covid19-dpcm.R

filein <- "https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-regioni/dpc-covid19-ita-regioni.csv"
dat <- read.csv(filein)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(knitr)
dat %>% 
  mutate(terap_intens_e_deced=terapia_intensiva+deceduti) %>%
  group_by(regione=denominazione_regione,
           data=as.Date(data)) %>%
  summarize(terap_intens_e_deced=sum(terap_intens_e_deced)) %>%
  ungroup() %>%
  top_n(1,data) %>%
  top_n(3,terap_intens_e_deced) %>%
  select(regione) %>% c() %>% unname() %>% unlist() %>% as.character() -> rr
dat %>% 
  mutate(terap_intens_e_deced=terapia_intensiva+deceduti) %>%
  group_by(regione=ifelse(denominazione_regione%in%rr,
                          as.character(denominazione_regione),
                          "altre"),
           data=as.Date(data)) %>%
  summarize(terap_intens_e_deced=sum(terap_intens_e_deced))-> dp

ggplot(dp,aes(x=data, y=terap_intens_e_deced, col=regione, group=regione))+
  geom_point() +
  scale_y_log10(limits=c(20,max(dp$terap_intens_e_deced)),
                breaks=c(10,20,50,100,200,500,1000)) +
  scale_x_date(date_labels= "%d/%m", date_breaks = "1 days")+
  theme_classic()+
  geom_smooth(method = "lm",  se = F)+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
  labs(title="COVID-19", subtitle = "ricoverati in terapia intensiva + deceduti in Italia",
       caption = "Dati: Ministero della Salute\nElaborazione e gestione dati: Dipartimento della Protezione Civile")+
  ylab("ricoverati in terapia intensiva + deceduti") -> p
print(p)
print(p+facet_wrap("regione"))