datosdemiercoles_oms.R

library(tidyverse)
library(gganimate)
library(ggrepel)
library(ggthemes)

# Hecho por Rafa @GonzalezGouveia
# Con gusto para #DatosDeMiercoles, propuesto por @R4DS_es

# colores del tema
ltgray <- "#cccccc"
dkgray <- "#757575"
dkgray2 <- "#666666"

# descarga de csv de datosDeMiercoles
data_oms <- read_csv('./data/oms.csv')

# preparacion de datos
tidy_oms <- data_oms %>%
  filter(anio >= 1995,
         anio <= 2012) %>%
  select(1:46) %>% # excluyendo recaidas
  gather('tipos_de_casos', 'casos', 5:46) %>%
  separate('tipos_de_casos',
           c('nuevos', 'tipo', 'generoedad'),
           sep = '_') %>%
  mutate(genero = substr(generoedad,1,1)) %>%
  group_by(anio, genero) %>%
  summarise(suma_casos = sum(casos, na.rm = TRUE))

# para agregar la media en el medio
mean_by_year <- tidy_oms %>%
  group_by(anio) %>%
  summarise(suma_casos = mean(suma_casos),
            genero = 'media')

# creando animacion
anim <- tidy_oms %>%
  ggplot(aes(x = anio, y = suma_casos/1000000, color = genero, label = genero)) +
  geom_line(size = 2) +
  geom_point(size = 2) +
  geom_label_repel(direction = "y",
                   hjust = 1,
                   nudge_x = 50,
                   segment.size = 1,
                   size = 10) +
  geom_point(data = mean_by_year) +
  geom_label(data = mean_by_year,
            aes(label = paste(
              'Media: ', round(suma_casos/1000000, digits = 1), ' M')
            ),
            size = 10) +
  labs(title = 'Casos de tuberculosis parecen ir en aumento',
       x = 'Años',
       y = 'Casos (Millones)') +
  theme_gdocs() +
  theme(legend.position = "none",
        axis.title = element_text(face = "plain", colour = dkgray2,
                                  size = 20),
        axis.text = element_text(face = "plain",
                                 colour = dkgray, size = 20)
        ) +
  transition_reveal(anio)

# animando
animate(anim, fps = 50, nframes = 500)

# Hecho por Rafa @GonzalezGouveia
# Con gusto para #DatosDeMiercoles, propuesto por @R4DS_es