covid2019-italy-stats.rmd

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title: "Statistiche Covid 2020 - Italia"
output:
  html_document: default
  pdf_document: default
---

```{r setup, include=FALSE}
requiredPackages <- c("readr", "dplyr", "ggplot2", "ggthemes", "scales", "extrafont", "knitr")

ipak <- function(pkg){
new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
if (length(new.pkg))
install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

ipak(requiredPackages)

# Set ggplot theme
theme_set(theme_wsj())

options(scipen=1000000)

terapia_intensiva <- ricoverati_con_sintomi <- totale_positivi <- deceduti <- nuovi_positivi <- totale_casi <- dimessi_guariti <- denominazione_regione <- NULL

BASEURL       <- "https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/"
REGION_DATA   <- "dati-regioni/dpc-covid19-ita-regioni.csv"
NATIONAL_DATA <- "dati-andamento-nazionale/dpc-covid19-ita-andamento-nazionale.csv"

dpc_covid19_ita_regioni <- read_csv(paste(BASEURL,REGION_DATA, sep = ""))
dpc_covid19_ita_andamento_nazionale <- read_csv(paste(BASEURL,NATIONAL_DATA, sep = ""))

dp <- dpc_covid19_ita_andamento_nazionale %>%
  mutate(terapia_intensiva_change = (terapia_intensiva/dplyr::lag(terapia_intensiva) - 1),
         ricoverati_change = (ricoverati_con_sintomi/dplyr::lag(ricoverati_con_sintomi) - 1),
         totale_positivi_change = (totale_positivi/dplyr::lag(totale_positivi) - 1),
         deceduti_change = (deceduti/dplyr::lag(deceduti) - 1),
         deceduti_change_num = (deceduti - dplyr::lag(deceduti)),
         nuovi_change = (nuovi_positivi/dplyr::lag(nuovi_positivi) - 1),
         totale_change = (totale_casi/dplyr::lag(totale_casi) - 1),
         totale_change_num = (totale_casi - dplyr::lag(totale_casi)),
         dimessi_guariti_change_num = (dimessi_guariti - dplyr::lag(dimessi_guariti)),
         dimessi_guariti_change = (dimessi_guariti/dplyr::lag(dimessi_guariti) - 1),
)

dpr <- dpc_covid19_ita_regioni %>%
  arrange(data) %>%
  group_by(denominazione_regione) %>%
  mutate(
    terapia_intensiva_change = (terapia_intensiva/dplyr::lag(terapia_intensiva) - 1),
    ricoverati_change = (ricoverati_con_sintomi/dplyr::lag(ricoverati_con_sintomi) - 1),
    totale_positivi_change = (totale_positivi/dplyr::lag(totale_positivi) - 1),
    deceduti_change_num = (deceduti - dplyr::lag(deceduti)),
    deceduti_change = (deceduti/dplyr::lag(deceduti) - 1 ),
  )

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

### Aggiornamento del `r max(dp$data, na.rm = TRUE)`
# Totale Casi 

```{r covidtotale, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE, results = 'asis'}

gp <- ggplot(tail(dp, 20), mapping = aes(x = data, y = totale_casi))
  gp <- gp + geom_point()
  gp <- gp + geom_line()
  gp <- gp + geom_col(aes(y = totale_change_num / 0.5))
  gp <- gp + geom_text(aes(label = paste(scales::percent(totale_change),"\n",
                           totale_casi,"\n(",totale_change_num,")"),
                           vjust = -1), size = 3)
  gp <- gp + labs(x = "Data", y = "Totale Casi")
  gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5, .5),
                               sec.axis = sec_axis( ~ . * 0.5, 
                                                    name = "Variazione giorno precedente"))
  gp <- gp + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
  gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)
  # gp <- gp + ggtitle("Italia - Totale Casi  COVID")
  print(gp)

```

# Positivi

```{r coviditalia, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE}

gp <- ggplot(tail(dp,20),mapping=aes(x=data,y=totale_positivi))
 gp <- gp + geom_point()
 gp <- gp + geom_line()
 gp <- gp + geom_col(aes(y = nuovi_positivi/0.5))
 gp <- gp + geom_text(aes(label = paste(scales::percent(totale_positivi_change),
                                      "\n",
                                      totale_positivi,
                                      "\n(",
                                      nuovi_positivi-dimessi_guariti_change_num-deceduti_change_num,")"),
                          vjust = -1), size = 3)
 gp <- gp + labs(x="Data",y = "Totale Positivi")
 gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi casi"))
 gp <- gp + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
 gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)
 # gp <- gp + ggtitle("Italia - Positivi COVID")
 print(gp)
 
```

# Guariti

```{r coviditaliaguariti, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE}

gp <- ggplot(tail(dp,20),mapping=aes(x=data,y=dimessi_guariti))
gp <- gp + geom_point()
gp <- gp + geom_line()
gp <- gp + geom_col(aes(y=dimessi_guariti_change_num/0.5))
gp <- gp + geom_text(aes(label = paste(scales::percent(dimessi_guariti_change),"\n",
                            dimessi_guariti,"\n(",
                            dimessi_guariti_change_num,")"),
                vjust = -1), size = 3)
gp <- gp + labs(x="Data",y="Totale Dimessi")
gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi Dimessi"))
gp <- gp + theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1))
gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)
# gp <- gp + ggtitle("Italia - Dimessi Guariti COVID")
print(gp)

```

# Positivi - Piemonte

```{r covidpiemonte, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE}

gp <- ggplot(tail(subset(dpr, denominazione_regione=='Piemonte'),20),mapping=aes(x=data,y=totale_positivi))
gp <- gp + geom_point() 
gp <- gp + geom_line()
gp <- gp + geom_col(aes(y=nuovi_positivi/0.5))
gp <- gp + geom_text(aes(label=paste(scales::percent(totale_positivi_change),"\n",
                                     totale_positivi,"\n(",
                                     nuovi_positivi,")"),vjust=-1),size=3)
gp <- gp + labs(x="Data",y="Totale Positivi")
gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi casi"))
gp <- gp + theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1))
gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)
# gp <- gp + ggtitle("Piemonte - Positivi COVID")
print(gp) 

```
# Positivi - Regioni

```{r covidlombardia, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE, results='asis' }
regions <- sort(unique(dpr$denominazione_regione))
for (region in regions) {
  cat(paste("###", region," - Positivi COVID\n\n", sep = " "))
  
  gp <- ggplot(tail(subset(dpr, denominazione_regione ==
                             region),20),
               mapping = aes(x = data,
                             y = totale_positivi))
  gp <- gp + geom_point()
  gp <- gp + geom_line() 
  gp <- gp + geom_col(aes(y = nuovi_positivi/0.5))
  gp <- gp + geom_text(aes(label = paste(scales::percent(totale_positivi_change),"\n",
                                       totale_positivi,"\n(",
                                       nuovi_positivi,")"),
                           vjust = -1), size = 3)
  gp <- gp + labs(x = "Data",y = "Totale Positivi")
  gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi casi"))
  gp <- gp + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
  gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)
  # gp <- gp + ggtitle(paste(region," - Positivi COVID"))
  print(gp)
  cat("\n\n\n\n")
}



  
```

# Deceduti -


```{r coviditaliadeceduti, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE}

gp <- ggplot(tail(dp,20),mapping = aes(x = data, y = deceduti)) 
gp <- gp + geom_point() 
gp <- gp + geom_line()  
gp <- gp + geom_col(aes(y = deceduti_change_num/0.5))  
gp <- gp + geom_text(aes(label = paste(scales::percent(round(deceduti_change,digits=4)),"\n",
                                       deceduti,"\n(",deceduti_change_num,")"),
                         vjust = -1),size = 3) 
gp <- gp + labs(x="Data",y="Totale Deceduti") 
gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi deceduti")) 
gp <- gp + theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1)) 
gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)  
# gp <- gp + ggtitle("Italia - Deceduti COVID")
gp

```

# Piemonte - Deceduti COVID


```{r covidpiemontedeceduti, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE}

gp <- ggplot(tail(subset(dpr, denominazione_regione == 'Piemonte'),20),
             mapping = aes(x = data,y = deceduti)) 
gp <- gp + geom_point() 
gp <- gp + geom_line()  
gp <- gp + geom_col(aes(y = deceduti_change_num/0.5))  
gp <- gp + geom_text(aes(label=paste(scales::percent(round(deceduti_change,digits=4)),"\n",
                                     deceduti,"\n(",deceduti_change_num,")"),
                         vjust = -1), size = 3) 
gp <- gp + labs(x = "Data",y = "Totale Deceduti") 
gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi deceduti")) 
gp <- gp + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 
gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)  
# gp <- gp + ggtitle("Piemonte - Deceduti COVID")
gp

```


```{r covidregionideceduti, echo=FALSE, fig.width = 14, fig.height=8, warning = FALSE, results='asis'}

regions <- sort(unique(dpr$denominazione_regione))

for (region in regions) {
  cat( paste("###", region," - Deceduti COVID"))
  gp <- ggplot(tail(subset(dpr, denominazione_regione == region),20),
               mapping = aes(x = data,y = deceduti))
  gp <- gp + geom_point()
  gp <- gp + geom_line() 
  gp <- gp + geom_col(aes(y = deceduti_change_num/0.5))
  gp <- gp + geom_text(aes(label = paste(scales::percent(round(deceduti_change,digits = 4)),"\n",
                                       deceduti,"\n(",deceduti_change_num,")"),
                           vjust = -1), size = 3)
  gp <- gp + labs(x = "Data", y = "Totale Deceduti")
  gp <- gp + scale_y_continuous(expand = c(.5,.5), sec.axis = sec_axis(~.*0.5, name = "Nuovi deceduti"))
  gp <- gp + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
  gp <- gp + scale_x_datetime(breaks = dp$data)
  # gp <- gp + ggtitle(paste(region," - Deceduti COVID"))
  print(gp)
  cat("\n\n\n\n")
}

```

#### Stats generated on `r Sys.time()`