Die Corona-Toten im zeitlichen Verlauf

Mit den tagesaktuellen Daten der Johns Hopkins University in Baltimore lässt sich die Zahl der Todesfälle durch Covid-19 als Heatmap darstellen.
Das Package tidycovid19 liest eine Vielzahl von Datenquellen ein und stellt sie zur Verfügung. Ein Sechszeiler genügt, um eine Heatmap zu erzeugen, die den zeitlichen Verlauf der Todesfälle durch Covid-19 dokumentiert. Sie zeigt große Unterschiede. Während Länder wie die USA oder Schweden konstante Zahlen aufweisen, steigen diese in Brasilien und Mexiko stark an. Die Heatmap zeigt alle Länder mit mindestens 1.000 Todesfällen durch Covid-19.

library(tidycovid19)
library(tidyverse)
merged <- download_merged_data(silent = TRUE, cached = TRUE)
tidycovid19_variable_definitions %>%
  select(var_name, var_def)
plot_covid19_stripes(merged, type = "deaths", min_cases = 1000, cumulative = FALSE)

Warming Stripes

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Das Skript: Für das kleine R-Skript sind nur zwei Packages notwendig, wobei tidyverse ein Meta-Package darstellt, das mehrere Packages wie ggplot2 und dplyr nachlädt. Die Installation von tidycovid19 kann über devtools::install_github("joachim-gassen/tidycovid19") erfolgen. download_merged_data() bietet einen Länder-Tages-Data-Frame, der Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Der Data Frame tidycovid19_variable_definitions wiederum enthält Variablendefinitionen für den zusammengeführten Data Frame. Schließlich erzeugt plot_covid19_stripes() die Heatmap.
Um statt der Toten die Fallzahlen darzustellen, genügt es, type zu ändern und die Untergrenzen anzupassen. Zusammen also plot_covid19_stripes(merged, type = "confirmed", min_cases = 50000, cumulative = FALSE). Somit gehen alle Länder in die Grafik ein, die mindestens 50.000 Covid-19-Fälle zu verzeichnen haben.

Fallzahlen Covid-19

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