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Author: joscani

model/generate_data.R

@@ -1,6 +1,6 @@
 GenerateCountryEvolutionData <- function(cvirus_longer) {
      res <- cvirus_longer %>% 
-       # filter(provincia_estado!= "Diamond Princess") %>% 
+       # filter(provincia_estado!= 'Diamond Princess') %>% 
        group_by(pais, fecha) %>% 
        arrange(fecha) %>%
        arrange(-casos) %>% 
@@ -15,6 +15,43 @@ GenerateCountryEvolutionData <- function(cvirus_longer) {
                                 lag(casos_nuevos,1),
                                 casos_nuevos),
          dia_since_5 = row_number()) 
-     
+
      return(res)
    }
+
+GenerateSummaryCountriesPlot <- function(data.df, limit.c, scale.c, chart.c = 1) {
+   
+   if (limit.c != 0) {
+      max.c <- max(data.df$fecha)
+      aux.df <- data.df[data.df$fecha == max.c, ]
+      aux.df <- aux.df[order(aux.df$casos, decreasing = TRUE), ]
+      aux.df <- aux.df[1:limit.c, ]   
+      data.df <- data.df[data.df$pais %in% aux.df$pais, ]
+   }
+   
+   if (chart.c == 1) {
+      fig <- plot_ly(data.df, x = ~dia_since_5, y = ~casos, name = ~pais, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~pais)
+   } else {
+      fig <- plot_ly(data.df, x = ~dia_since_5, y = ~casos_nuevos, name = ~pais, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~pais)
+   }
+   
+   f <- list(
+      family = 'Courier New, monospace',
+      size = 18,
+      color = '#7f7f7f'
+   )
+   
+   x <- list(
+      title = 'Día desde alcanzar 5 casos',
+      titlefont = f
+   )
+   
+   y <- list(
+      title = ifelse(chart.c == 1, 'Número de casos', 'Número de casos nuevos'),
+      titlefont = f, 
+      type = scale.c
+   )
+   
+   fig <- fig %>% layout(xaxis = x, yaxis = y)
+   fig
+}

server_dir/tabla_evolutivo_server.R

@@ -4,31 +4,13 @@ library(plotly)
 
 output$tabla_evolutivo_paises <- renderPlotly({
   data.df <- GenerateCountryEvolutionData(cvirus_longer)
-  max.c <- max(data.df$fecha)
-  aux.df <- data.df[data.df$fecha == max.c, ]
-  aux.df <- aux.df[order(aux.df$casos, decreasing = TRUE), ]
-  aux.df <- aux.df[1:10, ]
-  data.df <- data.df[data.df$pais %in% aux.df$pais, ]
-  #data.df <- data.df[data.df$pais == 'Spain', ]
-  fig <- plot_ly(data.df, x = ~dia_since_5, y = ~casos, name = ~pais, type = 'scatter', mode = 'lines', color = ~pais
-                 ) 
-  
-  f <- list(
-    family = "Courier New, monospace",
-    size = 18,
-    color = "#7f7f7f"
-  )
-  
-  x <- list(
-    title = "Día desde alcanzar 5 casos",
-    titlefont = f
-  )
-  
-  y <- list(
-    title = "Número de casos",
-    titlefont = f
-  )
-  
-  fig <- fig %>% layout(xaxis = x, yaxis = y)
+  fig <- GenerateSummaryCountriesPlot(data.df, limit.c = input$limit, scale.c = input$scale, chart.c = 1)
+  fig
+})
+
+
+output$tabla_evolutivo_paises_crecimiento <- renderPlotly({
+  data.df <- GenerateCountryEvolutionData(cvirus_longer)
+  fig <- GenerateSummaryCountriesPlot(data.df, limit.c = input$limit, scale.c = input$scale, chart.c = 2)
   fig
 })

ui_dir/tabla_evolutivo_ui.R

@@ -2,11 +2,25 @@
 library(shinydashboard)
 
 tab_evolutivo <- tabItem(
-  tabName = "Tabla_evolutivo",
-  # h1("Evolutivo desde caso 5"), 
-  # h2(textOutput("tabla_evolutivo")),
+  tabName = 'Tabla_evolutivo',
+  # h1('Evolutivo desde caso 5'), 
+  # h2(textOutput('tabla_evolutivo')),
   br(),
   fluidRow(
-    plotlyOutput("tabla_evolutivo_paises")
+    
+    
+    column(4,
+           wellPanel(
+             selectInput('scale', 'Scale Y-Axis', choices = c('log', 'linear'), selected = 'log', width = 100), 
+             selectInput('limit', label = h3('Visualización Top N'), 
+                         choices = list('Top 5' = 5, 'Top 10' = 10, 'Todos' = 0), 
+                         selected = 1)
+           )       
+    ),
+    
+    column(8,
+           plotlyOutput('tabla_evolutivo_paises'),
+           plotlyOutput('tabla_evolutivo_paises_crecimiento')
+    )
   )
 )