knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE, results = FALSE, comment = FALSE, fig.width = 6, fig.height = 6) devtools::load_all() library(tmap)
library(coronabr) library(tmap)
Para ver los datos en un mapa, cargaremos el shapefile mundial desde el paquete tmap y seleccionaremos los países de América Latina y el Caribe.
# carregando o shapefile do mundo data("World") # from tmap # criando vetor com paises fora da latinoamerica e caribe (lac) fora <- c("Canada", "United States", "Greenland") # selecionando apenas paises lac lac <- World[World$continent %in% c("South America", "North America") & !World$name %in% fora, ]
Ahora descarguemos la última actualización de los datos curados por John Hopkins University.
# baixando os dados de covid-19 para o mundo dados_jhu <- get_corona_jhu() # checando se todos paises lac entao em jhu lac$name[!lac$name %in% dados_jhu$country_region] # vamos alterar os nomes em lac para bater com jhu lac$country_region <- as.character(lac$name) lac$country_region[lac$country_region == "Dominican Rep."] <- "Dominican Republic" # selecionando apenas países da lac dados_lac <- dados_jhu[dados_jhu$country_region %in% lac$country_region, ] # agregando dados por país df_lac <- aggregate(confirmed ~ country_region, data = dados_lac, FUN = sum)
Para mostrar los datos en el mapa, necesitamos combinar los datos de los casos de COVID-19 en América Latina y el Caribe con los datos del shapefile de la región.
covid_lac <- merge(lac, df_lac, by = "country_region") covid_lac$confirmed_per100k <- covid_lac$confirmed/covid_lac$pop_est * 100000
Y ahora, visualicemos los datos en un mapa dinámico.
Para obtener las clases y el texto de la leyenda:
#maxi <- ceiling(max(covid_lac$confirmed_per100k)/100)*100 #breaks <- c(0, 500, 1000, 2000, 3000, maxi) h <- hist(covid_lac$confirmed_per100k, plot = F) breaks <- h$breaks text <- paste(breaks[1:length(breaks)-1], "a", breaks[2:length(breaks)]) text[length(breaks)-1] <- paste(">", breaks[length(breaks)-1])
El mapa:
tmap_mode("view") tm <- tm_shape(covid_lac) + tm_polygons("confirmed_per100k", title = "Casos por 100 mil hab.", breaks = breaks, labels = text) + tmap_style("col_blind") tm
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