index.Rmd

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title: "Estado del COVID-19 en Costa Rica"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
    vertical_layout: fill    
---

```{r setup, include=FALSE}
#-------------------- Paquetes --------------------
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
#-------------------- Colores ---------------------
color_positivos <- 'blue'
color_activos <- 'red'
color_recuperados <- 'green'
color_fallecidos <- 'violet'
color_nuevos_positivos <- 'pink'
color_hospitalizados <- 'pink'
color_salon <- 'pink'
color_uci <- 'pink'
#--------------------- Íconos ---------------------
icono_positivos <- 'fas fa-user-md'
icono_activos <- 'fas fa-user-md'
icono_recuperados <- 'fas fa-user-md'
icono_fallecidos <- 'fas fa-user-md'
icono_nuevos_positivos <- 'fas fa-user-md'
icono_hospitalizados <- 'fas fa-user-md'
icono_salon <- 'fas fa-user-md'
icono_uci <- 'fas fa-user-md'
#--------------- Otros parámetros -----------------
# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','
```


```{r, include=FALSE}
#--------------- Archivos de datos ----------------
archivo_general_pais <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_GENERAL.csv'
archivo_positivos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_POSITIVOS.csv'
archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_ACTIVOS.csv'
archivo_recuperados_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_10_CSV_RECUP.csv'
archivo_fallecidos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_FALLECIDOS.csv'
```

```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos ---------------------
# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")
# Data frame de datos generales por país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <- 
  df_general_pais %>%
  filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))
# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
  df_positivos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_positivos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, positivos)
# Objeto sf de cantones
sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(positivos))
```

```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos de distritos ---------------------
archivo_general_distritos_old <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL_DISTRITOS.csv'
archivo_general_distritos <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_DISTRITOS.csv'
# Carga del archivo CSV en un data frame
df_general_distritos_sucio_old <- read.csv(archivo_general_distritos_old)
df_general_distritos_sucio <- read.csv(archivo_general_distritos)
# Eliminación de filas y columnas que corresponden a encabezados, totales, etc.
df_general_distritos_ultima_fecha_old <- df_general_distritos_sucio_old[-c(1:5), -c(1, 3, 10, 11)]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_sucio[-c(1:7), -c(1, 2, 4)]
# Cambio de nombre de las columnas
df_general_distritos_ultima_fecha <- 
  df_general_distritos_ultima_fecha %>%
  rename(provincia = X.2,
         canton = X.4,
         distrito = X.5,
         positivos = X.6,
         recuperados = X.7,
         fallecidos = X.8,
         activos = X.9
  ) %>%  
  mutate_all(funs(sub("^\\s*$", NA, .))) %>% # Se llenan con NA las celdas con espacios vacíos
  mutate(distrito = if_else(distrito == "El Carmen", "Carmen", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "Valle de La Estrella", "Valle La Estrella", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "La Amistad", "La  Amistad", distrito)) %>%
  fill(c(1,2)) # Se rellenan "hacia abajo" las columnas de provincia y cantón con valor NA
# Borrado de las filas con valor de NA o de "Sin información de distrito" en la columna de distrito
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[!is.na(df_general_distritos_ultima_fecha$distrito), ]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[df_general_distritos_ultima_fecha$distrito != 'Sin información de distrito', ]
# Conversión a integer de los tipos de datos de las columnas con cifras
df_general_distritos_ultima_fecha$positivos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)
df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)
df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)
df_general_distritos_ultima_fecha$activos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)
# Objeto sf de distritos
# Capa simplificada
# sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')
# Capa detallada
sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_distritos_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en distritos en la última fecha
sf_general_distritos_ultima_fecha <-
  left_join(sf_distritos, df_general_distritos_ultima_fecha, by = c('provincia', 'canton', 'distrito'))
```

Resumen
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos activos",
         icon = icono_positivos, 
         color = color_activos
)
```

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos recuperados",
         icon = icono_positivos, 
         color = color_recuperados
)
```

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos fallecidos",
         icon = icono_positivos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de hospitalizados", 
         icon = icono_hospitalizados,
         color = color_hospitalizados
)
```

### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$salon / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en salón",
         icon = icono_salon, 
         color = color_salon
)
```

### En UCI {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$UCI, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en UCI",
         icon = icono_uci, 
         color = color_uci
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Gráfico de variación de las cantidades de casos en el tiempo
```{r}
plot_ly(data = df_general_pais,
                x = ~ FECHA,
                y = ~ positivos, 
                name = 'Positivos', 
                type = 'scatter',
                mode = 'lines',
                line = list(color = color_positivos)) %>%
  add_trace(y = ~ activos,
                    name = 'Activos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_activos)) %>%
  add_trace(y = ~ RECUPERADOS,
                    name = 'Recuperados',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_recuperados)) %>%
  add_trace(y = ~ fallecidos,
                    name = 'Fallecidos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_fallecidos)) %>%  
  layout(title = "",
                 yaxis = list(title = "Cantidad de casos"),
                 xaxis = list(title = "Fecha"),
                 legend = list(x = 0.1, y = 0.9),
                 hovermode = "compare")
```

### Tabla de cantidades de casos en cantones
```{r}
st_drop_geometry(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>% 
  select(Provincia = provincia, Canton = canton, Positivos = positivos) %>%
  DT::datatable(rownames = FALSE,
                options = list(searchHighlight = TRUE, 
                               language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
                               )
  )
```

Casos positivos
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos positivos en cantones
```{r}
paleta_azul <- colorBin(palette = "Blues", 
                        domain = sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos,
                        bins = 10
               )
leaflet_cantones <- leaflet(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_azul(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Cantones",
              popup = paste("Provincia: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$provincia, "<br>",
                            "Cantón: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$canton, "<br>",
                            "Positivos: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_azul, values = ~positivos,
    title = "Casos positivos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Cantones"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )
# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```

### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos positivos
```{r}
st_drop_geometry(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = positivos) %>%  
plot_ly(x = ~ canton, 
        y = ~ positivos, 
        type = "bar", 
        text = ~ positivos,
        textposition = 'auto',
        marker = list(color = color_positivos)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos positivos"),
       xaxis = list(title = ""),
       margin = list(l = 10,
                     r = 10,
                     b = 10,
                     t = 10,
                     pad = 2
                )
) 
```


Casos activos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Casos recuperados
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Casos fallecidos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Mapa de calor
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Casos en distritos
```{r}
# Cálculo de centroides de los distritos
sf_distritos_centroides = st_centroid(sf_general_distritos_ultima_fecha, of_largest_polygon = FALSE)

# Separación de los datos de longitud y latitud en columnas distintas
separated_coord <- sf_distritos_centroides %>%
  mutate(long = unlist(map(sf_distritos_centroides$geometry,1)),
         lat = unlist(map(sf_distritos_centroides$geometry,2))
         )

# Mapa de calor
leaflet() %>%
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "Stamen Toner Lite") %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatter, group = "CartoDB DarkMatter") %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(
    data = sf_general_distritos_ultima_fecha,
    stroke=T, fillOpacity = 0,
    color="black", weight=0.2, opacity= 1.0,
    group = "Distritos",
    popup = paste(
      "Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "<br>",
      "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "<br>",
      "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "<br>",
      "Casos positivos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$positivos, "<br>",
      "Casos activos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$activos, "<br>",
      "Casos recuperados: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$recuperados, "<br>",
      "Casos fallecidos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos
    )
  ) %>%    
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~positivos,
    blur = 10, max = 5423, radius = 15,
    group = "Casos positivos"
  ) %>%    
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~activos,
    blur = 10, max = 1106, radius = 15,
    group = "Casos activos"
  ) %>%  
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~recuperados,
    blur = 10, max = 4837, radius = 15,
    group = "Casos recuperados"
  ) %>%    
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~fallecidos,
    blur = 10, max = 54, radius = 15,
    group = "Casos fallecidos"
  ) %>%      
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Stamen Toner Lite", "CartoDB DarkMatter", "OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos", "Casos positivos", "Casos activos", "Casos recuperados", "Casos fallecidos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%
  addScaleBar() %>% 
  hideGroup("Distritos") %>%
  hideGroup("Casos activos") %>%
  hideGroup("Casos recuperados") %>%
  hideGroup("Casos fallecidos")
```