#' Datos internacionales COVID-19 7 dias
#' @export
incidencias_siete_dias<-function(fecha_de_trabajo){
fecha_de_trabajo<-fecha_de_trabajo
pacman::p_load(tidyverse)
#Cargamos la base de datos de la OMS
situacion <- read.csv("https://covid19.who.int/WHO-COVID-19-global-data.csv",
encoding = "UTF-8")
#Cambiamos la configuración de las fechas y creamos un objeto para almacenar la fecha
Sys.setlocale("LC_TIME", "es_ES")
Fecha <-as.character(fecha_de_trabajo,format="%A, %d de %B de %Y")
#Renombramos y recodificamos todo el DataFrame, renombramos variables
#y recodificamos las observaciones de la región
siete_dias<-situacion%>%
select(Fecha=1,
Pais_ing=3,
Region_OMS=WHO_region,
Casos_nuevos=New_cases,
Casos_acumulados=Cumulative_cases,
Defunciones_nuevas=New_deaths,
Defunciones_acumuladas=Cumulative_deaths) %>%
mutate(Fecha=as.Date(Fecha),
Region_OMS = recode(Region_OMS,
"AFRO" = "África",
"AMRO" = "América",
"EMRO" = "Mediterraneo Oriental",
"EURO"="Europa",
"SEARO" = "Asia Sudoriental",
"WPRO" = "Pacífico Occidental",
"Other" = "Pacífico Occidental"))
#Revisamos el número de países que han actualizado
longitud<-length((siete_dias %>%
select(Fecha,Pais_ing ) %>%
filter(Fecha == fecha_de_trabajo))$Pais_ing)
if(longitud>=236){
#Filtramos ultimos siete días
siete_dias<-siete_dias %>%
filter(Fecha>fecha_de_trabajo-7) %>%
group_by(Pais_ing) %>%
summarise(Casos_nuevos=sum(Casos_nuevos), Defunciones_nuevas=sum(Defunciones_nuevas))
write.csv(siete_dias, "productos/Incidencias_Siete_dias.csv",row.names=F)
return(print(paste("Ya estan listos los siete días.")))
} else {
return(print(paste("La OMS no ha terminado de actualizar, van",longitud,"países.")))
}
}
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