Mi breve seguimiento del coronavirus con R
Este código es la unión de muchos de los scripts de días anteriores; es un buen ejemplo de uso de la librería gridExtra para poner múltiples gráficos en una sola salida: library(tidyverse) library(reshape2) library(gridExtra) library(lubridate) # Carga de datos de fallecidos df_raw <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/datadista/datasets/master/COVID%2019/ccaa_covid19_fallecidos.csv", check.names = FALSE, encoding = 'UTF-8') # Reestructuración de datos df_long <- melt(df_raw, id.vars = "CCAA", variable.name = "fecha", value.name = "fallecidos") df_long$fecha <- as.Date(as.character(df_long$fecha), format = "%Y-%m-%d") # Identificamos las regiones con más fallecidos ranking <- df_long %>% group_by(CCAA) %>% summarise(total = max(fallecidos, na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(total)) %>% mutate(CCAA2 = ifelse(row_number() >= 10, 'Resto', as.character(CCAA))) df_long <- left_join(df_long, ranking[, c("CCAA", "CCAA2")], by = "CCAA") # Agregamos por la nueva clasificación df_agrupado <- df_long %>% group_by(CCAA2, fecha) %>% summarise(fallecidos = sum(fallecidos)) %>% ungroup() # Cálculo del dato diario (lag manual con left_join) df_anterior <- df_agrupado %>% mutate(fecha = fecha + 1, fallecidos_anterior = fallecidos) %>% select(-fallecidos) df_final <- left_join(df_agrupado, df_anterior, by = c("CCAA2", "fecha")) %>% mutate(fallecidos_dia = fallecidos - fallecidos_anterior) # Función para generar los gráficos grafica_ccaa <- function(comunidad) { df_pinta <- filter(df_final, CCAA2 == comunidad & !is.na(fallecidos_dia)) ggplot(df_pinta, aes(x = fecha, y = fallecidos_dia)) + geom_line(alpha = 0.5, color = 'red') + geom_smooth(method = "loess", formula = y ~ x) + labs(title = comunidad, x = "", y = "Fallecidos/día") + theme_minimal() } # Generamos los objetos gráficos g1 <- grafica_ccaa('Madrid') g2 <- grafica_ccaa('Cataluña') g3 <- grafica_ccaa('Castilla-La Mancha') g4 <- grafica_ccaa('Castilla y León') g5 <- grafica_ccaa('País Vasco') g6 <- grafica_ccaa('C. Valenciana') g7 <- grafica_ccaa('Andalucía') g8 <- grafica_ccaa('Aragón') g9 <- grafica_ccaa('Resto') g10 <- grafica_ccaa('Total') # Suponiendo que 'Total' esté calculado # Composición final grid.arrange(g1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8, g9, g10, nrow = 5, ncol = 2) ...