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---
title: "COVID-19 Vacunación ER"
output:
html_document:
toc: true
toc_float: true
collapsed: false
number_sections: false
toc_depth: 3
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
echo = FALSE,
message = FALSE,
warning = FALSE,
cache = FALSE,
out.width='100%'
)
```
```{r importarArg, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE}
#################
# Carga de Datos
#################
library(readr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(highcharter)
library(rjson)
library(plotly)
library(gganimate)
library(stringr)
library(googlesheets4)
library(readxl)
library(RcppRoll)
library(DT)
er <- read_csv("data/datos_nomivac_covid19.csv") %>% filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos" & jurisdiccion_residencia=="Entre Ríos")
# er <- vacunas %>% filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos" & jurisdiccion_residencia=="Entre Ríos")
poblac_er <- read_delim("data/poblaciones/poblacion_entre_rios.csv", ";", escape_double = FALSE,
locale = locale(decimal_mark = ",", grouping_mark = ".", encoding = "ISO-8859-1"), trim_ws = TRUE)
names(poblac_er) <- c("departamento", "poblacion")
```
```{r armo, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE}
# er <- vacunas
aplicadas <- er %>%
filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos" ) %>%
group_by(condicion_aplicacion, orden_dosis) %>%
mutate(total = n()) %>%
filter(orden_dosis== 1) %>% mutate(dosis1 = n(), dosis2= total - dosis1) %>% select(total, dosis1, dosis2) %>% unique()
```
## Cantidad de Dosis Aplicadas
En Entre Ríos se han aplicado hasta el momento `r aplicadas$total` dosis, de las cuales `r aplicadas$dosis1` pertenecen a la primer dosis y `r aplicadas$dosis2` a la segunda dosis.
```{r evolER, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
aplicaciones <- er %>% filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos") %>%
group_by(fecha_aplicacion, orden_dosis) %>%
mutate(cant=n()) %>% select(fecha=fecha_aplicacion, dosis=orden_dosis, cant) %>% unique() %>%
spread(dosis, cant) %>%
select(fecha, dosis1=`1`, dosis2=`2`) %>%
mutate(dosis1 = if_else(is.na(dosis1), 0, as.double(dosis1)),
dosis2 = if_else(is.na(dosis2), 0, as.double(dosis2)),
total =dosis1+dosis2) %>% ungroup() %>% arrange(fecha) %>%
mutate(prom = round(roll_mean(total, n=7, align="right", fill = NA), 0))
fig <- plot_ly(aplicaciones, x = ~fecha, y = ~dosis1, type = 'bar', name = '1° Dosis')
fig <- fig %>% add_trace(y = ~dosis2, name = '2° Dosis')
fig <- fig %>% layout(title = "Dosis diarias aplicadas en Entre Ríos",
xaxis = list(title="Fecha" ),
yaxis = list(title = "Dosis"),
barmode = "stack",
legend = list(font = list(size = 10)))
fig <- fig %>% add_lines(y = ~prom, name = 'Prom.')
fig
```
## Distribución por Departamentos
La cantidad de dosis aplicadas en cada departamento se muestra a continuación discriminada por el orden de las dosis
```{r evolER2, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
dptal <- er %>%
filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos" & jurisdiccion_residencia=="Entre Ríos") %>%
group_by(depto_aplicacion, orden_dosis) %>% mutate(dosis=n()) %>%
select(depto_aplicacion, orden_dosis, dosis) %>% unique() %>%
spread(orden_dosis, dosis) %>% mutate(total = `1`+`2`) %>%
select(depto = depto_aplicacion, dosis1=`1`, dosis2= `2`, total ) %>% arrange(desc(depto))
fig <- plot_ly(dptal, x = ~dosis1, y = ~depto, type = 'bar', name = '1° Dosis',
text = ~dosis1, textposition = 'outside')
fig <- fig %>% add_trace( x = ~dosis2, y = ~depto, name = '2° Dosis',
text = ~dosis2, textposition = 'outside')
fig <- fig %>% layout(title = "Dosis totales por Dpto.",
yaxis = list(title = ''),xaxis = list(title = 'dosis'), barmode = 'group')
fig
```
## Dosis diarias por Departamentos
La cantidad de dosis aplicadas por día en cada departamento se muestra a continuación sin discriminar el orden de la dosis
```{r evolER3, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
dptalD <- er %>%
group_by(depto_aplicacion, fecha_aplicacion) %>% mutate(diarias=n()) %>%
select(depto =depto_aplicacion, fecha=fecha_aplicacion, diarias) %>% unique()
p <- dptalD %>% filter(depto %in% c("Feliciano", "La Paz", "Paraná", "Diamante",
"Nogoyá", "Federal","Gualeguay", "Tala","Victoria" )) %>%
ggplot(mapping=aes(x=fecha, y=diarias)) +
geom_line(color="#67a9cf") +
geom_point(color="#67a9cf") +
geom_smooth(method = 'loess',
formula = 'y ~ x', alpha = 0.2, size = 1, span = .3, se=FALSE, color="#ef8a62") +
labs(title = paste("COVID-19 Vacunación en ER"),
y = "Dosis diarias", x = "Fecha") +
facet_wrap(~depto,scales="free", nrow = 3,strip.position = "top")
ggplotly(p, name="Costa Oeste", width = 900, height = 900)
```
```{r evolER4, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
p <- dptalD %>% filter(!(depto %in% c("Feliciano", "La Paz", "Paraná", "Diamante",
"Nogoyá", "Federal","Gualeguay", "Tala","Victoria" )) )%>%
ggplot(mapping=aes(x=fecha, y=diarias)) +
geom_line(color="#67a9cf") +
geom_point(color="#67a9cf") +
geom_smooth(method = 'loess',
formula = 'y ~ x', alpha = 0.2, size = 1, span = .3, se=FALSE, color="#ef8a62") +
labs(title = paste("COVID-19 Vacunación en ER"),
y = "Dosis diarias",
x = "Fecha") +
facet_wrap(~depto,scales="free", nrow = 3,strip.position = "top")
ggplotly(p, name="Costa Este", width = 900, height = 900)
```
## Dosis aplicadas según grupo prioritario
```{r evolER5, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
grupo <- er %>% filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos") %>%
group_by(condicion_aplicacion, orden_dosis) %>%
mutate(cantidad = n()) %>%
select(grupo=condicion_aplicacion, orden_dosis, cantidad) %>% unique() %>%
spread(orden_dosis, cantidad) %>%
select(grupo, dosis1=`1`, dosis2= `2`) %>% mutate(total = dosis1+dosis2) %>%
arrange(desc(total))
grupo$dosis2 <- if_else(is.na(grupo$dosis2), 0, as.double(grupo$dosis2))
grupo$grupo <- if_else(grupo$grupo== "Personas de 18 a 59 años con Factores de Riesgo",
"Personas de 18 a 59 años \n con Factores de Riesgo", grupo$grupo)
fig <- plot_ly(grupo) %>%
add_trace( type = "funnel", y = grupo$grupo, x= grupo$dosis1, name="1° Dosis") %>%
layout(yaxis = list(categoryarray = unique(grupo$grupo))) %>%
add_trace( type = "funnel", y = grupo$grupo, x= grupo$dosis2, name="2° Dosis")
fig
```
## Dosis aplicadas según población
### {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
#### Grafico
```{r evolER6, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
pobl <- er %>% filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos" & jurisdiccion_residencia=="Entre Ríos") %>%
group_by(depto_residencia, orden_dosis) %>%
mutate(cantidad = n()) %>%
select(dpto=depto_residencia, orden_dosis, cantidad) %>% unique() %>%
spread(orden_dosis, cantidad) %>%
select(dpto, dosis1=`1`, dosis2= `2`) %>%
filter(!(dpto == "S.I.")) %>%
left_join(poblac_er, by =c("dpto"="departamento")) %>%
mutate(total_d1 =round(dosis1/poblacion*100, 1),
total_d2 =round(dosis2/poblacion*100, 1)) %>% arrange(desc(total_d1))
fig <- plot_ly(pobl, type="bar")
fig <- fig %>% add_trace( x = ~total_d1, y = ~dpto, name= "% 1 dosis",
text=~total_d1, textposition = 'outside',
textfont = list(color = 'rgb(0,0,0)'),
mode="lines",
line = list(width = 15)) %>%
layout(title="Entre Ríos - % Población según dosis aplicada",
yaxis=list(title=""), xaxis=list(title="%")) %>%
add_trace( x = ~total_d2, y = ~dpto, name= "% 2 dosis",
text=~total_d2, textposition = 'outside',
textfont = list(color = 'rgb(0,0,0)'),
mode="lines", line = list(width = 15))
fig
```
#### Tabla
```{r}
pobl %>%
datatable(extensions = 'Buttons', rownames = FALSE,
colnames = c("Departamento", "1 Dosis", "2 Dosis", "Poblacion","% 1° Dosis", "% 2° Dosis"),
options = list(dom = 'Blfrtip',
buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print'),
lengthMenu = list(c(10,25,50,-1), c(10,25,50,"All"))))
```
## Dosis aplicadas a mayores de 60
### {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
#### Grafico
```{r evolER7, echo=FALSE, fig.align='center', message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE, out.width='100%'}
mayores <- er %>% filter(jurisdiccion_aplicacion=="Entre Ríos" &
jurisdiccion_residencia=="Entre Ríos" &
condicion_aplicacion =="60 o más años" &
grupo_etario %in% c("60-69", "70-79", "80-89","90-99",">=100")) %>%
group_by(depto_residencia, orden_dosis) %>%
mutate(cantidad = n()) %>%
select(dpto=depto_residencia, orden_dosis, cantidad) %>% unique() %>%
spread(orden_dosis, cantidad) %>%
select(dpto, dosis1=`1`, dosis2= `2`) %>%
filter(!(dpto == "S.I."))
fig <- plot_ly(mayores, x = ~dosis1, y = ~dpto, type = 'bar', name = '1° Dosis',
text = ~dosis1, textposition = 'outside')
fig <- fig %>% add_trace( x = ~dosis2, y = ~dpto, name = '2° Dosis',
text = ~dosis2, textposition = 'outside')
fig <- fig %>% layout(title = "Dosis totales en Mayores de 60 Años",
yaxis = list(title = ''),xaxis = list(title = 'dosis'), barmode = 'group')
fig
```
#### Tabla
```{r}
total <- pobl %>% left_join(mayores, by= c("dpto"="dpto"))
total %>%
datatable(extensions = 'Buttons', rownames = FALSE,
colnames = c("Departamento", "1 Dosis", "2 Dosis", "Poblacion",
"% Dosis 1", "% Dosis 2", "Dosis 1 May60", "Dosis 2 May60"),
options = list(dom = 'Blfrtip',
buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print'),
lengthMenu = list(c(10,25,50,-1), c(10,25,50,"All"))))
```
```