El virus

estadística

Author

José Luis Cañadas Reche

Published

2020-03-10

En estos tiempos tan asépticos ya no estamos acostumbrados (en algunos países), a tratar con agentes patógenos altamente contagiosos como el que llena los titulares de periódicos y televisiones estos días.

Sin más, vamos a comparar los datos de España e Italia, plagiando con total descaro a mi amigo Carlos Gil que puso este post de ayer y en este de hoy.

Yo me acabo de enterar de que estoy en cuarentena preventiva por un posible contagio de la mujer de un compañero, así que en casita a teletrabajar unos días.

El código

# Librerías ----
library(tidyverse)

## ── Attaching packages ──────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0.9000 ──

## ✓ ggplot2 3.3.0     ✓ purrr   0.3.3
## ✓ tibble  2.1.3     ✓ dplyr   0.8.5
## ✓ tidyr   1.0.2     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   1.3.1     ✓ forcats 0.5.0

## ── Conflicts ──────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(leaflet)
library(htmlwidgets)
library(htmltools)


# nos bajamos  los datos, actualizados a día de ayer ----

url <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Confirmed.csv"

cvirus <- read.table(url, sep = ",", header = T)
cvirus$Province.State <- NULL

# Pasamos a formato largo ----

cvirus_longer <- cvirus %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("X"),
    values_to = "casos"
  )

colnames(cvirus_longer) <- c("país", "Lat", "Long", "fecha", "casos")
cvirus_longer$fecha <- as.Date(as.character(cvirus_longer$fecha), format = "X%m.%d.%y")

# Nos quedamos con los paises que nos interesan
cvirus_it_sp <- cvirus_longer %>%
  filter(país %in% c("Italy", "Spain"))

head(cvirus_it_sp)

## # A tibble: 6 x 5
##   país    Lat  Long fecha      casos
##   <fct> <dbl> <dbl> <date>     <int>
## 1 Italy    43    12 2020-01-22     0
## 2 Italy    43    12 2020-01-23     0
## 3 Italy    43    12 2020-01-24     0
## 4 Italy    43    12 2020-01-25     0
## 5 Italy    43    12 2020-01-26     0
## 6 Italy    43    12 2020-01-27     0

A pintar.

cvirus_it_sp %>%
  filter(fecha > as.Date("2020-02-23")) %>%
  ggplot(aes(x = fecha, y = casos, col = país)) +
  geom_point() +
  geom_line()

Si quitamos 9 días a la fecha de España vemos que estamso alineados a como estaba Itala en ese día.

tmp <- cvirus_it_sp
tmp$fecha[tmp$país == "Spain"] <- tmp$fecha[tmp$país == "Spain"] - 9

tmp %>%
  filter(fecha > as.Date("2020-02-10")) %>%
  ggplot(aes(x = fecha, y = casos, col = país)) +
  geom_line(size = rel(1.2))

Y bueno, sigo plagiando a Carlos.

tmp <- tmp[tmp$fecha > as.Date("2020-02-10"), ]

ggplot(tmp, aes(x = fecha, y = log10(casos), col = país)) +
  geom_line(size = rel(2))

Mapa en leaflet

Y ahora un mapita con los datos del último día, del 9 de Marzo en el momento de escribir estas líneas

cvirus_map_data <- cvirus_longer %>%
  filter(fecha == max(fecha))


pal <- colorNumeric(
  palette = "Reds",
  domain = c(-1, log(max(cvirus_map_data$casos + 1)))
)


leaflet(cvirus_map_data) %>%
  # addProviderTiles('CartoDB.Positron') %>%
  addProviderTiles("Stamen.Toner") %>%
  addCircleMarkers(
    lng = ~Long,
    lat = ~Lat,
    label = ~ paste0( país, ": ", casos ),
    radius = ~ 3 * log( casos + 1 ) ,
    color = ~ pal(log( casos + 1 ) )
  )

Y me he quedado con ganas de hacer un mapa con mapview del estilo de estos, mapview, pero la verdad es que entre unas cosas y otras hoy ando bastante cansado. Mañana lo hago.