
IGUALAPA	12	278	4.32
ILIATENCO	4	6	66.67
IXCATEOPAN DE CUAUHTÉMOC	6	117	5.13
JUAN R. ESCUDERO	35	435	8.05
JUCHITÁN	12	109	11.01
LA UNIÓN DE ISIDORO MONTES DE OCA	43	242	17.77
LEONARDO BRAVO	19	158	12.03
MALINALTEPEC	8	70	11.43
MARQUELIA	16	261	6.13
MÁRTIR DE CUILAPAN	16	108	14.81
METLATÓNOC	5	26	19.23
MOCHITLÁN	12	294	4.08
OLINALÁ	13	71	18.31
OMETEPEC	95	1626	5.84
PEDRO ASCENCIO ALQUISIRAS	3	6	50.00
PETATLÁN	58	528	10.98
PILCAYA	8	69	11.59
PUNGARABATO	92	1039	8.85
QUECHULTENANGO	33	546	6.04
SAN LUIS ACATLÁN	21	302	6.95
SAN MARCOS	51	367	13.90
SAN MIGUEL TOTOLAPAN	20	178	11.24
TAXCO DE ALARCÓN	235	2414	9.73
TECOANAPA	30	723	4.15
TÉCPAN DE GALEANA	63	573	10.99
TELOLOAPAN	49	307	15.96
TEPECOACUILCO DE TRUJANO	36	209	17.22
TETIPAC	9	48	18.75
TIXTLA DE GUERRERO	53	1524	3.48
TLACOACHISTLAHUACA	9	94	9.57
TLACOAPA	2	17	11.76
TLALCHAPA	25	296	8.45
TLALIXTAQUILLA DE MALDONADO	10	128	7.81
TLAPA DE COMONFORT	127	1465	8.67
TLAPEHUALA	40	443	9.03
XALPATLÁHUAC	3	30	10.00
XOCHIHUEHUETLÁN	8	57	14.04
XOCHISTLAHUACA	15	414	3.62
ZAPOTITLÁN TABLAS	3	16	18.75
ZIHUATANEJO DE AZUETA	275	4819	5.71
ZIRÁNDARO	14	248	5.65
ZITLALA	5	109	4.59

- 2. (5%) % de casos positivos con al menos una comorbilidad a nivel municipal.

Filtramos la base de datos por todos los casos positivos con al menos una comorbilidad a nivel muncinical. A estos calculamos el total por cada municipio para posteriormente calcuar el porcentaje de casos positivos con al menos una comorbilidad por medio de una división entre el total de casos positivos.

Covid_Guerrero_Positivos<- Covid_Guerrero_Positivos %>% mutate(comorbilidad = case_when(TABAQUISMO==1|HIPERTENSION==1|DIABETES==1|CARDIOVASCULAR==1|ASMA==1|OTRA_COM==1|EPOC==1|RENAL_CRONICA==1|OBESIDAD==1|INMUSUPR==1 ~ 1, TRUE ~ 0))

Comorbo_Posi <- which(Covid_Guerrero_Positivos$comorbilidad == 1)

Comorbilidades <- aggregate(unos~MUNICIPIO, data = Covid_Guerrero_Positivos[Comorbo_Posi,], FUN = sum)

Comorbilidades1<- merge(x=Comorbilidades, y=P_x_Mun, by="MUNICIPIO")

Porcentaje_Comorbo_Posi<-data.frame(Municipio= Comorbilidades$MUNICIPIO, Porcentaje = round(Comorbilidades1$unos.x/Comorbilidades1$unos.y*100,2))

Porcentaje_Comorbo_Posi<-merge(x=Porcentaje_Comorbo_Posi,y=Comorbilidades1 , by.x="Municipio", by.y="MUNICIPIO")

Porcentaje_Comorbo_Posi<-Porcentaje_Comorbo_Posi[, c("Municipio","unos.x","unos.y","Porcentaje")]

Porcentaje_Comorbo_Posi %>% kbl(caption= "PORCENTAJE DE CASOS POSITIVOS CON AL MENOS UNA COMORBILIDAD", col.names = c("Municipio","Casos con al menos una comorbilidad","Casos totales","Porcentaje"))%>% kable_classic(full_width = F, html_font = "Cambria") %>% kable_paper(full_width = F) %>% column_spec(column = 4 , color = "White",bold = TRUE ,background = spec_color(Porcentaje_Comorbo_Posi$Porcentaje, option = "C", direction = -1 )) %>% scroll_box(width = "400px", height = "400px")

PORCENTAJE DE CASOS POSITIVOS CON AL MENOS UNA COMORBILIDAD
Municipio	Casos con al menos una comorbilidad	Casos totales	Porcentaje
ACAPULCO DE JUÁREZ	10003	29446	33.97
ACATEPEC	12	42	28.57
AHUACUOTZINGO	119	253	47.04
AJUCHITLÁN DEL PROGRESO	130	317	41.01
ALCOZAUCA DE GUERRERO	39	108	36.11
ALPOYECA	45	101	44.55
APAXTLA	20	32	62.50
ARCELIA	150	382	39.27
ATENANGO DEL RÍO	17	31	54.84
ATLAMAJALCINGO DEL MONTE	6	13	46.15
ATLIXTAC	20	51	39.22
ATOYAC DE ÁLVAREZ	302	935	32.30
AYUTLA DE LOS LIBRES	330	887	37.20
AZOYÚ	98	238	41.18
BENITO JUÁREZ	68	309	22.01
BUENAVISTA DE CUÉLLAR	66	144	45.83
CHILAPA DE ÁLVAREZ	520	1528	34.03
CHILPANCINGO DE LOS BRAVO	4190	13397	31.28
COAHUAYUTLA DE JOSÉ MARÍA IZAZAGA	12	26	46.15
COCHOAPA EL GRANDE	9	23	39.13
COCULA	94	206	45.63
COPALA	44	205	21.46
COPALILLO	20	39	51.28
COPANATOYAC	15	35	42.86
COYUCA DE BENÍTEZ	140	459	30.50
COYUCA DE CATALÁN	170	501	33.93
CUAJINICUILAPA	128	357	35.85
CUALÁC	11	37	29.73
CUAUTEPEC	42	90	46.67
CUETZALA DEL PROGRESO	30	58	51.72
CUTZAMALA DE PINZÓN	76	144	52.78
EDUARDO NERI	243	673	36.11
FLORENCIO VILLARREAL	111	306	36.27
GENERAL CANUTO A. NERI	4	12	33.33
GENERAL HELIODORO CASTILLO	139	482	28.84
HUAMUXTITLÁN	97	180	53.89
HUITZUCO DE LOS FIGUEROA	210	433	48.50
IGUALA DE LA INDEPENDENCIA	1506	3273	46.01
IGUALAPA	91	278	32.73
ILIATENCO	3	6	50.00
IXCATEOPAN DE CUAUHTÉMOC	35	117	29.91
JOSÉ JOAQUÍN DE HERRERA	9	19	47.37
JUAN R. ESCUDERO	191	435	43.91
JUCHITÁN	40	109	36.70
LA UNIÓN DE ISIDORO MONTES DE OCA	111	242	45.87
LEONARDO BRAVO	51	158	32.28
MALINALTEPEC	36	70	51.43
MARQUELIA	105	261	40.23
MÁRTIR DE CUILAPAN	30	108	27.78
METLATÓNOC	2	26	7.69
MOCHITLÁN	94	294	31.97
NO ESPECIFICADO	1	1	100.00
OLINALÁ	34	71	47.89
OMETEPEC	498	1626	30.63
PEDRO ASCENCIO ALQUISIRAS	4	6	66.67
PETATLÁN	181	528	34.28
PILCAYA	33	69	47.83
PUNGARABATO	388	1039	37.34
QUECHULTENANGO	167	546	30.59
SAN LUIS ACATLÁN	123	302	40.73
SAN MARCOS	158	367	43.05
SAN MIGUEL TOTOLAPAN	70	178	39.33
TAXCO DE ALARCÓN	850	2414	35.21
TECOANAPA	337	723	46.61
TÉCPAN DE GALEANA	147	573	25.65
TELOLOAPAN	126	307	41.04
TEPECOACUILCO DE TRUJANO	107	209	51.20
TETIPAC	18	48	37.50
TIXTLA DE GUERRERO	458	1524	30.05
TLACOACHISTLAHUACA	31	94	32.98
TLACOAPA	6	17	35.29
TLALCHAPA	79	296	26.69
TLALIXTAQUILLA DE MALDONADO	41	128	32.03
TLAPA DE COMONFORT	619	1465	42.25
TLAPEHUALA	149	443	33.63
XALPATLÁHUAC	16	30	53.33
XOCHIHUEHUETLÁN	31	57	54.39
XOCHISTLAHUACA	163	414	39.37
ZAPOTITLÁN TABLAS	6	16	37.50
ZIHUATANEJO DE AZUETA	1256	4819	26.06
ZIRÁNDARO	112	248	45.16
ZITLALA	44	109	40.37

- 3. (10%) Total de casos positivos acumulados por día a nivel estatal.

Filtramos la base de datos para obtener los casos positivos de Covid y poder calcular su acumulado total por día.

Acumulado_estatal_P<- aggregate(unos~FECHA_SINTOMAS, data =  Covid_Guerrero_Positivos, FUN = sum)

Acumulado_estatal_P$Acumulado<-cumsum(Acumulado_estatal_P$unos)

Acumulado_estatal_P %>% kbl(caption= "TOTAL DE CASOS POSITIVOS ACUMULADOS POR DÍA A NIVEL ESTATAL", col.names = c("Fecha","Casos positivos ","Acumulados")) %>% kable_classic(full_width = F, html_font = "Cambria") %>% kable_paper(full_width = F) %>% column_spec(column = 3 , color = "White",bold = TRUE ,background = spec_color(Acumulado_estatal_P$Acumulado , option = "C", direction = -1 )) %>% scroll_box(width = "400px", height = "350px")

TOTAL DE CASOS POSITIVOS ACUMULADOS POR DÍA A NIVEL ESTATAL
Fecha	Casos positivos	Acumulados
2020-03-08	1	1
2020-03-09	1	2
2020-03-11	1	3
2020-03-12	1	4
2020-03-13	1	5
2020-03-15	3	8
2020-03-16	1	9
2020-03-17	3	12
2020-03-18	2	14
2020-03-19	2	16
2020-03-20	3	19
2020-03-21	3	22
2020-03-22	1	23
2020-03-23	3	26
2020-03-24	1	27
2020-03-25	1	28
2020-03-26	3	31
2020-03-28	1	32
2020-03-29	2	34
2020-03-30	4	38
2020-03-31	5	43
2020-04-01	4	47
2020-04-02	5	52
2020-04-03	8	60
2020-04-04	10	70
2020-04-05	6	76
2020-04-06	8	84
2020-04-07	5	89
2020-04-08	13	102
2020-04-09	6	108
2020-04-10	12	120
2020-04-11	9	129
2020-04-12	8	137
2020-04-13	15	152
2020-04-14	3	155
2020-04-15	14	169
2020-04-16	7	176
2020-04-17	9	185
2020-04-18	13	198
2020-04-19	17	215
2020-04-20	25	240
2020-04-21	17	257
2020-04-22	18	275
2020-04-23	25	300
2020-04-24	37	337
2020-04-25	35	372
2020-04-26	21	393
2020-04-27	24	417
2020-04-28	29	446
2020-04-29	36	482
2020-04-30	39	521
2020-05-01	59	580
2020-05-02	35	615
2020-05-03	47	662
2020-05-04	48	710
2020-05-05	39	749
2020-05-06	36	785
2020-05-07	40	825
2020-05-08	55	880
2020-05-09	60	940
2020-05-10	68	1008
2020-05-11	67	1075
2020-05-12	72	1147
2020-05-13	74	1221
2020-05-14	90	1311
2020-05-15	146	1457
2020-05-16	114	1571
2020-05-17	101	1672
2020-05-18	157	1829
2020-05-19	110	1939
2020-05-20	120	2059
2020-05-21	100	2159
2020-05-22	98	2257
2020-05-23	121	2378
2020-05-24	95	2473
2020-05-25	108	2581
2020-05-26	127	2708
2020-05-27	112	2820
2020-05-28	114	2934
2020-05-29	114	3048
2020-05-30	112	3160
2020-05-31	97	3257
2020-06-01	156	3413
2020-06-02	118	3531
2020-06-03	111	3642
2020-06-04	87	3729
2020-06-05	114	3843
2020-06-06	128	3971
2020-06-07	105	4076
2020-06-08	133	4209
2020-06-09	136	4345
2020-06-10	167	4512
2020-06-11	110	4622
2020-06-12	128	4750
2020-06-13	112	4862
2020-06-14	93	4955
2020-06-15	138	5093
2020-06-16	101	5194
2020-06-17	107	5301
2020-06-18	135	5436
2020-06-19	141	5577
2020-06-20	158	5735
2020-06-21	104	5839
2020-06-22	150	5989
2020-06-23	124	6113
2020-06-24	141	6254
2020-06-25	236	6490
2020-06-26	240	6730
2020-06-27	239	6969
2020-06-28	263	7232
2020-06-29	218	7450
2020-06-30	170	7620
2020-07-01	249	7869
2020-07-02	136	8005
2020-07-03	161	8166
2020-07-04	157	8323
2020-07-05	115	8438
2020-07-06	104	8542
2020-07-07	86	8628
2020-07-08	114	8742
2020-07-09	148	8890
2020-07-10	185	9075
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2021-07-12	582	46027
2021-07-13	438	46465
2021-07-14	411	46876
2021-07-15	600	47476
2021-07-16	690	48166
2021-07-17	754	48920
2021-07-18	803	49723
2021-07-19	862	50585
2021-07-20	844	51429
2021-07-21	569	51998
2021-07-22	588	52586
2021-07-23	748	53334
2021-07-24	825	54159
2021-07-25	868	55027
2021-07-26	813	55840
2021-07-27	732	56572
2021-07-28	646	57218
2021-07-29	612	57830
2021-07-30	731	58561
2021-07-31	751	59312
2021-08-01	1026	60338
2021-08-02	743	61081
2021-08-03	582	61663
2021-08-04	537	62200
2021-08-05	619	62819
2021-08-06	668	63487
2021-08-07	591	64078
2021-08-08	626	64704
2021-08-09	594	65298
2021-08-10	553	65851
2021-08-11	414	66265
2021-08-12	436	66701
2021-08-13	489	67190
2021-08-14	438	67628
2021-08-15	463	68091
2021-08-16	428	68519
2021-08-17	309	68828
2021-08-18	316	69144
2021-08-19	296	69440
2021-08-20	418	69858
2021-08-21	298	70156
2021-08-22	249	70405
2021-08-23	245	70650
2021-08-24	208	70858
2021-08-25	192	71050
2021-08-26	182	71232
2021-08-27	204	71436
2021-08-28	219	71655
2021-08-29	184	71839
2021-08-30	229	72068
2021-08-31	182	72250
2021-09-01	203	72453
2021-09-02	196	72649
2021-09-03	179	72828
2021-09-04	169	72997
2021-09-05	160	73157
2021-09-06	168	73325
2021-09-07	103	73428
2021-09-08	96	73524
2021-09-09	117	73641
2021-09-10	122	73763
2021-09-11	93	73856
2021-09-12	83	73939
2021-09-13	59	73998
2021-09-14	64	74062
2021-09-15	84	74146
2021-09-16	65	74211
2021-09-17	72	74283
2021-09-18	70	74353
2021-09-19	57	74410
2021-09-20	80	74490
2021-09-21	43	74533
2021-09-22	38	74571
2021-09-23	51	74622
2021-09-24	58	74680
2021-09-25	48	74728
2021-09-26	56	74784
2021-09-27	33	74817
2021-09-28	46	74863
2021-09-29	31	74894
2021-09-30	34	74928
2021-10-01	62	74990
2021-10-02	49	75039
2021-10-03	21	75060
2021-10-04	58	75118
2021-10-05	27	75145
2021-10-06	23	75168
2021-10-07	25	75193
2021-10-08	41	75234
2021-10-09	23	75257
2021-10-10	38	75295
2021-10-11	19	75314
2021-10-12	32	75346
2021-10-13	26	75372
2021-10-14	33	75405
2021-10-15	35	75440
2021-10-16	29	75469
2021-10-17	47	75516
2021-10-18	29	75545
2021-10-19	51	75596
2021-10-20	36	75632
2021-10-21	25	75657
2021-10-22	23	75680
2021-10-23	29	75709
2021-10-24	39	75748
2021-10-25	47	75795
2021-10-26	31	75826
2021-10-27	30	75856
2021-10-28	18	75874
2021-10-29	28	75902
2021-10-30	20	75922
2021-10-31	29	75951
2021-11-01	29	75980
2021-11-02	29	76009
2021-11-03	32	76041
2021-11-04	28	76069
2021-11-05	36	76105
2021-11-06	26	76131
2021-11-07	20	76151
2021-11-08	17	76168
2021-11-09	20	76188
2021-11-10	15	76203
2021-11-11	17	76220
2021-11-12	17	76237
2021-11-13	14	76251
2021-11-14	8	76259
2021-11-15	14	76273
2021-11-16	7	76280
2021-11-17	9	76289
2021-11-18	11	76300
2021-11-19	15	76315
2021-11-20	36	76351
2021-11-21	15	76366
2021-11-22	18	76384
2021-11-23	10	76394
2021-11-24	4	76398
2021-11-25	18	76416
2021-11-26	9	76425
2021-11-27	13	76438
2021-11-28	14	76452
2021-11-29	11	76463
2021-11-30	11	76474
2021-12-01	14	76488
2021-12-02	2	76490
2021-12-03	8	76498
2021-12-04	9	76507
2021-12-05	11	76518
2021-12-06	8	76526
2021-12-07	8	76534
2021-12-08	5	76539
2021-12-09	3	76542
2021-12-11	1	76543

- 4. (10%) Total acumulado de defunciones por día a nivel estatal.

Filtramos la base de datos para obtener las defunciones por Covid y poder calcular su acumulado total por día.

Acumulado_estatal_D<- aggregate(unos~FECHA_DEF, data = Covid_Guerrero_Positivos[-Defunciones,], FUN = sum)

Acumulado_estatal_D$Acumulado<-cumsum(Acumulado_estatal_D$unos)

Acumulado_estatal_D %>% kbl(caption= "TOTAL ACUMULADO DE DEFUNCIONES A NIVEL ESTATAL", col.names = c("Fecha","Defunciones por día","Acumulado")) %>% kable_classic(full_width = F, html_font = "Cambria") %>% kable_paper(full_width = F) %>% column_spec(column = 3 , color = "White",bold = TRUE ,background = spec_color(Acumulado_estatal_D$Acumulado , option = "C", direction = -1 )) %>% scroll_box(width = "400px", height = "400px")

TOTAL ACUMULADO DE DEFUNCIONES A NIVEL ESTATAL
Fecha	Defunciones por día	Acumulado
2020-03-28	1	1
2020-04-04	2	3
2020-04-06	2	5
2020-04-09	1	6
2020-04-12	1	7
2020-04-13	1	8
2020-04-14	1	9
2020-04-15	3	12
2020-04-17	1	13
2020-04-18	3	16
2020-04-19	4	20
2020-04-20	3	23
2020-04-21	7	30
2020-04-22	3	33
2020-04-23	3	36
2020-04-24	1	37
2020-04-25	4	41
2020-04-26	1	42
2020-04-27	8	50
2020-04-28	5	55
2020-04-29	4	59
2020-04-30	2	61
2020-05-01	2	63
2020-05-02	8	71
2020-05-03	4	75
2020-05-04	5	80
2020-05-05	6	86
2020-05-06	10	96
2020-05-07	6	102
2020-05-08	4	106
2020-05-09	11	117
2020-05-10	6	123
2020-05-11	9	132
2020-05-12	7	139
2020-05-13	9	148
2020-05-14	9	157
2020-05-15	14	171
2020-05-16	13	184
2020-05-17	16	200
2020-05-18	18	218
2020-05-19	13	231
2020-05-20	23	254
2020-05-21	17	271
2020-05-22	19	290
2020-05-23	19	309
2020-05-24	21	330
2020-05-25	28	358
2020-05-26	23	381
2020-05-27	26	407
2020-05-28	17	424
2020-05-29	22	446
2020-05-30	17	463
2020-05-31	24	487
2020-06-01	22	509
2020-06-02	28	537
2020-06-03	18	555
2020-06-04	18	573
2020-06-05	23	596
2020-06-06	19	615
2020-06-07	24	639
2020-06-08	24	663
2020-06-09	21	684
2020-06-10	24	708
2020-06-11	18	726
2020-06-12	18	744
2020-06-13	27	771
2020-06-14	23	794
2020-06-15	17	811
2020-06-16	20	831
2020-06-17	27	858
2020-06-18	21	879
2020-06-19	30	909
2020-06-20	14	923
2020-06-21	16	939
2020-06-22	29	968
2020-06-23	16	984
2020-06-24	16	1000
2020-06-25	16	1016
2020-06-26	24	1040
2020-06-27	26	1066
2020-06-28	21	1087
2020-06-29	20	1107
2020-06-30	22	1129
2020-07-01	13	1142
2020-07-02	11	1153
2020-07-03	16	1169
2020-07-04	21	1190
2020-07-05	14	1204
2020-07-06	15	1219
2020-07-07	23	1242
2020-07-08	9	1251
2020-07-09	12	1263
2020-07-10	17	1280
2020-07-11	15	1295
2020-07-12	10	1305
2020-07-13	17	1322
2020-07-14	24	1346
2020-07-15	14	1360
2020-07-16	9	1369
2020-07-17	14	1383
2020-07-18	16	1399
2020-07-19	16	1415
2020-07-20	14	1429
2020-07-21	16	1445
2020-07-22	12	1457
2020-07-23	15	1472
2020-07-24	12	1484
2020-07-25	16	1500
2020-07-26	17	1517
2020-07-27	9	1526
2020-07-28	7	1533
2020-07-29	7	1540
2020-07-30	13	1553
2020-07-31	11	1564
2020-08-01	11	1575
2020-08-02	12	1587
2020-08-03	12	1599
2020-08-04	14	1613
2020-08-05	9	1622
2020-08-06	7	1629
2020-08-07	15	1644
2020-08-08	7	1651
2020-08-09	10	1661
2020-08-10	7	1668
2020-08-11	12	1680
2020-08-12	4	1684
2020-08-13	14	1698
2020-08-14	4	1702
2020-08-15	13	1715
2020-08-16	16	1731
2020-08-17	8	1739
2020-08-18	12	1751
2020-08-19	19	1770
2020-08-20	10	1780
2020-08-21	6	1786
2020-08-22	9	1795
2020-08-23	6	1801
2020-08-24	9	1810
2020-08-25	11	1821
2020-08-26	8	1829
2020-08-27	7	1836
2020-08-28	6	1842
2020-08-29	14	1856
2020-08-30	5	1861
2020-08-31	4	1865
2020-09-01	4	1869
2020-09-02	5	1874
2020-09-03	8	1882
2020-09-04	4	1886
2020-09-05	8	1894
2020-09-06	2	1896
2020-09-07	13	1909
2020-09-08	2	1911
2020-09-09	11	1922
2020-09-10	6	1928
2020-09-11	3	1931
2020-09-12	15	1946
2020-09-13	14	1960
2020-09-14	5	1965
2020-09-15	12	1977
2020-09-16	7	1984
2020-09-17	4	1988
2020-09-18	5	1993
2020-09-19	2	1995
2020-09-20	7	2002
2020-09-21	13	2015
2020-09-22	7	2022
2020-09-23	15	2037
2020-09-24	7	2044
2020-09-25	5	2049
2020-09-26	14	2063
2020-09-27	11	2074
2020-09-28	8	2082
2020-09-29	5	2087
2020-09-30	9	2096
2020-10-01	13	2109
2020-10-02	10	2119
2020-10-03	13	2132
2020-10-04	4	2136
2020-10-05	10	2146
2020-10-06	7	2153
2020-10-07	9	2162
2020-10-08	14	2176
2020-10-09	11	2187
2020-10-10	9	2196
2020-10-11	9	2205
2020-10-12	12	2217
2020-10-13	11	2228
2020-10-14	5	2233
2020-10-15	12	2245
2020-10-16	7	2252
2020-10-17	6	2258
2020-10-18	9	2267
2020-10-19	8	2275
2020-10-20	2	2277
2020-10-21	4	2281
2020-10-22	6	2287
2020-10-23	6	2293
2020-10-24	5	2298
2020-10-25	7	2305
2020-10-26	5	2310
2020-10-27	8	2318
2020-10-28	5	2323
2020-10-29	8	2331
2020-10-30	5	2336
2020-10-31	7	2343
2020-11-01	11	2354
2020-11-02	2	2356
2020-11-03	8	2364
2020-11-04	7	2371
2020-11-05	5	2376
2020-11-06	6	2382
2020-11-07	8	2390
2020-11-08	5	2395
2020-11-09	7	2402
2020-11-10	4	2406
2020-11-11	6	2412
2020-11-12	4	2416
2020-11-13	3	2419
2020-11-14	10	2429
2020-11-15	4	2433
2020-11-16	4	2437
2020-11-17	6	2443
2020-11-18	3	2446
2020-11-19	8	2454
2020-11-20	4	2458
2020-11-21	3	2461
2020-11-22	3	2464
2020-11-24	4	2468
2020-11-25	4	2472
2020-11-26	9	2481
2020-11-27	2	2483
2020-11-28	2	2485
2020-11-29	7	2492
2020-11-30	2	2494
2020-12-01	5	2499
2020-12-02	7	2506
2020-12-03	6	2512
2020-12-04	6	2518
2020-12-05	8	2526
2020-12-06	8	2534
2020-12-07	9	2543
2020-12-08	2	2545
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2020-12-11	6	2567
2020-12-12	6	2573
2020-12-13	11	2584
2020-12-14	3	2587
2020-12-15	18	2605
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2020-12-19	5	2626
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2020-12-23	6	2659
2020-12-24	4	2663
2020-12-25	8	2671
2020-12-26	6	2677
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2020-12-28	8	2693
2020-12-29	8	2701
2020-12-30	8	2709
2020-12-31	5	2714
2021-01-01	4	2718
2021-01-02	12	2730
2021-01-03	10	2740
2021-01-04	10	2750
2021-01-05	17	2767
2021-01-06	13	2780
2021-01-07	11	2791
2021-01-08	6	2797
2021-01-09	8	2805
2021-01-10	18	2823
2021-01-11	13	2836
2021-01-12	10	2846
2021-01-13	19	2865
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2021-01-16	24	2923
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2021-01-18	18	2953
2021-01-19	24	2977
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2021-01-22	28	3044
2021-01-23	17	3061
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2021-01-25	20	3112
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2021-01-28	24	3194
2021-01-29	21	3215
2021-01-30	21	3236
2021-01-31	27	3263
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2021-02-02	20	3302
2021-02-03	28	3330
2021-02-04	19	3349
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2021-02-08	23	3426
2021-02-09	15	3441
2021-02-10	10	3451
2021-02-11	24	3475
2021-02-12	23	3498
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2021-02-14	19	3532
2021-02-15	22	3554
2021-02-16	22	3576
2021-02-17	12	3588
2021-02-18	14	3602
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2021-02-20	12	3636
2021-02-21	16	3652
2021-02-22	19	3671
2021-02-23	16	3687
2021-02-24	18	3705
2021-02-25	8	3713
2021-02-26	12	3725
2021-02-27	9	3734
2021-02-28	17	3751
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2021-03-02	8	3767
2021-03-03	14	3781
2021-03-04	14	3795
2021-03-05	6	3801
2021-03-06	10	3811
2021-03-07	12	3823
2021-03-08	15	3838
2021-03-09	9	3847
2021-03-10	9	3856
2021-03-11	11	3867
2021-03-12	15	3882
2021-03-13	5	3887
2021-03-14	9	3896
2021-03-15	14	3910
2021-03-16	11	3921
2021-03-17	11	3932
2021-03-18	12	3944
2021-03-19	8	3952
2021-03-20	8	3960
2021-03-21	9	3969
2021-03-22	2	3971
2021-03-23	10	3981
2021-03-24	7	3988
2021-03-25	7	3995
2021-03-26	5	4000
2021-03-27	3	4003
2021-03-28	8	4011
2021-03-29	11	4022
2021-03-30	9	4031
2021-03-31	10	4041
2021-04-01	3	4044
2021-04-02	6	4050
2021-04-03	2	4052
2021-04-04	9	4061
2021-04-05	9	4070
2021-04-06	8	4078
2021-04-07	3	4081
2021-04-08	5	4086
2021-04-09	3	4089
2021-04-10	7	4096
2021-04-11	9	4105
2021-04-12	7	4112
2021-04-13	12	4124
2021-04-14	10	4134
2021-04-15	6	4140
2021-04-16	6	4146
2021-04-17	6	4152
2021-04-18	5	4157
2021-04-19	8	4165
2021-04-20	9	4174
2021-04-21	7	4181
2021-04-22	3	4184
2021-04-23	4	4188
2021-04-24	2	4190
2021-04-25	7	4197
2021-04-26	8	4205
2021-04-27	2	4207
2021-04-28	2	4209
2021-04-29	4	4213
2021-04-30	4	4217
2021-05-01	9	4226
2021-05-02	5	4231
2021-05-03	6	4237
2021-05-04	2	4239
2021-05-05	3	4242
2021-05-06	5	4247
2021-05-07	2	4249
2021-05-08	2	4251
2021-05-09	5	4256
2021-05-10	3	4259
2021-05-11	4	4263
2021-05-12	3	4266
2021-05-13	3	4269
2021-05-14	2	4271
2021-05-15	1	4272
2021-05-16	3	4275
2021-05-17	5	4280
2021-05-18	2	4282
2021-05-19	3	4285
2021-05-20	4	4289
2021-05-21	4	4293
2021-05-23	1	4294
2021-05-24	4	4298
2021-05-25	3	4301
2021-05-26	3	4304
2021-05-27	1	4305
2021-05-28	3	4308
2021-05-29	5	4313
2021-05-30	5	4318
2021-05-31	6	4324
2021-06-02	2	4326
2021-06-03	1	4327
2021-06-04	2	4329
2021-06-05	2	4331
2021-06-06	1	4332
2021-06-07	4	4336
2021-06-08	1	4337
2021-06-09	3	4340
2021-06-10	1	4341
2021-06-11	2	4343
2021-06-12	3	4346
2021-06-13	2	4348
2021-06-14	6	4354
2021-06-15	3	4357
2021-06-16	3	4360
2021-06-20	3	4363
2021-06-22	1	4364
2021-06-23	1	4365
2021-06-24	2	4367
2021-06-26	5	4372
2021-06-27	2	4374
2021-06-28	1	4375
2021-06-30	1	4376
2021-07-02	2	4378
2021-07-03	1	4379
2021-07-04	3	4382
2021-07-06	2	4384
2021-07-07	3	4387
2021-07-08	3	4390
2021-07-09	2	4392
2021-07-10	3	4395
2021-07-11	6	4401
2021-07-12	7	4408
2021-07-13	4	4412
2021-07-14	6	4418
2021-07-15	7	4425
2021-07-16	7	4432
2021-07-17	11	4443
2021-07-18	8	4451
2021-07-19	13	4464
2021-07-20	18	4482
2021-07-21	15	4497
2021-07-22	7	4504
2021-07-23	27	4531
2021-07-24	26	4557
2021-07-25	17	4574
2021-07-26	16	4590
2021-07-27	27	4617
2021-07-28	27	4644
2021-07-29	22	4666
2021-07-30	23	4689
2021-07-31	35	4724
2021-08-01	22	4746
2021-08-02	22	4768
2021-08-03	31	4799
2021-08-04	44	4843
2021-08-05	33	4876
2021-08-06	34	4910
2021-08-07	32	4942
2021-08-08	26	4968
2021-08-09	37	5005
2021-08-10	22	5027
2021-08-11	29	5056
2021-08-12	24	5080
2021-08-13	27	5107
2021-08-14	22	5129
2021-08-15	30	5159
2021-08-16	26	5185
2021-08-17	21	5206
2021-08-18	30	5236
2021-08-19	25	5261
2021-08-20	30	5291
2021-08-21	23	5314
2021-08-22	27	5341
2021-08-23	30	5371
2021-08-24	24	5395
2021-08-25	23	5418
2021-08-26	29	5447
2021-08-27	21	5468
2021-08-28	19	5487
2021-08-29	27	5514
2021-08-30	22	5536
2021-08-31	19	5555
2021-09-01	15	5570
2021-09-02	16	5586
2021-09-03	20	5606
2021-09-04	13	5619
2021-09-05	12	5631
2021-09-06	13	5644
2021-09-07	11	5655
2021-09-08	14	5669
2021-09-09	15	5684
2021-09-10	13	5697
2021-09-11	10	5707
2021-09-12	12	5719
2021-09-13	13	5732
2021-09-14	5	5737
2021-09-15	13	5750
2021-09-16	8	5758
2021-09-17	3	5761
2021-09-18	5	5766
2021-09-19	13	5779
2021-09-20	9	5788
2021-09-21	5	5793
2021-09-22	6	5799
2021-09-23	5	5804
2021-09-24	7	5811
2021-09-25	9	5820
2021-09-26	7	5827
2021-09-27	13	5840
2021-09-28	2	5842
2021-09-29	3	5845
2021-09-30	1	5846
2021-10-01	5	5851
2021-10-02	3	5854
2021-10-03	5	5859
2021-10-04	7	5866
2021-10-05	6	5872
2021-10-06	2	5874
2021-10-07	5	5879
2021-10-08	7	5886
2021-10-09	6	5892
2021-10-10	2	5894
2021-10-11	4	5898
2021-10-12	6	5904
2021-10-13	9	5913
2021-10-14	4	5917
2021-10-15	6	5923
2021-10-16	4	5927
2021-10-17	6	5933
2021-10-18	2	5935
2021-10-19	6	5941
2021-10-20	2	5943
2021-10-21	2	5945
2021-10-22	2	5947
2021-10-23	7	5954
2021-10-24	4	5958
2021-10-25	2	5960
2021-10-26	3	5963
2021-10-27	2	5965
2021-10-28	1	5966
2021-10-29	3	5969
2021-10-30	2	5971
2021-10-31	4	5975
2021-11-01	3	5978
2021-11-02	3	5981
2021-11-03	6	5987
2021-11-04	4	5991
2021-11-05	4	5995
2021-11-06	2	5997
2021-11-07	2	5999
2021-11-08	2	6001
2021-11-09	1	6002
2021-11-10	1	6003
2021-11-11	1	6004
2021-11-12	1	6005
2021-11-13	1	6006
2021-11-14	4	6010
2021-11-15	5	6015
2021-11-17	3	6018
2021-11-18	3	6021
2021-11-19	1	6022
2021-11-20	3	6025
2021-11-21	2	6027
2021-11-23	1	6028
2021-11-25	1	6029
2021-11-26	2	6031
2021-11-27	6	6037
2021-11-29	1	6038
2021-11-30	1	6039
2021-12-01	3	6042
2021-12-02	1	6043
2021-12-03	4	6047
2021-12-05	1	6048
2021-12-06	1	6049
2021-12-10	1	6050

- 5. (10%) % de mujeres, a nivel municipal, que representan un caso positivo (Número de mujeres positivas en el municipio/ Número de casos positivos en ese municipio)

Filtramos la base por solo mujeres (1) y por mujeres con Covid en cada municipio para posteriormente calcular el porcentajde mujeres, a nivel municpal, que representen un caso positico por medio de una división entre el total de casos positivo de dicho municipio

M_Pos<-which(Covid_Guerrero_Positivos$SEXO==1)

Muj_Pos_G<- aggregate(unos~MUNICIPIO, Covid_Guerrero_Positivos[M_Pos,],sum)

Muj_Pos_G<-merge(x=Muj_Pos_G, y=P_x_Mun, by="MUNICIPIO")

Porc_Muj_Pos_G<-data.frame(Municipio = Muj_Pos_G$MUNICIPIO, Porcentaje = round(Muj_Pos_G$unos.x/Muj_Pos_G$unos.y*100,2))

Porc_Muj_Pos_G<-merge(x=Porc_Muj_Pos_G, y= Muj_Pos_G, by.x="Municipio", by.y="MUNICIPIO")

Porc_Muj_Pos_G<-Porc_Muj_Pos_G[, c("Municipio","unos.x","unos.y","Porcentaje")]

Porc_Muj_Pos_G %>% kbl(caption= "Porcentaje de mujeres, a nivel municipal que representan un caso positivo", col.names = c("Municipio","Mujeres positivas","Casos totales","Porcentaje"))%>% kable_classic(full_width = F, html_font = "Cambria") %>% kable_paper(full_width = F) %>% column_spec(column = 4 , color = "White",bold = TRUE ,background = spec_color(Porc_Muj_Pos_G$Porcentaje , option = "C", direction = -1 )) %>% scroll_box(width = "400px", height = "400px")

Porcentaje de mujeres, a nivel municipal que representan un caso positivo
Municipio	Mujeres positivas	Casos totales	Porcentaje
ACAPULCO DE JUÁREZ	14532	29446	49.35
ACATEPEC	18	42	42.86
AHUACUOTZINGO	137	253	54.15
AJUCHITLÁN DEL PROGRESO	157	317	49.53
ALCOZAUCA DE GUERRERO	58	108	53.70
ALPOYECA	56	101	55.45
APAXTLA	10	32	31.25
ARCELIA	202	382	52.88
ATENANGO DEL RÍO	14	31	45.16
ATLAMAJALCINGO DEL MONTE	9	13	69.23
ATLIXTAC	29	51	56.86
ATOYAC DE ÁLVAREZ	462	935	49.41
AYUTLA DE LOS LIBRES	478	887	53.89
AZOYÚ	122	238	51.26
BENITO JUÁREZ	146	309	47.25
BUENAVISTA DE CUÉLLAR	69	144	47.92
CHILAPA DE ÁLVAREZ	776	1528	50.79
CHILPANCINGO DE LOS BRAVO	6837	13397	51.03
COAHUAYUTLA DE JOSÉ MARÍA IZAZAGA	13	26	50.00
COCHOAPA EL GRANDE	8	23	34.78
COCULA	87	206	42.23
COPALA	112	205	54.63
COPALILLO	25	39	64.10
COPANATOYAC	15	35	42.86
COYUCA DE BENÍTEZ	210	459	45.75
COYUCA DE CATALÁN	259	501	51.70
CUAJINICUILAPA	209	357	58.54
CUALÁC	18	37	48.65
CUAUTEPEC	44	90	48.89
CUETZALA DEL PROGRESO	33	58	56.90
CUTZAMALA DE PINZÓN	71	144	49.31
EDUARDO NERI	317	673	47.10
FLORENCIO VILLARREAL	169	306	55.23
GENERAL CANUTO A. NERI	3	12	25.00
GENERAL HELIODORO CASTILLO	246	482	51.04
HUAMUXTITLÁN	90	180	50.00
HUITZUCO DE LOS FIGUEROA	232	433	53.58
IGUALA DE LA INDEPENDENCIA	1578	3273	48.21
IGUALAPA	144	278	51.80
IXCATEOPAN DE CUAUHTÉMOC	59	117	50.43
JOSÉ JOAQUÍN DE HERRERA	8	19	42.11
JUAN R. ESCUDERO	211	435	48.51
JUCHITÁN	64	109	58.72
LA UNIÓN DE ISIDORO MONTES DE OCA	105	242	43.39
LEONARDO BRAVO	83	158	52.53
MALINALTEPEC	34	70	48.57
MARQUELIA	134	261	51.34
MÁRTIR DE CUILAPAN	52	108	48.15
METLATÓNOC	13	26	50.00
MOCHITLÁN	167	294	56.80
NO ESPECIFICADO	1	1	100.00
OLINALÁ	37	71	52.11
OMETEPEC	843	1626	51.85
PEDRO ASCENCIO ALQUISIRAS	2	6	33.33
PETATLÁN	263	528	49.81
PILCAYA	32	69	46.38
PUNGARABATO	495	1039	47.64
QUECHULTENANGO	271	546	49.63
SAN LUIS ACATLÁN	176	302	58.28
SAN MARCOS	196	367	53.41
SAN MIGUEL TOTOLAPAN	88	178	49.44
TAXCO DE ALARCÓN	1223	2414	50.66
TECOANAPA	375	723	51.87
TÉCPAN DE GALEANA	260	573	45.38
TELOLOAPAN	135	307	43.97
TEPECOACUILCO DE TRUJANO	83	209	39.71
TETIPAC	19	48	39.58
TIXTLA DE GUERRERO	750	1524	49.21
TLACOACHISTLAHUACA	54	94	57.45
TLACOAPA	11	17	64.71
TLALCHAPA	131	296	44.26
TLALIXTAQUILLA DE MALDONADO	59	128	46.09
TLAPA DE COMONFORT	769	1465	52.49
TLAPEHUALA	219	443	49.44
XALPATLÁHUAC	17	30	56.67
XOCHIHUEHUETLÁN	33	57	57.89
XOCHISTLAHUACA	222	414	53.62
ZAPOTITLÁN TABLAS	7	16	43.75
ZIHUATANEJO DE AZUETA	2422	4819	50.26
ZIRÁNDARO	117	248	47.18
ZITLALA	55	109	50.46

EJERCICIO 2

2. (10%) Gráfico de barras de los 10 municipios con mayor % de defunciones.

Se filtra la base de datos por los 1o muncipios con mayor porcentaje de defunciones por Covid

Top_10_Mun_P<-Porcentaje %>% arrange(desc(porcentaje)) %>% top_n(10)

## Selecting by porcentaje

textoss2<-paste("Municipio:",Top_10_Mun_P$Municipio,"\n", "Porcentaje defunciones por COVID:", Top_10_Mun_P$porcentaje)

bar_graf2<- Top_10_Mun_P %>% ggplot(aes(x=porcentaje, y=MUNICIPIO, text=textoss2)) + theme_dark() + theme(text = element_text(size = 9), plot.title = element_text(hjust = 0.5),)+ geom_bar(stat = "identity",color = "white",fill = "darkcyan",width = .7,lwd=0.1) +labs(title = "Top 10 - Porcentaje de defunciones por Covid en Guerrero", x = "Porcentaje", y = "Municipio")

ggplotly(bar_graf2,tooltip = c("text"))

EJERCICIO 3

3. (15%) Gráfico de barras de los 10 municipios con mayor número de casos positivos detectados, divido por hombres y por mujeres.

En este caso de filtra la base de de datos por casos positivos de Covid a nivel municipal entre mujeres y hombres.

Casos_Sex_Mun<-aggregate(unos~MUNICIPIO + SEXO, Covid_Guerrero_Positivos,sum)

Casos_Sex_Mun<- Casos_Sex_Mun %>% mutate(SEXO= case_when(SEXO == 1 ~ "Mujeres", SEXO == 2 ~ "Hombres", SEXO == 99 ~ "no especificado")) %>% arrange(desc(unos)) %>% group_by(SEXO) %>% top_n(10)

## Selecting by unos

textoss3<-paste("Municipio:",Casos_Sex_Mun$MUNICIPIO,"\n", "Número de defunciones de", Casos_Sex_Mun$SEXO, "por municipio:", Casos_Sex_Mun$unos)

bar_graf3<- Casos_Sex_Mun %>% ggplot(aes(x=Casos_Sex_Mun$unos, y=Casos_Sex_Mun$MUNICIPIO ,text=textoss3)) + theme_dark() + theme(text = element_text(size = 9), plot.title = element_text(hjust = 0.5),)+ geom_bar(stat = "identity", aes(fill=SEXO), position = "dodge") + labs(title = "Top 10 - Número de casos Covid por municipio y sexo", x = "Porcentaje", y = "Municipio") 

ggplotly(bar_graf3,tooltip = c("text"))

EJERCICIO 4

4. (15%) Gráfico de líneas que representa el número acumulado de defunciones a nivel estatal por día. Al desplazar el cursor sobre la línea, se debe de mostrar la cantidad representada en la línea.

Usando el acumulado de defunciones por día se realiza la gráfica de defunciones acumuladas a nivel estatal por día.

textoss<-paste("Fecha:",Acumulado_estatal_D$FECHA_DEF, "\n", "Número de defunciones acumuladas:", Acumulado_estatal_D$Acumulado )

Acumulado_estatal_D$FECHA_DEF<-as.Date(Acumulado_estatal_D$FECHA_DEF)

grafica_def_est_acu<- Acumulado_estatal_D %>% ggplot(aes(x=FECHA_DEF, y=Acumulado , text=textoss))+ theme_bw() +theme(text = element_text(size=10), plot.title = element_text(hjust = .5),) + geom_line() + geom_point(shape=.2) + labs(title = "Acumulado de defunciones por Covid a nivel estatal por día", x = "Fecha", y = "Acumulado de defunciones a nivel estatal por día")

ggplotly(grafica_def_est_acu, tooltip = c("text"))

EJERCICIO 5

5. (20%) Mapa que muestre la distribución espacial, por municipio, del % de defunciones. Utilizar el corte por cuantiles. Al situar el cursor sobre el municipio, se debe de desplegar el % de defunciones y el total de casos de defunciones del correspondiente.

Se carga la base de datos del mapa en QGis para posteriormente por combinar datos de las defunciones y el total de casos de defunciones por municipio

mapa_guerrero<-readOGR("C:\\Users\\permi\\Desktop\\CIDE\\Primer semestre\\R\\Guerrero\\conjunto_de_datos",layer = "guerrero_mun")

## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "C:\Users\permi\Desktop\CIDE\Primer semestre\R\Guerrero\conjunto_de_datos", layer: "guerrero_mun"
## with 81 features
## It has 4 fields

mapa_guerrero$CVE_MUN<-as.numeric(mapa_guerrero$CVE_MUN)

Porcentaje_D<-merge(x=Porcentaje ,y=municipios_G , by.x="MUNICIPIO", by.y="MUNICIPIO")

Num_D<-merge(x=Def_X_Mun,y=municipios_G, by.x="MUNICIPIO", by.y="MUNICIPIO")

mapa_G3<-merge(x=Porcentaje_D , y=Num_D , by.x="MUNICIPIO", by.y="MUNICIPIO")

mapa_G<-merge(x=mapa_guerrero@data, y=mapa_G3 , by.x= "CVE_MUN", by.y="CLAVE_MUNICIPIO.x", sort = FALSE)

mapa_guerrero@data<-mapa_G

#levels(cut(as.numeric(mapa_guerrero@data$porcentaje.x),4))

cortess<- c(0,19.3,35.1,50.9,Inf)

colores <- colorBin( palette="Reds", domain=mapa_guerrero$porcentaje.x ,na.color="transparent", bins=cortess)

textoss <- paste(
      "Municipio : ",mapa_guerrero$Municipio.y ,"<br/>",
      "Porcentaje de defunciones por Covid: ", round(mapa_guerrero$porcentaje ,2),"<br/>","Total de casos de defunciones", mapa_guerrero$unos ,"<br/>" )  %>% lapply(htmltools::HTML)

leaflet(data=mapa_guerrero ) %>% 
 addTiles() %>% 
 addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_guerrero$porcentaje), weight = 2, opacity = 1, color = "white", dashArray = "3",
                  fillOpacity = 0.9) %>% 
   addLegend("topleft", colors = c("#FEE5D9", "#FB9779", "#E74132", "#A50F15"),
             labels= c("(3.42%-19.3%)","(19.3%-35.1%)","(35.1%-50.9%)","(50.9%-66.7%)"),
             title= "Porcentaje de defunciones por municipio. ", opacity = 0.9)