Motivations

John Burn-Murdoch của tạp chí Financial Times (FT) trong một bài viết trên Twitter có trích dẫn lại plot sau:

Plot này từng được đăng trên FT tại đây. Plot này có thể được tái tạo lại bằng cách sử dụng R như sau:

R Codes

Dưới đây là R codes để tái tạo plot trên

# Clear work space: 
rm(list = ls())

# Load R packages: 
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(ggtext)
library(glue)
library(zoo)

#----------------------------
#  Prepare data for ploting
#----------------------------

# Load data: 

owid_new_deaths_per_million_url <- "https://raw.githubusercontent.com/owid/covid-19-data/master/public/data/jhu/new_deaths_per_million.csv"

covid_deaths <- read_csv(owid_new_deaths_per_million_url)

owid_new_cases_per_million_url <- "https://raw.githubusercontent.com/owid/covid-19-data/master/public/data/jhu/new_cases_per_million.csv"

covid_cases <- read_csv(owid_new_cases_per_million_url)

# Set reporting period: 

start_date <- ymd("2022-02-01")

end_date <- ymd("2022-03-11")

nations_included <- c("New Zealand", "Hong Kong")

# Lag to shift cases: 

lag_cases_deaths <- duration("14 days") 

covid_deaths %>%
  mutate(metric = "deaths") %>%
  bind_rows(covid_cases %>% mutate(metric = "cases")) %>%
  pivot_longer(cols = -c("date", "metric"), names_to = "region", values_to = "new_per_million") %>%
  filter(region %in% nations_included) %>%
  group_by(region) %>%
  mutate(new_per_million = replace_na(new_per_million, 0),new_per_100k = new_per_million / 10) %>%
  mutate(new_per_100k_7drollmean = rollmean(new_per_100k, 7, fill = NA, align = "right"),
         new_per_million_7drollmean = rollmean(new_per_million, 7, fill = NA, align = "right")) %>%
  arrange(region) %>%
  mutate(date2 = case_when(metric == "cases" ~ date + lag_cases_deaths, TRUE ~ date)) %>%
  filter(date2 >= start_date, date2 <= end_date) -> covid_df_long
  
# Colors for our plot: 

color_cases_text <- "#258BC3"

color_cases <- "#71C8E4"
color_deaths <- "#CE3240" 

bgr_color <- "#FFF1E5"

library(showtext) # -> Package for using extra fonts. 

my_font <- "Outfit"  # -> Set Outfit font for our plot. 

font_add_google(name = my_font, family = my_font) # -> Load font for using. 

# Automatically render text: 

showtext_auto()

scales_on_y <- seq(-80, 120, 20)

y_text_label <- as.character(scales_on_y) %>% str_replace_all("-", "")

y_text_color <- case_when(scales_on_y > 0 ~ color_cases, 
                          scales_on_y < 0 ~ color_deaths, 
                          TRUE ~ "grey30")

p_title <- "Cases are translating into deaths at much higher rates in Hong Kong than\nin New Zealand, where elderly vaccination rates are much higher"

p_subtitle <- "Daily <b style='color:#71C8E4'>cases</b> per 100,000 people, and daily <b style='color:#CE3240'>deaths </b>per 2 million"

p_caption <- "Source: FT analysis of data from Johns Hopkins CSSE. Cases shifted forward to account for lag between infection and death"


country_annotations <- data.frame(
  region = c("Hong Kong", "New Zealand"),
  label = c(
    glue("<span style='color: black; font-size: 14pt; font-family: \"Outfit\"'>
    Hong Kong</span><br>
    66% of over-80s unvaccinated<br>when Omicron took off<br>
    <span style='color: {color_deaths}; font-family: \"Outfit\"'>Case fatality
         <br>rate: 4.7%</span>"),
    glue("<span style='color: black; font-size: 14pt; font-family: \"Outfit\"'>
    New Zealand</span><br>
    2% unvaccinated<br>
    <span style='color: {color_deaths}; font-family: \"Outfit\"'>CFR: 0.1%</span>")))

# Replicate area plot originated by John Burn-Murdoch: 

ggplot() + 
  geom_area(data = covid_df_long %>% filter(metric == "cases"), aes(date2, new_per_100k_7drollmean), fill = color_cases) + 
  geom_area(data = covid_df_long %>% filter(metric != "cases"), aes(date2, -2*new_per_million_7drollmean), fill = color_deaths) + 
  facet_wrap(~ region) + 
  scale_y_continuous(breaks = scales_on_y, labels = y_text_label, sec.axis = dup_axis()) + 
  scale_x_date(breaks = ymd(c("2022-02-01", "2022-03-01")), date_labels = "%b") + 
  theme(axis.title = element_blank()) + 
  theme(panel.grid.minor = element_blank()) + 
  theme(panel.grid.major.x = element_blank()) + 
  theme(plot.margin = unit(rep(1, 4), "cm")) + 
  theme(axis.text.y = element_text(color = y_text_color, family = my_font, size = 12)) + 
  theme(axis.text.x = element_text(family = my_font, size = 12, hjust = -0.05)) + 
  theme(plot.background = element_rect(color = NA, fill = bgr_color)) + 
  theme(panel.background = element_rect(color = NA, fill = NA)) + 
  theme(strip.text = element_blank()) + 
  theme(axis.ticks.y = element_blank()) + 
  theme(axis.ticks.length.x = unit(0.2, "cm")) + 
  theme(axis.ticks.x = element_line(color = "grey60", size = 0.8)) + 
  theme(panel.grid.major.y = element_line(size = 0.8, color = "grey90")) + 
  labs(title = p_title, subtitle = p_subtitle, caption = p_caption) + 
  theme(plot.title = element_text(family = my_font, size = 19, vjust = 2, hjust = 0)) + 
  theme(plot.subtitle = element_markdown(color = "grey30", family = my_font, size = 16)) + 
  theme(plot.caption = element_text(color = "grey30", family = my_font, size = 12, hjust = 0, vjust = -1.5)) + 
  geom_richtext(data = country_annotations, 
                aes(x = start_date, y = 115, label = label),
                size = 4.8, 
                label.size = NA, 
                fill = NA,
                family = my_font,
                color = "grey30", 
                hjust = 0, 
                vjust = 1)

# Make FT icon: 

library(grid)

grid.rect(x = 0, y = 1, width = 0.07, height = 0.01, just = c("left", "top"), gp = gpar(fill = "black", col = "black"))

Notes

  1. Font chữ Outfit được sử dụng trong plot trên chưa phải là font chữ mà FT sử dụng. Để giống hơn có thể tham khảo các loại font chữ mà tạp chí này sử dụng tại đây hoặc font chữ do Kris Sowersby thiết kế mà tạp chí này sử dụng từ năm 2016.

  2. Style màu sắc của tạp chí FT có thể được tham khảo tại đây.

  3. Cách thiết kế các plot của FT có thể đọc tại đây, tại đây.

  4. Annotations có thể tham khảo bài giảng của CÉDRIC SCHERER từ khóa học Hands-On Data Visualization with ggplot2.

  5. Một hướng dẫn khác tạo ra các graph của FT bằng R/ggplot2 tại đây.

  6. Có thể sử dụng ftplottools - một package của R để tái lập lại các graphs của FT.

---
title: 'R for Data Visualization: Replicating Financial Times Graph'
author: 'Author: Nguyen Chi Dung'
subtitle: "Daily Graph Series"
output:
  html_document: 
    code_download: true
    # code_folding: hide
    highlight: zenburn
    # number_sections: yes
    theme: "flatly"
    toc: TRUE
    toc_float: TRUE
---

```{r setup,include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE, cache = TRUE, fig.showtext = TRUE)

```

# Motivations

[John Burn-Murdoch](https://www.ft.com/stream/e191658e-c66a-45bc-9bad-343bdc4210b3) của tạp chí Financial Times (FT) trong một bài viết trên [Twitter](https://mobile.twitter.com/jburnmurdoch/status/1503420660869214213) có trích dẫn lại plot sau: 

![](C:/Users/Admin/Documents/original_plot.jpg)

Plot này từng được đăng trên FT [tại đây](https://www.ft.com/content/6e610cac-400b-4843-a07b-7d870e8635a). Plot này có thể được tái tạo lại bằng cách sử dụng R như sau:

![](C:/Users/Admin/Documents/pic_new.jpg)

# R Codes

Dưới đây là R codes để tái tạo plot trên

```{r, eval=FALSE}

# Clear work space: 
rm(list = ls())

# Load R packages: 
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(ggtext)
library(glue)
library(zoo)

#----------------------------
#  Prepare data for ploting
#----------------------------

# Load data: 

owid_new_deaths_per_million_url <- "https://raw.githubusercontent.com/owid/covid-19-data/master/public/data/jhu/new_deaths_per_million.csv"

covid_deaths <- read_csv(owid_new_deaths_per_million_url)

owid_new_cases_per_million_url <- "https://raw.githubusercontent.com/owid/covid-19-data/master/public/data/jhu/new_cases_per_million.csv"

covid_cases <- read_csv(owid_new_cases_per_million_url)

# Set reporting period: 

start_date <- ymd("2022-02-01")

end_date <- ymd("2022-03-11")

nations_included <- c("New Zealand", "Hong Kong")

# Lag to shift cases: 

lag_cases_deaths <- duration("14 days") 

covid_deaths %>%
  mutate(metric = "deaths") %>%
  bind_rows(covid_cases %>% mutate(metric = "cases")) %>%
  pivot_longer(cols = -c("date", "metric"), names_to = "region", values_to = "new_per_million") %>%
  filter(region %in% nations_included) %>%
  group_by(region) %>%
  mutate(new_per_million = replace_na(new_per_million, 0),new_per_100k = new_per_million / 10) %>%
  mutate(new_per_100k_7drollmean = rollmean(new_per_100k, 7, fill = NA, align = "right"),
         new_per_million_7drollmean = rollmean(new_per_million, 7, fill = NA, align = "right")) %>%
  arrange(region) %>%
  mutate(date2 = case_when(metric == "cases" ~ date + lag_cases_deaths, TRUE ~ date)) %>%
  filter(date2 >= start_date, date2 <= end_date) -> covid_df_long
  
# Colors for our plot: 

color_cases_text <- "#258BC3"

color_cases <- "#71C8E4"
color_deaths <- "#CE3240" 

bgr_color <- "#FFF1E5"

library(showtext) # -> Package for using extra fonts. 

my_font <- "Outfit"  # -> Set Outfit font for our plot. 

font_add_google(name = my_font, family = my_font) # -> Load font for using. 

# Automatically render text: 

showtext_auto()

scales_on_y <- seq(-80, 120, 20)

y_text_label <- as.character(scales_on_y) %>% str_replace_all("-", "")

y_text_color <- case_when(scales_on_y > 0 ~ color_cases, 
                          scales_on_y < 0 ~ color_deaths, 
                          TRUE ~ "grey30")

p_title <- "Cases are translating into deaths at much higher rates in Hong Kong than\nin New Zealand, where elderly vaccination rates are much higher"

p_subtitle <- "Daily <b style='color:#71C8E4'>cases</b> per 100,000 people, and daily <b style='color:#CE3240'>deaths </b>per 2 million"

p_caption <- "Source: FT analysis of data from Johns Hopkins CSSE. Cases shifted forward to account for lag between infection and death"


country_annotations <- data.frame(
  region = c("Hong Kong", "New Zealand"),
  label = c(
    glue("<span style='color: black; font-size: 14pt; font-family: \"Outfit\"'>
    Hong Kong</span><br>
    66% of over-80s unvaccinated<br>when Omicron took off<br>
    <span style='color: {color_deaths}; font-family: \"Outfit\"'>Case fatality
         <br>rate: 4.7%</span>"),
    glue("<span style='color: black; font-size: 14pt; font-family: \"Outfit\"'>
    New Zealand</span><br>
    2% unvaccinated<br>
    <span style='color: {color_deaths}; font-family: \"Outfit\"'>CFR: 0.1%</span>")))

# Replicate area plot originated by John Burn-Murdoch: 

ggplot() + 
  geom_area(data = covid_df_long %>% filter(metric == "cases"), aes(date2, new_per_100k_7drollmean), fill = color_cases) + 
  geom_area(data = covid_df_long %>% filter(metric != "cases"), aes(date2, -2*new_per_million_7drollmean), fill = color_deaths) + 
  facet_wrap(~ region) + 
  scale_y_continuous(breaks = scales_on_y, labels = y_text_label, sec.axis = dup_axis()) + 
  scale_x_date(breaks = ymd(c("2022-02-01", "2022-03-01")), date_labels = "%b") + 
  theme(axis.title = element_blank()) + 
  theme(panel.grid.minor = element_blank()) + 
  theme(panel.grid.major.x = element_blank()) + 
  theme(plot.margin = unit(rep(1, 4), "cm")) + 
  theme(axis.text.y = element_text(color = y_text_color, family = my_font, size = 12)) + 
  theme(axis.text.x = element_text(family = my_font, size = 12, hjust = -0.05)) + 
  theme(plot.background = element_rect(color = NA, fill = bgr_color)) + 
  theme(panel.background = element_rect(color = NA, fill = NA)) + 
  theme(strip.text = element_blank()) + 
  theme(axis.ticks.y = element_blank()) + 
  theme(axis.ticks.length.x = unit(0.2, "cm")) + 
  theme(axis.ticks.x = element_line(color = "grey60", size = 0.8)) + 
  theme(panel.grid.major.y = element_line(size = 0.8, color = "grey90")) + 
  labs(title = p_title, subtitle = p_subtitle, caption = p_caption) + 
  theme(plot.title = element_text(family = my_font, size = 19, vjust = 2, hjust = 0)) + 
  theme(plot.subtitle = element_markdown(color = "grey30", family = my_font, size = 16)) + 
  theme(plot.caption = element_text(color = "grey30", family = my_font, size = 12, hjust = 0, vjust = -1.5)) + 
  geom_richtext(data = country_annotations, 
                aes(x = start_date, y = 115, label = label),
                size = 4.8, 
                label.size = NA, 
                fill = NA,
                family = my_font,
                color = "grey30", 
                hjust = 0, 
                vjust = 1)

# Make FT icon: 

library(grid)

grid.rect(x = 0, y = 1, width = 0.07, height = 0.01, just = c("left", "top"), gp = gpar(fill = "black", col = "black"))
```

# Notes

1. Font chữ Outfit được sử dụng trong plot trên chưa phải là font chữ mà FT sử dụng. Để giống hơn có thể tham khảo các loại font chữ mà tạp chí này sử dụng [tại đây](https://fontsinuse.com/tags/6066/financial-times) hoặc font chữ do [Kris Sowersby](https://klim.co.nz/in-use/financial-times/) thiết kế mà tạp chí này sử dụng từ năm 2016. 

2. Style màu sắc của tạp chí FT có thể được tham khảo [tại đây](https://www.schemecolor.com/financial-times-web-site.php). 

3. Cách thiết kế các plot của FT có thể đọc [tại đây](https://www.ft.com/content/4743ce96-e4bf-11e7-97e2-916d4fbac0da), [tại đây](https://www.ft.com/content/c4b7d8be-2eb0-11e8-9b4b-bc4b9f08f381). 

4. Annotations có thể tham khảo bài giảng của [CÉDRIC SCHERER](https://www.cedricscherer.com/) từ khóa học [Hands-On Data Visualization with ggplot2](https://www.oreilly.com/live-events/hands-on-data-visualization-with-ggplot2/0636920060921/0636920064858/). 

5. Một hướng dẫn khác tạo ra các graph của FT bằng R/ggplot2 [tại đây](https://peymankor.netlify.app/post/ft/). 

6. Có thể sử dụng [ftplottools](https://rdrr.io/github/Financial-Times/ftplottools/) - một package của R để tái lập lại các graphs của FT. 


