Die Corona-Fallzahlen der WHO als Liniendiagramm

Die Corona-Zahlen der WHO lassen sich mit Hilfe des Package Plotly ganz einfach als Liniendiagramm darstellen. Der Verlauf der Pandemie wird so deutlich sichtbar.
Wie in diesem Blog-Beitrag beruht auch dieser auf den Packages plotly und htmlwidgets. Dieses Mal kommen die Zahlen aber von der WHO. Sie lassen sich tagesaktuell unter https://covid19.who.int/ herunterladen. Plotly erstellt daraus dann ein Liniendiagramm der Top 10. Es fehlen die USA, da dies die Skala sprengen würde, und Frankreich, weil die Zahlen lückenhaft sind.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)
library(htmlwidgets)
df <- read.csv("E:/Source/R-3.6.3/Projekte/daten/WHO-COVID-19-global-data.csv", sep = ",", header = T, 
               stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding="UTF-8-BOM", row.names = NULL)
df <- df %>%
  mutate(Date_reported = as.Date(Date_reported, format = "%Y-%m-%d")) %>%
  select(Date_reported, Country_code, Cumulative_cases) %>%
  filter(Country_code == "DE" | Country_code == "ES" | Country_code == "IT" |
           Country_code == "IN" | Country_code == "BR" | Country_code == "RU"
         | Country_code == "GB" | Country_code == "PE") %>%
  group_by(Country_code)
p <- plot_ly(df, x = ~Date_reported, y = ~Cumulative_cases, name = "", type = "scatter",
             mode = "lines", text = ~paste("Land:", Country_code), color = ~Country_code, showlegend = FALSE)
p

https://www.petitessen.net/wp-content/uploads/2020/06/coronakurven.html

Klicke auf den Link für eine interaktive Darstellung

Das Skript: Das Skript lädt zunächst die benötigten Packages. dplyr stellt dabei den Pipe-Operator zur Verfügung. read.csv() liest den Datensatz der WHO ein. Der Data Frame wird im Folgenden in die richtige Form gebraucht und es erfolgt die Auswahl der anzuzeigenden Länder. Schließlich erzeugt plot_ly() das Diagramm. In der interaktiven HTML-Datei erscheint unter dem Mauszeiger das Länderkürzel sowie die Fallzahl am jeweiligen Datum. Brasilien befindet sich im exponenzialen Wachstum. Indien hat inzwischen Großbritannien überholt. Spanien und Italien liegen praktisch gleichauf, während Peru erst spät in die Top 10 kam. Deutschland hält sich auf Platz 10, dahinter lauern Iran, die Türkei und Pakistan.

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