Visualizando dados de Covid-19 com o pacote tidycovid19

O pacote tidycovid19, disponível no github, permite customizar a visualização dos dados de Covid-19 de forma bastante simples. Veja abaixo um exemplo.

library(tidyverse)
library(tidycovid19)
covid19_dta <- download_merged_data(silent = TRUE, cached = TRUE)
plot_covid19_spread(
covid19_dta, type = "deaths", min_cases = 100, min_by_ctry_obs = 0,
edate_cutoff = 69, per_capita = FALSE, log_scale = TRUE,
cumulative = TRUE, change_ave = 7,
highlight = c('BRA', 'ARG', 'CHL', 'CHN', 'COL',
'ECU', 'IND', 'MEX', 'PER', 'PRY', 'TUR', 'URY'),
intervention = c("soc_dist")
)

(*) Aprenda R em nosso Curso de Introdução ao R para Análise de Dados.


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Previsões do Boletim Focus em Anos Eleitorais

Eleições são momentos de incerteza, mas os dados do Boletim Focus mostram que nem toda incerteza é igual. Ao analisar as previsões de inflação, juros e câmbio nos anos que antecederam as eleições de 2014, 2018 e 2022, este post investiga como o mercado revisa cenários macroeconômicos ao longo do tempo.

Como Medir o Ciclo das Concessões de Crédito usando Python

Este exercício apresenta uma análise quantitativa da relação entre o ciclo de concessões de crédito, a atividade econômica e a política monetária no Brasil. Utilizando a linguagem Python, o estudo aplica técnicas de decomposição de séries temporais (X13-ARIMA e Filtro HP) para isolar os componentes cíclicos dos dados. Os resultados da modelagem econométrica confirmam a pró ciclicidade do crédito em relação ao hiato do produto e sua sensibilidade às variações no hiato da taxa de juros real.

Choque de juros e renda em bens duráveis e não duráveis usando Python

Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.