-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathCovidserbia.Rmd
335 lines (225 loc) · 12.8 KB
/
Covidserbia.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
---
title: "COVID-19 Srbija - Statistika "
author: "za dan"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
theme: flatly
orientation: rows
vertical_layout: fill
date: '`r format(Sys.Date(),"%d. %m. %Y.")`'
---
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(leaflet)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(writexl)
library(httr)
library(plotly)
library(crosstalk)
library(rvest)
library(tmaptools)
library(leaflet)
library(tmap)
library(viridis)
library(lubridate)
library(stringr)
covidserbianew<-read_xlsx("covidserbianew.xlsx")
covidserbianew$Datum<-as.Date(covidserbianew$Datum)
covidserbianewn<-covidserbianew%>%
select(-c(Datum,`Mesto(MUP)`))
#adding another day
url3<-"https://data.gov.rs/sr/datasets/r/24055cda-b027-486d-9ee8-b4ca20de29f9"
GET(url3, write_disk(tf <- tempfile(fileext = ".xlsx")))
covidserbia16apr <- read_excel(tf)
str(covidserbia16apr)
covidserbia16apr$OPŠTINA<-toupper(covidserbia16apr$OPŠTINA)
covidserbia16apr$OPŠTINA[covidserbia16apr$OPŠTINA=="CUPRIJA"]<-"ĆUPRIJA"
covidserbia16add<-covidserbia16apr%>%
select(POL,STAROST, OPŠTINA)%>%
rename(NazivTeritorije=OPŠTINA)
covidserbianew1<-rbind(covidserbianewn,covidserbia16add)
covidserbianew2<-covidserbianew1
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="SAVSKI VENAC"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="VOŽDOVAC"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="GROCKA"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="VRAČAR"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="PALILULA"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="NOVI BEOGRAD"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="ČUKARICA"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="ZVEZDARA"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="STARI GRAD"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="RAKOVICA"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="ZEMUN"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="SURČIN"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="SOPOT"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije[covidserbianew2$NazivTeritorije=="BARAJEVO"]="BEOGRAD"
covidserbianew2$NazivTeritorije<-toupper(covidserbianew2$NazivTeritorije)
covidserbia14.apr<-covidserbianew2%>%
group_by(`NazivTeritorije`)%>%
count(NazivTeritorije)
#importing longitude and latitude
municipalitiescsv<-read_csv("longlatcitiesserb.csv",col_names = TRUE)
municipalitiescsv<-add_row(municipalitiescsv, NazivTeritorije="NIŠKA BANJA",lng=22.0044,lat=43.2982)
covidserbialonglat1<-left_join(covidserbia14.apr,municipalitiescsv,by="NazivTeritorije")
duplicated(covidserbialonglat1)
covidserbialonglat1<- covidserbialonglat1[!duplicated(covidserbialonglat1), ]
#scraping number of dead
my_html<-read_html("https://covid19.rs/%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%ba%d0%b8-%d0%bf%d0%be%d0%b4%d0%b0%d1%86%d0%b8-%d0%be-%d0%ba%d0%be%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%b0%d0%b2%d0%b8%d1%80%d1%83%d1%81%d1%83/")
scrapingdead<-my_html%>%html_nodes("p")%>%html_text
scrapingdead[which(scrapingdead=="УКУПАН БРОЈ ПРЕМИНУЛИХ")+1]
#za izlecene
my_html1<-read_html("https://covid19.rs/")
scrapingdead1<-my_html1%>%html_nodes("p")%>%html_text
scrapingdead1[1]
scrapingdead2<-my_html1%>%html_nodes("p")%>%html_text
scrapingdead2[which(scrapingdead2=="БРОЈ СМРТНИХ СЛУЧАЈЕВА")-1]
scrapingdead2[which(scrapingdead2=="БРОЈ ЗАРАЖЕНИХ ОСОБА")-1]
scrapingdead3 <- gsub(",","",scrapingdead2)
#izleceno
#as.numeric(as.character(str_replace(scrapingdead2[which(scrapingdead2=="УКУПАН БРОЈ РЕГИСТРОВАНИХ СЛУЧАЈЕВА")-1],"\\,","")))
izleceni<-as.numeric(as.character(str_replace(scrapingdead2[which(scrapingdead2=="УКУПАН БРОЈ РЕГИСТРОВАНИХ СЛУЧАЈЕВА")-1],"\\,","")))-as.numeric(scrapingdead2[which(scrapingdead2=="БРОЈ СМРТНИХ СЛУЧАЈЕВА")-1])
#zarazeni testirani
#zarazenitestirani<-read.csv("zarazenitestirani.csv")
#zarazenitestirani$Datum<-as.Date( zarazenitestirani$Datum)
#sum(zarazenitestirani$BrojZarazenih)
#shapefile
Serbia_map <- sf::st_read ("gadm36_SRB_shp/gadm36_SRB_2.shp")
Belgrade_map<- Serbia_map[13:29,]
Belgrade_map$NAME_2 <- toupper (Belgrade_map$NAME_2)
Belgrade_map<- dplyr::rename (Belgrade_map, NazivTeritorije = NAME_2)
covidserbBelgrade<-covidserbianew1%>%
group_by(NazivTeritorije)%>%
count(NazivTeritorije)
Belgrademap_joined <- left_join (Belgrade_map, covidserbBelgrade, key.shp = "NazivTeritorije", key.data = "NazivTeritorije")
Belgrademap_joined<-Belgrademap_joined%>%
rename(Broj_zaraženih = n)
#linechart
covidserbiafortimeline<- covidserbia16apr
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="SAVSKI VENAC"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="VOŽDOVAC"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="GROCKA"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="VRAČAR"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="PALILULA"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="NOVI BEOGRAD"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="ČUKARICA"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="ZVEZDARA"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="STARI GRAD"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="RAKOVICA"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="ZEMUN"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="SURČIN"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="SOPOT"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA[covidserbiafortimeline$OPŠTINA=="BARAJEVO"]<-"BEOGRAD"
covidserbiafortimeline$OPŠTINA<-toupper(covidserbiafortimeline$OPŠTINA)
covidserbiafortimeline<-covidserbiafortimeline%>%
mutate(Datum=paste(DAN,MESEC,GODINA,sep = "/"))%>%
group_by(OPŠTINA,Datum)%>%
summarize(n())
covidserbiafortimeline$Datum<-dmy(covidserbiafortimeline$Datum)
#covidserbiafortimeline<-covidserbiafortimeline%>%
# mutate(Info=paste("<br>","Grad:",OPŠTINA, "<br>","Datum:",format(Datum,"%d.%m."), "<br>","Broj slučajeva:",`n()`, "<br>"))
covidserbiafortimeline<- covidserbiafortimeline%>%ungroup()
```
Pregled
==================================================
Row {data-height=185}
----------------------------------------------------------------
### **Ukupan broj zaraženih**
```{r}
#creation of value box in upper left corner
valueBox(str_replace(scrapingdead2[which(scrapingdead2=="УКУПАН БРОЈ РЕГИСТРОВАНИХ СЛУЧАЈЕВА")-1][1],"\\,",","),color = "#B22222")
```
### **Ukupan broj izlečenih**
```{r}
valueBox(format(izleceni[1],big.mark = ","),color = "green")#,href="http://rs.n1info.com/Vesti/a582261/Koronavirus-u-Srbiji-Interaktivni-grafikoni-sa-brojem-zarazenih-po-gradovima.html")
```
### **Ukupan broj preminulih**
```{r}
valueBox(scrapingdead2[which(scrapingdead2=="БРОЈ СМРТНИХ СЛУЧАЈЕВА")-1][1],color = "black")
```
Row {data-height=815}
-----------------------------------------------------------------------
### **Mapa sa ukupnim brojem zaraženih po opštinama na dan 10.06.**
```{r}
m<-leaflet(covidserbialonglat1) %>%
addTiles(attribution = paste(
"© <a href=\"http://openstreetmap.org\">OpenStreetMap</a> contributors","Podaci preuzeti sa: <a href=\"https://data.gov.rs/sr/datasets/covid-19-zarazheni/\">data.gov.rs</a>","Kontakt za dashboard:<a href=\"mailto:etijana@gmail.com\">Tijana Blagojev </a"))%>%
setView(lng = 21.0059, lat = 44.0165, zoom = 7)%>%
addCircles(radius = ~`n`^(.5)*350, weight = 1, color = "black",
fillColor = "red", fillOpacity = 0.6,
popup = ~paste("Opština:", `NazivTeritorije`, "<br>","Broj slučajeva:",`n`, "<br>"),highlightOptions = highlightOptions(sendToBack = TRUE))
#addAwesomeMarkers( icon = icon2, popup = ~paste(
# "Grad:", `NazivTeritorije`, "<br>","Broj slučajeva:",`sum(Vrednost)`, "<br>"))
m
```
### **Broj zaraženih po danima po gradovima od 16.04.**
```{r}
tx <- highlight_key(covidserbiafortimeline)
gg <- ggplot(tx,aes(Datum, `n()`, group = OPŠTINA,text = paste("<br>","Grad:",OPŠTINA, "<br>","Datum:",format(Datum,"%d.%m."), "<br>","Broj slučajeva:",`n()`, "<br>"), color=OPŠTINA)) +
geom_point(position = position_dodge(0.2))+
geom_line(position = position_dodge(0.2))+
scale_x_date(date_labels = "%d.%m.")+
#geom_jitter(height = 0.05)+
scale_color_viridis(discrete = TRUE,option = "C") +
ylab("Broj novih slučajeva")+
xlab("")+
theme(legend.position = "none",
panel.background = element_rect (fill = "lightcyan"),
plot.margin = margin(0, 0, 2.2, 0, "cm"),
plot.caption = element_text()
)
pp<-ggplotly(gg,tooltip = "text",height=400)%>%layout(legend = list(
orientation = "h"), annotations =
list(x = 1, y = -0.2, text = "*Duplim klikom na grafikon resetujete zoom - bolji prikaz na desktop računaru.",
showarrow = F, xref='paper', yref='paper',
xanchor='right', yanchor='auto', xshift=0, yshift=0,
font=list(size=9)))%>%
config(displayModeBar=FALSE)
filter <- bscols(
filter_select("id", "Izaberi grad", tx, ~OPŠTINA),
pp,
widths = c(12, 12)
)
filter
#gg <- ggplot(zarazenitestirani) +
# geom_area(aes(Datum, `BrojTestiranih`,fill="Testirani"))+
# geom_area(aes(Datum,`BrojZarazenih`,fill= "Pozitivni"))+
# scale_fill_manual(values = c("#B22222","#4169E1"))+
# scale_x_date(date_breaks = "1 week",date_labels = "%d.%m.")+
# ylab("")+
# xlab("")+
#theme(
# legend.title = element_blank(),
# panel.background = element_blank(),
# plot.margin = margin(0, 0, 2.2, 0, "cm"),
# plot.caption = element_text()
# )
# ggplotly( gg) %>%
# layout(legend = list(
# orientation = "h"), annotations =
# list(x = 1, y = -0.3, text = "Podaci preuzeti sa: <a href=\"https://covid19.rs/статистички-подаци-о-коронавирусу/\">covid19.rs</a>",
# showarrow = F, xref='paper', yref='paper',
#xanchor='right', yanchor='auto', xshift=0, yshift=0,
# font=list(size=9)))
```
Beograd i informacije o podacima
==================================================
Row {data-height=1000}
-----------------------------------------------------------------------
### **Broj slučajeva po opštinama u Beogradu na dan 10.06.**
```{r}
map <- tm_shape(Belgrademap_joined)+
tmap_style("cobalt") +
tm_polygons(col = "Broj_zaraženih",title = "Broj zaraženih",palette = "YlOrRd",popup.vars = c("Broj zaraženih:"= "Broj_zaraženih"),id="NazivTeritorije", popup.format = list()
)+
#tm_layout(title = "Government Financing of Media per Region from 2015-2017")+
tm_view(text.size.variable = TRUE, view.legend.position = c("right","top"))
leafmap<-tmap_leaflet(map) %>%
setView(lng =20.3850, lat = 44.6835, zoom = 9)
leafmap
```
### **Informacije o podacima** {align=justify}
Ovaj dashboard prikuplja podatke sa sajta [Covid19.rs](https://covid19.rs/статистички-подаци-о-коронавирусу/) o ukupnom broju zaraženih, umrlih i izlečenih. Pošto se broj izlečenih i broj aktivnih slučajeva više zvanično ne saopštava, broj izlečenih predstavlja broj zaraženih manje broj preminulih.
Sajt [data.gov.rs](https://data.gov.rs/sr/datasets/covid-19-zarazheni/) je započeo dobru praksu objavljivanja podataka koji se odnose na geografski raspored zaraženih zajedno sa vremenskom odrednicom ali oni su se, nažalost, ažurirali do 29. marta. To se promenilo 14. aprila kada su objavljeni podaci koji su u drugačijem formatu u odnosu na prethodni skup podataka i u kojima fale informacije za jedan dan, najverovatnije 15. april. Poslednje ažuriranje je bilo `r format(Sys.Date()-96,"%d.%m.")` Ti podaci se koriste za grafikon i mape. Zbog neredovnog ažuriranja, podaci za broj zaraženih po gradovima po danu počinju od 16. aprila.
Ovakav pristup otvaranju podataka dovodi do nemogućnosti da se urade valjane analize i doprinese transparentnom praćenju procesa tokom pandemije. Sa druge strane, ti isti podaci nam ipak daju naznake pojedinih trendova koji mogu da se prate.
Vrlo je vazno pročitati [analizu](https://javno.rs/analiza/korona-broj-umrlih-i-zarazenih-visestruko-veci-od-zvanicno-saopstenog) koju je [Birn Srbija](https://birnsrbija.rs/o-birnu/) objavio 22. juna, a koja govori o problemu verodostojnosti ovih podataka.