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# shiny02_dashboard
# Creation date: 28/03/2020
# Version date: 22/09/2020
# Author: Leonardo Stincone
# R 4.0.2
#####
# Libraries ####
library(tidyverse)
library(forcats)
library(RCurl)
library(rgdal)
library(rmapshaper) # For ms_simplify()
library(plotly) # For interactive plots
library(ggiraph) # For interactive plots
library(leaflet)
library(ggdark)
library(RColorBrewer)
library(viridis)
library(shiny)
library(shinythemes)
library(shinyWidgets)
library(shinydashboard)
library(shinyjs)
library(shinycssloaders)
# library(fontawesome)
library(mgcv) # For GAMs
# Data wrangling ####
# Set plot theme
# theme_set(dark_theme_gray())
theme_set(theme_bw(base_family = "sans"))
# Prepare provinces data ####
# Read data
url_prov <- getURL("https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-province/dpc-covid19-ita-province.csv")
covid_prov <- read_csv(url_prov, na = "",
col_types = list(data = col_datetime(format = ""),
stato = col_character(),
codice_regione = col_character(),
denominazione_regione = col_character(),
codice_provincia = col_character(),
denominazione_provincia = col_character(),
sigla_provincia = col_character(),
lat = col_double(),
long = col_double(),
totale_casi = col_double(),
# note_it = col_character(),
# note_en = col_character(),
note = col_character()))
# covid_prov <- read_csv("www/data/dpc-covid19-ita-province.csv", na = "")
# Remove summary rows
covid_prov <- covid_prov %>%
filter(!is.na(sigla_provincia)) %>%
rename(casi_tot = totale_casi)
# Mutate date-time into date
covid_prov <- covid_prov %>%
mutate(data = as.Date(data)) %>%
# fix the name of the province Trientino Alto Adige
# mutate(denominazione_regione = if_else(codice_regione == "04",
mutate(denominazione_regione = if_else(codice_regione %in% c("04", "21", "22"),
"Trentino Alto Adige",
denominazione_regione),
codice_regione = if_else(codice_regione %in% c("04", "21", "22"),
"04",
codice_regione))
# Remove the apostrophe in regions names
covid_prov <- covid_prov %>%
mutate(denominazione_regione = str_replace_all(denominazione_regione, "'", " "))
# Create daily cases
covid_prov <- covid_prov %>%
left_join(covid_prov %>%
select(data, sigla_provincia, casi_tot_previous_day = casi_tot) %>%
mutate(data = data + 1),
by = c("data", "sigla_provincia")) %>%
mutate(casi_tot_previous_day = if_else(is.na(casi_tot_previous_day), 0, casi_tot_previous_day),
casi_new = casi_tot - casi_tot_previous_day) %>%
# Fix the problem of negative data in daily cases
mutate(casi_new = if_else(casi_new < 0, 0, casi_new)) %>%
select(-casi_tot_previous_day)
# Data on population
pop_prov <- read_csv2("www/data/pop_prov_italia.csv",
na = "",
col_types = list(sigla = col_character(),
provincia = col_character(),
regione = col_character(),
popolazione = col_number(),
superficie = col_number(),
densita = col_number(),
numero_comuni = col_double()))
# TO DO: Unisci Trento e Bolzano
covid_prov <- covid_prov %>%
left_join(pop_prov %>%
select(sigla, popolazione, superficie, densita),
by = c("sigla_provincia" = "sigla")) %>%
mutate(casi_tot_onpop = casi_tot / popolazione * 1e5,
casi_new_onpop = casi_new / popolazione * 1e5)
covid_prov <- covid_prov %>%
mutate(popup_casi = str_c("<b>", denominazione_provincia, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale casi: ", casi_tot,
"<br>Totale casi / pop: ", round(casi_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi casi: ", casi_new,
"<br>Nuovi casi: / pop: ", round(casi_new_onpop, 2), " /100 000"))
split_tibble <- function(tibble, column = 'col') {
tibble %>%
split(., .[,column]) %>%
lapply(., function(x) x[,setdiff(names(x),column)])
}
province_list <- covid_prov %>%
select(denominazione_regione, denominazione_provincia) %>%
unique() %>%
split_tibble(column = "denominazione_regione") %>%
lapply(function(x){x[["denominazione_provincia"]]})
province <- sort(unique(covid_prov$denominazione_provincia))
n <- 5
province_init <- covid_prov %>%
filter(data == max(data)) %>%
top_n(n = n, wt = casi_tot) %>%
arrange(-casi_tot) %>%
.$denominazione_provincia
regioni <- sort(unique(covid_prov$denominazione_regione))
# Prepare regions data ####
# Read data
url_reg <- getURL("https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-regioni/dpc-covid19-ita-regioni.csv")
covid_reg <- read_csv(url_reg, na = "",
col_types = list(data = col_datetime(format = ""),
stato = col_character(),
codice_regione = col_character(),
denominazione_regione = col_character(),
lat = col_double(),
long = col_double(),
ricoverati_con_sintomi = col_double(),
terapia_intensiva = col_double(),
totale_ospedalizzati = col_double(),
isolamento_domiciliare = col_double(),
totale_positivi = col_double(),
variazione_totale_positivi = col_double(),
nuovi_positivi = col_double(),
dimessi_guariti = col_double(),
deceduti = col_double(),
casi_da_sospetto_diagnostico = col_double(),
casi_da_screening = col_double(),
totale_casi = col_double(),
tamponi = col_double(),
casi_testati = col_double(),
# note_it = col_character(),
# note_en = col_character(),
note = col_character()))
# covid_reg <- read_csv("www/data/dpc-covid19-ita-regioni.csv", na = "")
# Mutate date-time into date
covid_reg <- covid_reg %>%
mutate(data = as.Date(data)) %>%
select(data, stato, codice_regione, denominazione_regione, lat, long,
casi_tot = totale_casi,
deced_tot = deceduti,
tamponi_tot = tamponi,
positivi_tot = totale_positivi,
osped_tot = totale_ospedalizzati,
terap_tot = terapia_intensiva
) %>%
# fix the name of the province Trientino Alto Adige
mutate(denominazione_regione = if_else(codice_regione %in% c("04", "21", "22"),
# mutate(denominazione_regione = if_else(codice_regione == "04",
"Trentino Alto Adige",
denominazione_regione),
codice_regione = if_else(codice_regione %in% c("04", "21", "22"),
"04",
codice_regione)) %>%
group_by(data, stato, codice_regione, denominazione_regione) %>%
summarize(casi_tot = sum(casi_tot),
deced_tot = sum(deced_tot),
tamponi_tot = sum(tamponi_tot),
positivi_tot = sum(positivi_tot),
osped_tot = sum(osped_tot),
terap_tot = sum(terap_tot)) %>%
ungroup()
# Remove the apostrophe in regions names
covid_reg <- covid_reg %>%
mutate(denominazione_regione = str_replace_all(denominazione_regione, "'", " "))
# Create national data
covid_ita <- covid_reg %>%
group_by(data, stato) %>%
summarize(casi_tot = sum(casi_tot),
deced_tot = sum(deced_tot),
tamponi_tot = sum(tamponi_tot),
positivi_tot = sum(positivi_tot),
osped_tot = sum(osped_tot),
terap_tot = sum(terap_tot)) %>%
ungroup()
# Create daily cases for regional data
covid_reg <- covid_reg %>%
left_join(covid_reg %>%
select(data, codice_regione,
casi_tot_previous_day = casi_tot,
deced_tot_previous_day = deced_tot,
tamponi_tot_previous_day = tamponi_tot,
positivi_tot_previous_day = positivi_tot,
osped_tot_previous_day = osped_tot,
terap_tot_previous_day = terap_tot) %>%
mutate(data = data + 1),
by = c("data", "codice_regione")) %>%
mutate(casi_tot_previous_day = if_else(is.na(casi_tot_previous_day), 0, casi_tot_previous_day),
deced_tot_previous_day = if_else(is.na(deced_tot_previous_day), 0, deced_tot_previous_day),
tamponi_tot_previous_day = if_else(is.na(tamponi_tot_previous_day), 0, tamponi_tot_previous_day),
positivi_tot_previous_day = if_else(is.na(positivi_tot_previous_day), 0, positivi_tot_previous_day),
osped_tot_previous_day = if_else(is.na(osped_tot_previous_day), 0, osped_tot_previous_day),
terap_tot_previous_day = if_else(is.na(terap_tot_previous_day), 0, terap_tot_previous_day)
) %>%
mutate(casi_new = casi_tot - casi_tot_previous_day,
deced_new = deced_tot - deced_tot_previous_day,
tamponi_new = tamponi_tot - tamponi_tot_previous_day,
positivi_new = positivi_tot - positivi_tot_previous_day,
osped_new = osped_tot - osped_tot_previous_day,
terap_new = terap_tot - terap_tot_previous_day
) %>%
# Fix the problem of negative data in daily cases
mutate(casi_new = if_else(casi_new < 0, 0, casi_new),
deced_new = if_else(deced_new < 0, 0, deced_new),
tamponi_new = if_else(tamponi_new < 0, 0, tamponi_new)
) %>%
select(-matches("_previous_day"))
covid_reg <- covid_reg %>%
left_join(covid_prov %>%
select(codice_regione, codice_provincia, popolazione) %>%
unique() %>%
group_by(codice_regione) %>%
summarize(popolazione = sum(popolazione)) %>%
ungroup(),
by = "codice_regione") %>%
mutate(
casi_tot_onpop = casi_tot / popolazione * 1e5,
deced_tot_onpop = deced_tot / popolazione * 1e5,
tamponi_tot_onpop = tamponi_tot / popolazione * 1e5,
positivi_tot_onpop = positivi_tot / popolazione * 1e5,
osped_tot_onpop = osped_tot / popolazione * 1e5,
terap_tot_onpop = terap_tot / popolazione * 1e5,
casi_new_onpop = casi_new / popolazione * 1e5,
deced_new_onpop = deced_new / popolazione * 1e5,
tamponi_new_onpop = tamponi_new / popolazione * 1e5,
positivi_new_onpop = positivi_new / popolazione * 1e5,
osped_new_onpop = osped_new / popolazione * 1e5,
terap_new_onpop = terap_new / popolazione * 1e5
) %>%
# Add tooltip
mutate(popup_casi = str_c("<b>", denominazione_regione, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale casi: ", casi_tot,
"<br>Totale casi / pop: ", round(casi_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi casi: ", casi_new,
"<br>Nuovi casi: / pop: ", round(casi_new_onpop, 2), " /100 000"),
popup_deced = str_c("<b>", denominazione_regione, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale decessi: ", deced_tot,
"<br>Totale decessi / pop: ", round(deced_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi decessi: ", deced_new,
"<br>Nuovi decessi: / pop: ", round(deced_new_onpop, 2), " /100 000"),
popup_tamponi = str_c("<b>", denominazione_regione, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale tamponi: ", tamponi_tot,
"<br>Totale tamponi / pop: ", round(tamponi_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi tamponi: ", tamponi_new,
"<br>Nuovi tamponi: / pop: ", round(tamponi_new_onpop, 2), " /100 000"),
popup_positivi = str_c("<b>", denominazione_regione, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Attualmente positivi: ", positivi_tot,
"<br>Attualmente positivi / pop: ", round(positivi_tot_onpop, 2), " /100 000"),
popup_osped = str_c("<b>", denominazione_regione, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Attualmente ospedalizzati: ", osped_tot,
"<br>Attualmente ospedalizzati / pop: ", round(osped_tot_onpop, 2), " /100 000"),
popup_terap = str_c("<b>", denominazione_regione, "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Attualmente in terapia intensiva: ", terap_tot,
"<br>Attualmente in terapia intensiva / pop: ", round(terap_tot_onpop, 2), " /100 000")
)
# Create daily cases for national data
covid_ita <- covid_ita %>%
left_join(covid_ita %>%
select(data,
casi_tot_previous_day = casi_tot,
deced_tot_previous_day = deced_tot,
tamponi_tot_previous_day = tamponi_tot,
positivi_tot_previous_day = positivi_tot,
osped_tot_previous_day = osped_tot,
terap_tot_previous_day = terap_tot
) %>%
mutate(data = data + 1),
by = "data") %>%
mutate(casi_tot_previous_day = if_else(is.na(casi_tot_previous_day), 0, casi_tot_previous_day),
deced_tot_previous_day = if_else(is.na(deced_tot_previous_day), 0, deced_tot_previous_day),
tamponi_tot_previous_day = if_else(is.na(tamponi_tot_previous_day), 0, tamponi_tot_previous_day),
positivi_tot_previous_day = if_else(is.na(positivi_tot_previous_day), 0, positivi_tot_previous_day),
osped_tot_previous_day = if_else(is.na(osped_tot_previous_day), 0, osped_tot_previous_day),
terap_tot_previous_day = if_else(is.na(terap_tot_previous_day), 0, terap_tot_previous_day)
) %>%
mutate(casi_new = casi_tot - casi_tot_previous_day,
deced_new = deced_tot - deced_tot_previous_day,
tamponi_new = tamponi_tot - tamponi_tot_previous_day,
positivi_new = positivi_tot - positivi_tot_previous_day,
osped_new = osped_tot - osped_tot_previous_day,
terap_new = terap_tot - terap_tot_previous_day
) %>%
# Fix the problem of negative data in daily cases
mutate(casi_new = if_else(casi_new < 0, 0, casi_new),
deced_new = if_else(deced_new < 0, 0, deced_new),
tamponi_new = if_else(tamponi_new < 0, 0, tamponi_new)
) %>%
select(-matches("_previous_day"))
covid_ita <- covid_ita %>%
mutate(popolazione = sum(pop_prov$popolazione)) %>%
mutate(
casi_tot_onpop = casi_tot / popolazione * 1e5,
deced_tot_onpop = deced_tot / popolazione * 1e5,
tamponi_tot_onpop = tamponi_tot / popolazione * 1e5,
positivi_tot_onpop = positivi_tot / popolazione * 1e5,
osped_tot_onpop = osped_tot / popolazione * 1e5,
terap_tot_onpop = terap_tot / popolazione * 1e5,
casi_new_onpop = casi_new / popolazione * 1e5,
deced_new_onpop = deced_new / popolazione * 1e5,
tamponi_new_onpop = tamponi_new / popolazione * 1e5,
positivi_new_onpop = positivi_new / popolazione * 1e5,
osped_new_onpop = osped_new / popolazione * 1e5,
terap_new_onpop = terap_new / popolazione * 1e5
) %>%
# Add tooltip
mutate(popup_casi = str_c("<b>", "Italia", "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale casi: ", casi_tot,
"<br>Totale casi / pop: ", round(casi_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi casi: ", casi_new,
"<br>Nuovi casi: / pop: ", round(casi_new_onpop, 2), " /100 000"),
popup_deced = str_c("<b>", "Italia", "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale decessi: ", deced_tot,
"<br>Totale decessi / pop: ", round(deced_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi decessi: ", deced_new,
"<br>Nuovi decessi: / pop: ", round(deced_new_onpop, 2), " /100 000"),
popup_tamponi = str_c("<b>", "Italia", "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Totale tamponi: ", tamponi_tot,
"<br>Totale tamponi / pop: ", round(tamponi_tot_onpop, 2), " /100 000",
"<br>Nuovi tamponi: ", tamponi_new,
"<br>Nuovi tamponi: / pop: ", round(tamponi_new_onpop, 2), " /100 000"),
popup_positivi = str_c("<b>", "Italia", "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Attualmente positivi: ", positivi_tot,
"<br>Attualmente positivi / pop: ", round(positivi_tot_onpop, 2), " /100 000"),
popup_osped = str_c("<b>", "Italia", "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Attualmente ospedalizzati: ", osped_tot,
"<br>Attualmente ospedalizzati / pop: ", round(osped_tot_onpop, 2), " /100 000"),
popup_terap = str_c("<b>", "Italia", "</b>",
"<br>Data: ", data,
"<br>Attualmente in terapia intensiva: ", terap_tot,
"<br>Attualmente in terapia intensiva / pop: ", round(terap_tot_onpop, 2), " /100 000")
)
# Prepare map data ####
# # Read map data
# map_prov <- readOGR(dsn = "maps_data/Limiti01012020_g/ProvCM01012020_g",
# layer = "ProvCM01012020_g_WGS84",
# use_iconv = TRUE, encoding = "UTF-8")
#
# map_prov@data <- map_prov@data %>%
# mutate_if(.predicate = is.factor,
# .funs = as.character)
#
# # Change reference system
# map_prov <- spTransform(map_prov, CRS("+init=epsg:4326"))
#
# map_prov <- ms_simplify(map_prov, keep = .01)
#
# save(map_prov, file = "www/data/map_prov_simply.RData")
load("www/data/map_prov_simply.RData")
# Ad info on covid19
map_prov_data <- map_prov@data
# Define models for trend approximations ####
k <- floor((as.numeric(max(covid_reg$data) - min(covid_reg$data))) / 2)
# k <- as.numeric(max(covid_reg$data) - min(covid_reg$data))
model <- function(variable, version, df, sp) {
gam(formula = as.formula(str_c(variable, "_", version, " ~ s(as.numeric(data), k = ", k, ") + offset(log(popolazione))")),
sp = sp,
data = df,
family = poisson(link = "log"))
}
# model_new <- function(df, sp) {
# gam(formula = casi_new ~ s(as.numeric(data), k = 30) + offset(log(popolazione)),
# sp = sp,
# data = df,
# family = poisson(link = "log"))
# }
#
# model_tot <- function(df, sp) {
# gam(formula = casi_tot ~ s(as.numeric(data), k = 30) + offset(log(popolazione)),
# sp = sp,
# data = df,
# family = poisson(link = "log"))
# }
# Create funcion for maximum value on map color scale
ceil10 <- function(x){
10^ceiling(log10(max(x)))
}
reg_prov <- covid_prov %>%
select(stato, codice_regione, denominazione_regione,
codice_provincia, denominazione_provincia, sigla_provincia) %>%
unique()
# # Prova
# choosen_dataset <- "covid_prov"
# selecting_detail <- "denominazione_provincia"
# selected_detail <- "input$province_displayed"
# # selected_detail_label <- "Provincia"
# Plots options ####
# tooltip_css <- "font-family: sans-serif; padding: 10px; border-radius: 5px; font-size: x-small"
tooltip_css <- "font-family: sans-serif; padding: 10px; border-radius: 5px; font-size: 0.9em"
hoven_css <- "r: 2.2pt"
# User interface ####
ui <- dashboardPage(
dashboardHeader(title = "Diffusione del Covid-19 in Italia", titleWidth = 400,
tags$li(class = "dropdown", tags$a(href = "https://www.linkedin.com/in/leonardo-stincone/",
icon("linkedin"), "My Profile", target = "_blank")
),
tags$li(class = "dropdown", tags$a(href = "https://github.com/stinco/covid19Ita",
icon("github"), "Source Code", target ="_blank"))
),
dashboardSidebar({
sidebarMenu(
menuItem("Grafici", tabName = "tab_plots", icon = icon("chart-line", lib = "font-awesome")),
menuItem("Mappe", tabName = "tab_maps", icon = icon("map", lib = "font-awesome")),
menuItem("Tabelle", tabName = "tab_tables", icon = icon("table", lib = "font-awesome"))
)
}),
dashboardBody(
# tags$head(
# tags$link(rel = "stylesheet", type = "text/css", href = "headerStyle.css.css")
# ),
{
# Tab plots ####
tabItems(
tabItem(tabName = "tab_plots",
fluidRow(
shinyjs::useShinyjs(),
# box(
# sidebarLayout(
# column(
box(
width = 5,
tags$h4("Selezione"),
# inputPanel(
wellPanel(
# verticalLayout(
radioGroupButtons(
inputId = "regionalDetail_radio",
label = "Seleziona il dettaglio",
choices = c("Italia", "Regioni", "Province"),
individual = TRUE,
checkIcon = list(
yes = tags$i(class = "fa fa-circle",
style = "color: steelblue"),
no = tags$i(class = "fa fa-circle-o",
style = "color: steelblue"))
),
selectInput("variable", "Seleziona la grandezza da visualizzare",
choices = c("Casi confermati" = "casi",
"Decessi" = "deced",
"Tamponi" = "tamponi",
"Attualmente positivi" = "positivi",
"Attualmente ospedalizzati" = "osped",
"Attualmente in terapia intensiva" = "terap"),
selected = "casi"),
pickerInput(
inputId = "province_displayed",
label = "Seleziona province",
# choices = province,
choices = province_list,
selected = province_init,
multiple = TRUE,
options = list(
`live-search` = TRUE)),
pickerInput(
inputId = "regioni_displayed",
label = "Seleziona regione",
choices = regioni,
# selected = "",
multiple = TRUE,
options = list(
`live-search` = TRUE)
),
pickerInput(
inputId = "regioni_displayed_2",
label = "Seleziona regione",
choices = regioni,
# selected = "",
multiple = TRUE,
options = list(
`live-search` = TRUE)
),
# tags$br(),
actionButton("deselect_button",
"Deseleziona tutto"),
actionButton("select_top_n_reg_button",
"Seleziona le prime n regioni"),
actionButton("select_top_n_prov_button",
"Seleziona le prime n province"),
sliderInput("plot_day_slider", "Seleziona il periodo di riferimento",
min = min(covid_prov$data), max = max(covid_prov$data), step = 1,
value = c(max(covid_prov$data) - 60, max(covid_prov$data)),
animate = T
)
# )
# )
),
tags$br(),
tags$h4("Opzioni"),
# inputPanel(
wellPanel(
# width = 5,
tags$b("Seleziona se vuoi riscalare i dati sulla popolazione"),
tags$br(),
tags$div(title = "Seleziona questo checkbox per visualizzare il numero di casi ogni 100000 abitanti al posto del numero di casi totali",
awesomeCheckbox(
inputId = "rescalePop_check",
label = "Riscala sulla popolazione",
value = FALSE#,
)
),
tags$br(),
tags$div(# title = "La curva approssimante è calcolata tramite una Local Polynomial Regression (LOESS) fittata sui dati empirici",
title = "La curva approssimante è calcolata tramite un Generalized Additive Model (GAM) fittato sui dati empirici",
checkboxGroupButtons(
inputId = "element_plot_check",
label = "Seleziona gli elementi che vuoi visualizzare",
choices = c("Dati osservati",
"Curva approssimante"),
selected = "Dati osservati",
# direction = "vertical",
checkIcon = list(
yes = tags$i(class = "fa fa-check-square",
style = "color: steelblue"),
no = tags$i(class = "fa fa-square-o",
style = "color: steelblue"))
)),
hidden(
tags$br(),
tags$b(id = "showSE_text", "Seleziona se vuoi visualizzare gli intervalli di confidenza per la curva approssimante"),
tags$br()
)
,
tags$div(id = "tooltip_check",
title = "Le opzioni sulla curva approssimante sono disponibili solo se è selezionata la curva approssimante",
hidden(
awesomeCheckbox(
inputId = "showSE_check",
label = "Intervalli di confidenza",
value = FALSE#,
)
)
,
tags$br()
),
hidden(
sliderInput("span_slider", "Seleziona il livello di smoothness della curva approssimante",
min = 0, max = 2, step = .01,
value = 1
)
)
)
),
tags$head(tags$script('
// Define function to set height of "map" and "map_container"
setHeight = function() {
var window_height = $(window).height();
var header_height = $(".main-header").height();
var boxHeight = window_height - header_height - 50;
$("#map_container").height(boxHeight);
$("#map").height(boxHeight - 20);
};
// Set input$box_height when the connection is established
$(document).on("shiny:connected", function(event) {
setHeight();
});
// Refresh the box height on every window resize event
$(window).on("resize", function(){
setHeight();
});
')),
box(#fid = "map_container",
width = 7,
tabsetPanel(id = "plots_tabPanel",
selected = "plot_cases_new_panel",
tabPanel(title = "Casi totali",
value = "plot_cases_tot_panel",
# plotly::plotlyOutput("plot_cases_tot",
# width = "100%", height = "100%") %>%
ggiraph::girafeOutput("plot_cases_tot",
width = "100%", height = "100%") %>%
withSpinner()
),
tabPanel(title = "Casi giornalieri",
value = "plot_cases_new_panel",
# plotly::plotlyOutput("plot_cases_new",
# width = "100%", height = "100%") %>%
ggiraph::girafeOutput("plot_cases_new",
width = "100%", height = "100%") %>%
withSpinner())
)
)
# )
# )
)
),
# Tab tables ####
tabItem(tabName = "tab_tables",
fluidRow(
# box(
# width = 8, height = 6,
wellPanel(
# div(class = "col-sm-12 col-md-6 col-lg-4",
box(
# width = 12,
radioGroupButtons(
inputId = "regionalDetail_radio_tab",
label = "Seleziona il dettaglio",
choices = c("Italia", "Regioni", "Province"),
individual = TRUE,
checkIcon = list(
yes = tags$i(class = "fa fa-circle",
style = "color: steelblue"),
no = tags$i(class = "fa fa-circle-o",
style = "color: steelblue")
)
),
# sliderInput("day_table_slider", "Giorno di riferimento",
# min = min(covid_ita$data), max = max(covid_ita$data), step = 1,
# value = max(covid_ita$data),
# animate = F
# ),
# div(class = "col-sm-12 col-md-6 col-lg-4",
# dateInput(
# "day_table",
# "Giorno di riferimento",
# min = min(covid_ita$data),
# max = max(covid_ita$data),
# value = max(covid_ita$data),
# language = "it",
# format = "dd/mm/yyyy",
# width = "10cm"
# )
# )
# )
),
DT::dataTableOutput("table")
# )
)
)
),
# Tab maps ####
tabItem(tabName = "tab_maps",
fluidRow(
box(width = 5,
tags$h4("Opzioni"),
wellPanel(
tags$div(title = "Premi il tasto play per visualizzare l'evoluzione nel tempo",
# sliderInput("day_slider", "Giorno di riferimento",
# min = min(covid_prov$data), max = max(covid_prov$data), step = 1,
# value = max(covid_prov$data),
# animate = T
# )
uiOutput("day_slider")
),
tags$b("Seleziona se vuoi riscalare i dati sulla popolazione"),
tags$br(),
tags$div(title = "Seleziona questo checkbox per visualizzare il numero di casi ogni 100000 abitanti al posto del numero di casi totali",
awesomeCheckbox(
inputId = "rescalePop_map_check",
label = "Riscala sulla popolazione",
value = FALSE#,
)
),
radioGroupButtons(
inputId = "variable_map_radio",
label = "Seleziona che dati vuoi visualizzare",
choices = c("Casi cumulati totali", "Casi per periodo"),
individual = TRUE,
checkIcon = list(
yes = tags$i(class = "fa fa-circle",
style = "color: steelblue"),
no = tags$i(class = "fa fa-circle-o",
style = "color: steelblue"))
)
)
),
box(id = "map_container",
width = 7,
leaflet::leafletOutput("map_leaflet",
width = "100%", height = "100%")
)
)
)
)
})
)
# Server ####
# server <- function(input, output, session){}
server <- function(input, output, session){
# Create reactive components ####
choosen_dataset <- reactive({
if(input$regionalDetail_radio == "Italia"){
covid_ita
} else if(input$regionalDetail_radio == "Regioni") {
covid_reg
} else {
covid_prov
}
})
selecting_detail <- reactive({
if(input$regionalDetail_radio == "Italia"){
"stato"
} else if(input$regionalDetail_radio == "Regioni") {
"denominazione_regione"
} else {
"denominazione_provincia"
}
})
selected_detail <- reactive({
if(input$regionalDetail_radio == "Italia"){
"ITA"
} else if(input$regionalDetail_radio == "Regioni"){
# input$regioni_displayed
input$regioni_displayed_2
} else {
input$province_displayed
}
})
selected_detail_label <- reactive({
if(input$regionalDetail_radio == "Italia"){
"Nazione"
} else if(input$regionalDetail_radio == "Regioni") {
"Regione"
} else {
"Provincia"
}
})
onpop <- reactive({
if(input$rescalePop_check){
"_onpop"
} else {
""
}
})
onpop_description <- reactive({
if(input$rescalePop_check){
" ogni 100 000 abitanti"
} else {
""
}
})
variable <- reactive({
if(input$regionalDetail_radio == "Provincia"){
"casi"
} else {
input$variable
}
})
variable_description <- reactive({
if(input$variable == "casi"){
"Casi"
} else if(input$variable == "deced"){
"Decessi"
} else if(input$variable == "tamponi"){
"Tamponi"
} else if(input$variable == "positivi"){
"Attualmente positivi"
} else if(input$variable == "osped"){
"Attualmente ospedalizzati"
} else {
"Attualmente in terapia intensiva"
}
})
# Dataset ####
covid_dataset_filtered <- reactive({
choosen_dataset() %>%
filter(get(selecting_detail()) %in% selected_detail())
})
# Models ####
# Compute model for total data
covid_fitted_tot <- reactive({
covid_dataset_filtered() %>%
group_by(get(selecting_detail())) %>%
nest() %>%
# mutate(model = map(data, function(x){model_tot(x, sp = input$span_slider)})) %>%
mutate(model = map(data, function(x){model(variable = variable(), version = "tot", df = x, sp = exp(input$span_slider + .001))})) %>%
mutate(
data = map2(data, model,
function(data, model){
pred <- predict(object = model, newdata = data, type = "response", se.fit = T)
data %>%
mutate(fit = pred$fit,
se = pred$se.fit,
lower = fit - 2 * se,
upper = fit + 2 * se,
fit_onpop = fit / popolazione * 1e5,
lower_onpop = lower / popolazione * 1e5,
upper_onpop = upper / popolazione * 1e5)
}
)
) %>%
unnest(data)
})
# Compute model for new data
covid_fitted_new <- reactive({
covid_dataset_filtered() %>%
group_by(get(selecting_detail())) %>%
nest() %>%
# mutate(model = map(data, function(x){model_new(x, sp = input$span_slider)})) %>%
mutate(model = map(data, function(x){model(variable = variable(), version = "new", df = x, sp = exp(input$span_slider + .001))})) %>%
mutate(
data = map2(data, model,
function(data, model){
pred <- predict(object = model, newdata = data, type = "response", se.fit = T)
data %>%
mutate(fit = pred$fit,
se = pred$se.fit,
lower = fit - 2 * se,
upper = fit + 2 * se,
fit_onpop = fit / popolazione * 1e5,
lower_onpop = lower / popolazione * 1e5,
upper_onpop = upper / popolazione * 1e5)
}
)
) %>%
unnest(data)
})
# Plots ####
plot_cases_tot <- reactive({
# variable <- if_else(input$regionalDetail_radio == "Provincia",
# "casi", input$variable)
covid_dataset_filtered() %>%
# Seleziono solo i giorni individuati con lo slider
filter(data >= input$plot_day_slider[1],
data <= input$plot_day_slider[2]) %>%
# ggplot(aes(x = data, y = get(str_c("casi", "_tot", onpop())),
ggplot(aes(x = data, y = get(str_c(variable(), "_tot", onpop())),
color = get(selecting_detail()),
# text = get(str_c("popup_", variable())),
tooltip = get(str_c("popup_", variable())),
data_id = get(str_c("popup_", variable())),
group = get(selecting_detail()))) +
labs(color = selected_detail_label(),
y = str_c(variable_description(), onpop_description())) +
expand_limits(y = 0)
})
plot_cases_new <- reactive({
covid_dataset_filtered() %>%
# Seleziono solo i giorni individuati con lo slider
filter(data >= input$plot_day_slider[1],
data <= input$plot_day_slider[2]) %>%
ggplot(aes(x = data, y = get(str_c(variable(), "_new", onpop())),
color = get(selecting_detail()),
# text = get(str_c("popup_", variable())),
tooltip = get(str_c("popup_", variable())),
data_id = get(str_c("popup_", variable())),
group = get(selecting_detail()))) +
labs(color = selected_detail_label(),
y = str_c(variable_description(), onpop_description())) +
expand_limits(y = 0)
})
plot_cases <- function(version){
if(is.null(selected_detail())){
p <- tibble(data = 0, casi_tot = 0,
denominazione_provincia = "", popup_casi = "") %>%
ggplot(aes(x = data, y = casi_tot,
color = denominazione_provincia,
# text = popup_casi,
group = denominazione_provincia)) +
labs(color = selected_detail_label(),
y = str_c(variable_description(), onpop_description()))
} else {
if(version == "tot"){
p <- plot_cases_tot()
} else {
p <- plot_cases_new()
}
if("Dati osservati" %in% input$element_plot_check){
p <- p +
geom_line() +
# geom_point
geom_point_interactive()
}
if("Curva approssimante" %in% input$element_plot_check){
if(version == "tot"){
if(input$showSE_check){
p <- p + geom_ribbon(data = covid_fitted_tot() %>%
# Seleziono solo i giorni individuati con lo slider
filter(data >= input$plot_day_slider[1],
data <= input$plot_day_slider[2]),
aes(ymin = get(str_c("lower", onpop())),
ymax = get(str_c("upper", onpop())),