Merge branch 'main' of github.com:RodrigoZepeda/covidmx

R/casos.R

@@ -47,7 +47,7 @@
 #'    left_join(datos_covid$dict$PACIENTE, by = c("TIPO_PACIENTE" = "CLAVE"))
 #' ```
 #'
-#' @param datos_covid (**obligatorio**) Lista de `tibble`s o `duckdb`s resultante de 
+#' @param datos_covid (**obligatorio**) Lista de `tibble`s o `duckdb`s resultante de
 #' [descarga_datos_abiertos()] o [read_datos_abiertos()]
 #'
 #' @param entidades (**opcional**)  Vector con las entidades de las unidades medicas a analizar.
@@ -235,9 +235,9 @@
 #' # que otras variables puedes clasificar
 #' datos_covid$dats |> dplyr::glimpse()
 #'
-#' #Una vez hayas concluido tu trabajo no olvides desconectar
+#' # Una vez hayas concluido tu trabajo no olvides desconectar
 #' datos_covid$disconnect()
-#' 
+#'
 #' @seealso [descarga_datos_abiertos()] [numero_pruebas()] [cfr()] [chr()] [estima_rt()]
 #' [positividad()]
 #' @export
@@ -257,8 +257,8 @@ casos <- function(datos_covid,
                     "YUCAT\u00c1N", "ZACATECAS"
                   ),
                   group_by_entidad = TRUE,
-                  entidad_tipo = c("Unidad Medica", "Residencia","Nacimiento"),
-                  fecha_tipo = c("Sintomas", "Ingreso","Defuncion"),
+                  entidad_tipo = c("Unidad Medica", "Residencia", "Nacimiento"),
+                  fecha_tipo = c("Sintomas", "Ingreso", "Defuncion"),
                   tipo_clasificacion = c(
                     "Sospechosos", "Confirmados COVID",
                     "Negativo a COVID", "Inv\u00e1lido",
@@ -391,10 +391,10 @@ casos <- function(datos_covid,
   if (nrow(entidades) < 1) {
     cli::cli_abort("No logramos encontrar las entidades especificadas")
   }
-  
-  #Si esta la opcion de fill zeros se agrega
+
+  # Si esta la opcion de fill zeros se agrega
   if (fill_zeros) {
-    
+
     # Check the dates to expand
     .fechasminmax <- datos_covid$dats |>
       dplyr::select_at(fecha_tipo) |>
@@ -403,44 +403,40 @@ casos <- function(datos_covid,
         fechamax = max(!!as.symbol(fecha_tipo), na.rm = TRUE)
       ) |>
       dplyr::collect()
-    
+
     .datesq <- seq(.fechasminmax$fechamin[1], .fechasminmax$fechamax[1], by = "1 day")
-    
-    #Get unique values of grouping vars
-    if (length(.grouping_vars) > 0){
-      .group_values <- datos_covid$dats |> 
+
+    # Get unique values of grouping vars
+    if (length(.grouping_vars) > 0) {
+      .group_values <- datos_covid$dats |>
         dplyr::distinct_at(.grouping_vars) |>
-        dplyr::collect() 
-      
-      #Expand to possible combinations
+        dplyr::collect()
+
+      # Expand to possible combinations
       .group_values <- .group_values |>
         tidyr::expand(!!!.group_values)
-
     } else {
       .group_values <- NULL
     }
-
   }
 
   lista_entidades <- paste0(entidades$CLAVE_ENTIDAD, collapse = "|")
   .casos <- datos_covid$dats |>
     dplyr::filter(
       stringr::str_detect(paste0("\\^", !!as.symbol(entidad_tipo), "\\$"), lista_entidades)
     )
-
-  #Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
-  if (fill_zeros & group_by_entidad){
-
-    .grouping_entidad <- datos_covid$dict[[entidad_tipo]] |> 
+
+  # Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
+  if (fill_zeros & group_by_entidad) {
+    .grouping_entidad <- datos_covid$dict[[entidad_tipo]] |>
       dplyr::filter(stringr::str_detect(!!as.symbol("CLAVE_ENTIDAD"), lista_entidades)) |>
       dplyr::distinct(!!as.symbol("CLAVE_ENTIDAD"), .keep_all = FALSE) |>
-      dplyr::rename(!!as.symbol(entidad_tipo) := !!as.symbol("CLAVE_ENTIDAD")) 
-    
-    if (nrow(.grouping_entidad) == 0){
+      dplyr::rename(!!as.symbol(entidad_tipo) := !!as.symbol("CLAVE_ENTIDAD"))
+
+    if (nrow(.grouping_entidad) == 0) {
       .grouping_entidad <- NULL
     }
-
-  } else if (fill_zeros & !group_by_entidad){
+  } else if (fill_zeros & !group_by_entidad) {
     .grouping_entidad <- NULL
   }
 
@@ -476,25 +472,21 @@ casos <- function(datos_covid,
     .casos <- .casos |>
       dplyr::filter(!!as.symbol("CLASIFICACION_FINAL") %in% clasificaciones_finales)
   }
-
-  #Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
-  if (fill_zeros & group_by_tipo_clasificacion){
-
+
+  # Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
+  if (fill_zeros & group_by_tipo_clasificacion) {
     .grouping_clasificacion <- datos_covid$dict[["CLASIFICACION_FINAL"]] |>
       dplyr::filter(!!as.symbol("CLAVE") %in% clasificaciones_finales) |>
       dplyr::distinct(!!as.symbol("CLAVE"), .keep_all = FALSE) |>
       dplyr::rename(!!as.symbol("CLASIFICACION_FINAL") := !!as.symbol("CLAVE")) |>
-      dplyr::mutate(!!as.symbol("CLASIFICACION_FINAL") := 
-                      as.integer(!!as.symbol("CLASIFICACION_FINAL")))
-    
-    if (nrow(.grouping_clasificacion) == 0){
+      dplyr::mutate(!!as.symbol("CLASIFICACION_FINAL") :=
+        as.integer(!!as.symbol("CLASIFICACION_FINAL")))
+
+    if (nrow(.grouping_clasificacion) == 0) {
       .grouping_clasificacion <- NULL
     }
-
-  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_clasificacion){
-
+  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_clasificacion) {
     .grouping_clasificacion <- NULL
-
   }
 
   #> TIPO DE PACIENTE----
@@ -515,24 +507,22 @@ casos <- function(datos_covid,
   .casos <- .casos |>
     dplyr::filter(!!as.symbol("TIPO_PACIENTE") %in% lista_claves)
 
-  #Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
-  if (fill_zeros & group_by_tipo_paciente){
-
+  # Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
+  if (fill_zeros & group_by_tipo_paciente) {
     .grouping_paciente <- datos_covid$dict[["PACIENTE"]] |>
       dplyr::filter(!!as.symbol("CLAVE") %in% lista_claves) |>
       dplyr::distinct(!!as.symbol("CLAVE"), .keep_all = FALSE) |>
       dplyr::rename(!!as.symbol("TIPO_PACIENTE") := !!as.symbol("CLAVE")) |>
-      dplyr::mutate(!!as.symbol("TIPO_PACIENTE") := 
-                      as.integer(!!as.symbol("TIPO_PACIENTE")))
-    
-    if (nrow(.grouping_paciente) == 0){
+      dplyr::mutate(!!as.symbol("TIPO_PACIENTE") :=
+        as.integer(!!as.symbol("TIPO_PACIENTE")))
+
+    if (nrow(.grouping_paciente) == 0) {
       .grouping_paciente <- NULL
     }
-
-  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_paciente){
+  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_paciente) {
     .grouping_paciente <- NULL
   }
-  
+
   #> TIPO DE UCI----
   # Filtramos por tipo de uci
   ucis <-
@@ -547,21 +537,19 @@ casos <- function(datos_covid,
   lista_claves <- as.numeric(ucis$CLAVE)
   .casos <- .casos |>
     dplyr::filter(!!as.symbol("UCI") %in% lista_claves)
-
-  #Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
-  if (fill_zeros & group_by_tipo_uci){
-
+
+  # Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
+  if (fill_zeros & group_by_tipo_uci) {
     .grouping_uci <- datos_covid$dict[["UCI"]] |>
       dplyr::filter(!!as.symbol("CLAVE") %in% lista_claves) |>
       dplyr::distinct(!!as.symbol("CLAVE"), .keep_all = FALSE) |>
       dplyr::rename(!!as.symbol("UCI") := !!as.symbol("CLAVE")) |>
       dplyr::mutate(!!as.symbol("UCI") := as.integer(!!as.symbol("UCI")))
-    
-    if (nrow(.grouping_uci) == 0){
+
+    if (nrow(.grouping_uci) == 0) {
       .grouping_uci <- NULL
     }
-
-  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_uci){
+  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_uci) {
     .grouping_uci <- NULL
   }
 
@@ -579,49 +567,46 @@ casos <- function(datos_covid,
   lista_claves <- as.numeric(sectores$CLAVE)
   .casos <- .casos |>
     dplyr::filter(!!as.symbol("SECTOR") %in% lista_claves)
-
-  #Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
-  if (fill_zeros & group_by_tipo_sector){
-
+
+  # Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
+  if (fill_zeros & group_by_tipo_sector) {
     .grouping_sector <- datos_covid$dict[["SECTOR"]] |>
       dplyr::filter(!!as.symbol("CLAVE") %in% lista_claves) |>
       dplyr::distinct(!!as.symbol("CLAVE"), .keep_all = FALSE) |>
       dplyr::rename(!!as.symbol("SECTOR") := !!as.symbol("CLAVE")) |>
       dplyr::mutate(!!as.symbol("SECTOR") := as.integer(!!as.symbol("SECTOR")))
-    
-    if (nrow(.grouping_sector) == 0){
+
+    if (nrow(.grouping_sector) == 0) {
       .grouping_sector <- NULL
     }
-
-  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_sector){
+  } else if (fill_zeros & !group_by_tipo_sector) {
     .grouping_sector <- NULL
   }
 
   #> DEFUNCIONES----
   if (defunciones) {
     .casos <- .casos |>
-      dplyr::filter(!is.na(!!as.symbol("FECHA_DEF")) & 
-                      !!as.symbol("FECHA_DEF") >= as.POSIXct("2000/01/01"))
+      dplyr::filter(!is.na(!!as.symbol("FECHA_DEF")) &
+        !!as.symbol("FECHA_DEF") >= as.POSIXct("2000/01/01"))
   }
 
   #> EDADES----
   if (!is.null(edad_cut)) {
-    #Obtenemos los grupos de edad
+    # Obtenemos los grupos de edad
     .casos <- .casos |>
       dplyr::mutate(!!as.symbol("EDAD_CAT") := cut(!!as.symbol("EDAD"), breaks = edad_cut)) |>
       dplyr::filter(!is.na(!!as.symbol("EDAD_CAT")))
   }
-
-  #Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
-  if (fill_zeros & !is.null(edad_cut)){
-
+
+  # Agregamos la entidad a la combinacion si fill zeros
+  if (fill_zeros & !is.null(edad_cut)) {
     .grouping_edad <- dplyr::tibble(EDAD_CAT = cut(edad_cut, breaks = edad_cut)) |>
-      dplyr::filter(!is.na(!!as.symbol("EDAD_CAT"))) 
-      
-      if (nrow(.grouping_edad) == 0){
-        .grouping_edad <- NULL
-      }
-  } else if (fill_zeros & is.null(edad_cut)){
+      dplyr::filter(!is.na(!!as.symbol("EDAD_CAT")))
+
+    if (nrow(.grouping_edad) == 0) {
+      .grouping_edad <- NULL
+    }
+  } else if (fill_zeros & is.null(edad_cut)) {
     .grouping_edad <- NULL
   }
 
@@ -675,19 +660,19 @@ casos <- function(datos_covid,
     dplyr::ungroup()
 
   if (as_tibble) {
-
     .casos <- .casos |>
       dplyr::collect()
 
     if (fill_zeros) {
+      .groups <- tidyr::expand_grid(
+        .group_values, .grouping_entidad,
+        .grouping_clasificacion, .grouping_paciente,
+        .grouping_uci, .grouping_sector, .grouping_edad
+      )
 
-      .groups <- tidyr::expand_grid(.group_values, .grouping_entidad, 
-                                    .grouping_clasificacion, .grouping_paciente, 
-                                    .grouping_uci, .grouping_sector, .grouping_edad)
-
       # Create grid of all possible dates
       .grid_casos <- tidyr::expand_grid(!!as.symbol(fecha_tipo) := .datesq, .groups)
-      
+
 
       # Full join
       .casos <- .casos |>
@@ -698,7 +683,7 @@ casos <- function(datos_covid,
   }
 
   if (nrow(entidades) > 0 & group_by_entidad) {
-    name_join        <- c("CLAVE_ENTIDAD")
+    name_join <- c("CLAVE_ENTIDAD")
     names(name_join) <- entidad_tipo
     .casos <- .casos |> dplyr::left_join(datos_covid$dict[entidad_tipo][[1]], by = name_join)
   }
@@ -729,9 +714,9 @@ casos <- function(datos_covid,
   }
 
   if (nrow(sectores) > 0 & group_by_tipo_sector) {
-    name_join           <- c("CLAVE")
-    names(name_join)    <- "SECTOR"
-    sector_df           <- datos_covid$dict["SECTOR"][[1]]
+    name_join <- c("CLAVE")
+    names(name_join) <- "SECTOR"
+    sector_df <- datos_covid$dict["SECTOR"][[1]]
     colnames(sector_df) <- c("CLAVE", "DESCRIPCION_TIPO_SECTOR")
     .casos <- .casos |>
       dplyr::left_join(sector_df, by = name_join)

R/cfr.R

@@ -83,7 +83,7 @@
 #'
 #' # Finalmente desconectamos
 #' datos_covid$disconnect()
-#' 
+#'
 #' @seealso [descarga_datos_abiertos()] [numero_pruebas()] [chr()] [estima_rt()]
 #' [positividad()] [casos()]
 #'
@@ -172,13 +172,13 @@ cfr <- function(datos_covid,
     group_by_tipo_sector = group_by_tipo_sector,
     defunciones = FALSE,
     edad_cut = edad_cut,
-    as_tibble  = TRUE,
+    as_tibble = TRUE,
     fill_zeros = fill_NA,
     list_name = name_1,
     .grouping_vars = .grouping_vars
   )[[name_1]] |>
-    dplyr::mutate(!!as.symbol("n") := 
-                    ifelse(!!as.symbol("n") == 0, NA, !!as.symbol("n"))) #change to NA the ones with 0
+    dplyr::mutate(!!as.symbol("n") :=
+      ifelse(!!as.symbol("n") == 0, NA, !!as.symbol("n"))) # change to NA the ones with 0
 
   .casos_defunciones <- casos(
     datos_covid = datos_covid,

R/chr.R

@@ -16,8 +16,8 @@
 #' @inheritParams casos
 #' @inheritParams positividad
 #'
-#' @param incluir_paciente_no_especificado  (**opcional**)  Si en el denominador se incluyen 
-#' los pacientescuyo tipo es  `NO ESPECIFICADO`. Por default es `FALSE` por lo que sólo 
+#' @param incluir_paciente_no_especificado  (**opcional**)  Si en el denominador se incluyen
+#' los pacientescuyo tipo es  `NO ESPECIFICADO`. Por default es `FALSE` por lo que sólo
 #' se incluyen `AMBULATORIO`, `HOSPITALIZADO`.
 #'
 #' @importFrom rlang :=
@@ -77,7 +77,7 @@
 #'
 #' # Finalmente desconectamos
 #' datos_covid$disconnect()
-#' 
+#'
 #' @seealso [descarga_datos_abiertos()] [numero_pruebas()] [cfr()] [estima_rt()]
 #' [positividad()] [casos()]
 #' @export
@@ -144,7 +144,7 @@ chr <- function(datos_covid,
     }
   }
 
-  #Obtenemos los tipos de paciente a usar
+  # Obtenemos los tipos de paciente a usar
   if (incluir_paciente_no_especificado) {
     tp <- c("AMBULATORIO", "HOSPITALIZADO", "NO ESPECIFICADO")
   } else {
@@ -176,8 +176,8 @@ chr <- function(datos_covid,
     list_name = name_1,
     .grouping_vars = .grouping_vars
   )[[name_1]] |>
-    dplyr::mutate(!!as.symbol("n") := 
-                    ifelse(!!as.symbol("n") == 0, NA, !!as.symbol("n"))) #change to NA the ones with 0
+    dplyr::mutate(!!as.symbol("n") :=
+      ifelse(!!as.symbol("n") == 0, NA, !!as.symbol("n"))) # change to NA the ones with 0
 
 
   .casos_hospitalizados <- casos(