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title: "Covid-19 en México"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
vertical_layout: scroll
theme: lumen
social: [ "twitter", "facebook", "menu"]
source_code: embed
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```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(RColorBrewer)
library(sp)
library(rgdal)
library(colorspace)
library(rgeos)
library(DT)
library(plotly)
```
```{r include=FALSE}
temp <- tempfile()
download.file("http://187.191.75.115/gobmx/salud/datos_abiertos/datos_abiertos_covid19.zip",temp)
covid0 <- read.csv(unz(temp, "200529COVID19MEXICO.csv"))
covid <- filter(covid0, covid0[31] == "1")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 1, "Aguascalientes")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 2, "Baja California")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 3, "Baja California Sur")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 4, "Campeche")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 5, "Coahuila de Zaragoza")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 6, "Colima")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 7, "Chiapas")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 8, "Chihuahua")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 9, "Ciudad de México")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 10, "Durango")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 11, "Guanajuato")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 12, "Guerrero")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 13, "Hidalgo")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 14, "Jalisco")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 15, "México")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 16, "Michoacán de Ocampo")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 17, "Morelos")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 18, "Nayarit")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 19, "Nuevo León")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 20, "Oaxaca")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 21, "Puebla")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 22, "Querétaro")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 23, "Quintana Roo")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 24, "San Luis Potosí")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 25, "Sinaloa")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 26, "Sonora")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 27, "Tabasco")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 28, "Tamaulipas")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 29, "Tlaxcala")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 30, "Veracruz de Ignacio de la Llave")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 31, "Yucatán")
covid[5]<-replace(covid[5], covid[5] == 32, "Zacatecas")
covid[6]<-replace(covid[6], covid[6] == 1, "Mujer")
covid[6]<-replace(covid[6], covid[6] == 2, "Hombre")
covid[10]<-replace(covid[10], covid[10] == 1, "Ambulatorio")
covid[10]<-replace(covid[10], covid[10] == 2, "Hospitalizado")
n_confirmados <- nrow(covid)
n_negativos <- nrow(filter(covid0, covid0[31] == 2))
n_sospechosos <- nrow(filter(covid0, covid0[31] == 3))
n_defunciones <- nrow(filter(covid, covid[13] != "9999-99-99"))
n_ambulatorios <- nrow(filter(covid, covid[10] != "Ambulatorio"))
n_hospitalizados <- nrow(filter(covid, covid[10] != "Hospitalizado"))
```
Resumen estadístico
========================================
Column {.sidebar}
-----------------------------------------------------------------------
Sobre este informe:
El resumen que se presenta a continuaión, está elaborado a partir de la información referente a casos de Covid-19 en México generada por la [Secretaría de Salud](https://www.gob.mx/salud) e intenta replicar el tablero estadístico elaborado por [Conacyt](http://www.conacyt.gob.mx/), [CentroGeo](https://www.centrogeo.org.mx/), [GeoInt](http://geoint.mx/) y [DataLab](http://datalab.org.mx/).
Toda la información utilizada en este informe es pública. Está registrada como de [Libre Uso](https://datos.gob.mx/libreusomx) bajo los [Términos de Libre Uso MX](https://datos.gob.mx/libreusomx) de los [Datos Abiertos del Gobierno de México](https://datos.gob.mx/) y es compatible con la [licencia Creative Commons, Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es).
Datos disponibles en:
https://datos.gob.mx/busca/dataset/informacion-referente-a-casos-covid-19-en-mexico
Tablero original sobre Covid-19:
https://datos.covid-19.conacyt.mx/
Última actualización: `r format(Sys.Date(), format = "%B %d, %Y")`.
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Confirmados
```{r}
valueBox(n_confirmados, icon="fa-frown", color = "#FF0000")
```
### Negativos
```{r}
valueBox(n_negativos, icon="fa-smile", color = "#008000")
```
### Sospechosos
```{r}
valueBox(n_sospechosos, icon="fa-question", color = "#FFD700")
```
### Defunciones
```{r}
valueBox(n_defunciones, icon="fa-ribbon", color = "#2F4F4F")
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Número de casos ambulatorios
```{r}
valueBox(n_ambulatorios, icon="fa-home", color = "#00CED1")
```
### Número de casos hospitalizados
```{r}
valueBox(n_hospitalizados, icon="fa-hospital", color = "#FF6347")
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos diarios confirmados
```{r}
tiempo <- data.frame(table(covid$FECHA_SINTOMAS))
colnames(tiempo) <- c("Fecha","Frecuencia")
p_tiempo <- tiempo %>%
ggplot() +
geom_line(aes(x=Fecha, y=Frecuencia), color="#67000d") +
geom_point(aes(x=Fecha, y=Frecuencia), color="#67000d") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=90, size=5)) +
xlab("Fecha") +
ylab("Número de casos confirmados")
ggplotly(p_tiempo)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos confirmados por sexo
```{r}
Sex<-as.data.frame(covid$SEXO)
Sexo<-as.data.frame(table(Sex=Sex))
Sexo$Sex<-as.character(Sexo$Sex)
Sexo$Freq<-as.numeric(Sexo$Freq)
colnames(Sexo) <- c("Sexo", "Frecuencia")
p_sexo <- ggplot(Sexo, aes(x=Sexo, y=Frecuencia, fill=Sexo)) +
geom_bar(stat="identity", alpha=.6, width=.4) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
xlab("Sexo") +
ylab("Número de casos") +
theme_bw()
ggplotly(p_sexo)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
### Distribución porcentual
```{r}
sex_por <- transform(Sexo, FreqAc = 100*(round(prop.table(Frecuencia),4)))
ggplot(sex_por, aes(x="", y=FreqAc, fill=Sexo)) +
geom_bar(stat="identity") +
geom_text(aes(label=FreqAc), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
coord_polar("y", start=45) +
theme_void()
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos diarios confirmados por edad y sexo
```{r}
c_tiempo <- covid
c_tiempo <- arrange(c_tiempo, FECHA_SINTOMAS)
p_c_tiempo <- ggplot(c_tiempo,aes(x=FECHA_SINTOMAS,fill=SEXO))+
geom_bar(position="dodge")+
theme(axis.text.x = element_text(angle=90, size=5)) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
xlab("Fecha") +
ylab("Número de casos confirmados")
ggplotly(p_c_tiempo)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Número de casos confirmados por edad
```{r}
age<-as.data.frame(covid$EDAD)
Edad<-as.data.frame(table(age))
Edad$age <- as.numeric(Edad$age)
Edad <- arrange(Edad, Freq)
colnames(Edad) <- c("Edad", "Frecuencia")
p_edad <- Edad %>%
ggplot() +
geom_line(aes(x=Edad, y=Frecuencia), color="#67000d") +
geom_point(aes(x=Edad, y=Frecuencia), color="#67000d") +
xlab("Edad") +
ylab("Número de casos confirmados")
ggplotly(p_edad)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
### Número de casos confirmados por rango de edad
```{r}
age2<- covid$EDAD
Edad2<- data.frame(table(cut(age2, breaks = 10)))
colnames(Edad2) <- c("Edad", "Frecuencia")
p_edad2 <- ggplot(Edad2) +
aes(x = Edad, weight = Frecuencia) +
geom_bar(fill = "#67000d") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=90)) +
xlab("Rango de edad") +
ylab("Número de casos confirmados")
ggplotly(p_edad2)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Distribución de casos ambulatorios por edad y sexo
```{r}
ambulatorios <- filter(covid, covid[10] == "Ambulatorio")
p_ambulatorios <- ggplot(ambulatorios,aes(x=EDAD,fill=SEXO))+
geom_bar(position="dodge")+
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
xlab("Edad") +
ylab("Número de casos ambulatorios")
ggplotly(p_ambulatorios)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
### Distribución de casos hospitalizados por edad y sexo
```{r}
hospitalizados <- filter(covid, covid[10] != "Ambulatorio")
p_hospitalizados <- ggplot(hospitalizados,aes(x=EDAD,fill=SEXO))+
geom_bar(position="dodge")+
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
xlab("Edad") +
ylab("Número de casos hospitalizados")
ggplotly(p_hospitalizados)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Número de defunciones diarias por sexo
```{r}
muertes_tiempo <- filter(covid, covid[13] != "9999-99-99")
muertes_tiempo <- arrange(muertes_tiempo, FECHA_DEF)
p_defunciones_tiempo <- ggplot(muertes_tiempo,aes(x=FECHA_DEF,fill=SEXO))+
geom_bar(position="dodge")+
theme(axis.text.x = element_text(angle=90, size=5)) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
xlab("Fecha") +
ylab("Número de defunciones")
ggplotly(p_defunciones_tiempo)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud.
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Distribución de defunciones por edad y sexo
```{r}
muertes <- filter(covid, covid[13] != "9999-99-99")
p_defunciones <- ggplot(muertes,aes(x=EDAD,fill=SEXO))+
geom_bar(position="dodge")+
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
xlab("Edad") +
ylab("Número de defunciones")
ggplotly(p_defunciones)
```
> Fuente: Elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud
Créditos
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Created by: Cesar Hernández
Correo: cghv94@outlook.es
Twitter: @[cghv94](https://twitter.com/cghv94)
Esta obra fue generada mediante R en `r format(Sys.Date(), format = "%B %d, %Y")` y está bajo una [licencia de Creative Commons, Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es).
Creative Commons (CC).
