R语言Package用于nCov2019 调查研究

流行病研究，对于人们掌握流行病发展动态，进行有效的流行病防控和诊疗具有重要的意义。

2019年末爆发的新型冠状病毒（2019-nCov）已经引起了全球广泛关注。Github很快就出现了关于2019-nCov疫情数据的最新R包——nCov2019，这里我们就来介绍下这个最新R包的使用，以便于我们方便快速检索并分析大数据。

安装R数据包nCov2019

因为nCov2019包不存在于CRAN，而是存在github，所以不能直接使用install.packages安装，而是需要使用remotes包的install_github()指令安装。

如下：

install.packege("remotes")
remotes::install_github("GuangchuangYu/nCov2019")
library(nCov2019)


获取相关数据并保存

加载包之后，使用函数get_nCov2019拿到当前最新的数据，每天都可以跑一下，print拿到的数据，则会显示中国确诊的人数，以及这个数据的更新时间。同时获得全国各个省份的详细数据。
library(nCov2019)
a <- get_nCov2019()
a[]


数据统计并绘图   

以“湖北”为例绘制柱状图。首先获取湖北各个地区的数据，在根据ggplot包绘制柱状图。
library(ggplot2)
b <- a["湖北",]
ggplot(b, aes(name, confirm)) + geom_col(fill='steelblue') +
coord_flip() +
geom_text(aes(y = confirm, label=confirm), hjust=0) +   
scale_y_continuous(expand=c(0,10))

对获取的数据进行统计，获得全国每日新增数据，根据ggplot包绘制柱状图。

summary(a)
ggplot(summary(a), aes(as.Date(date, "%m.%d"), as.numeric(confirm))) +
geom_col(fill='darkred') +
ylab(label ="确诊人数") +
xlab(label ="时间") +ggplot(d, aes(name, confirm)) +
labs(caption = paste("accessed date:", time(a)))


获取疫情地图

根据获得数据，在地图上直观的展示。这里需要用到maps地图包。
install.packages("maps")
library(maps)
require(nCov2019)
x = get_nCov2019()
plot(x)

同时可以通过限制区域，绘制中国地区疫情数据地图。Github上GuangchuangYu同样为我们整理的了中国地图数据。代码如下：
remotes::install_github("GuangchuangYu/chinamap",force = TRUE)
require(chinamap)
x = get_nCov2019()
cn = get_map_china()
plot(x, chinamap=cn)
plot(x, region="china", chinamap=cn)

希望我们时刻保持学习！在各自的位置也能够以一己之力支持打赢“抗疫”这一仗。
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