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# important ---------------------------------------------------------------
#based on covid19germany
# An R package to load, visualise and analyse daily updated data on the COVID-19 outbreak in Germany. This package exists to simplify data analysis and was developed in the context of the #WirvsVirus hackathon. https://github.com/nevrome/covid19germany
# r environment -----------------------------------------------------------
if (!("shiny" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("shiny")
if (!("tidyverse" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("tidyverse")
if (!("lubridate" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("lubridate")
if (!("zoo" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("zoo")
if (!("jsonlite" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("jsonlite")
if (!("plotly" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("plotly")
if (!("readxl" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("readxl")
if (!("scales" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("scales")
if (!("tidyr" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("tidyr")
if (!("modelr" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("modelr")
if (!("DT" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("DT")
if (!("rlang" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("rlang")
if (!("shinyalert" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("shinyalert")
if (!("shinyWidgets" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("shinyWidgets")
if (!("staTools" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("staTools")
if (!("GA" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("GA")
if (!("tictoc" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("tictoc")
if (!("httr" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("httr")
if (!("leaflet" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("leaflet")
if (!("rgeolocate" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("rgeolocate")
#if (!("rgdal" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("rgdal")
if (!("RColorBrewer" %in% rownames(installed.packages()))) install.packages("RColorBrewer")
library(leaflet)
library(rgeolocate)
#library(rgdal)
library(RColorBrewer)
# library(httr)
# library(tictoc)
# library(GA)
# library(jsonlite)
# library(staTools)
# library(writexl)
# library(rlang)
# library(DT)
# library(modelr)
library(zoo)
library(shinyWidgets)
library(shinyalert)
library(tidyr)
library(shiny)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(plotly)
library(readxl)
library(scales)
source(file = "src/Rechenkern.R")
source(file = "src/helperForCovid19.R")
inputFile <- list.files("data/InputFileForAppFolder/", full.names = TRUE)
if(!is_empty(inputFile)){
load(inputFile)
RkiDataWithSumsNested <- RkiDataICU_BeatmetOptiTotal
} else{
showModal("Fehler, Daten fehlen ")
}
# source(file = "src/ui.R")
ui <- function(request) {
# widgets website https://shiny.rstudio.com/gallery/widget-gallery.html
navbarPage("Covid19 Meldungen in Deutschland!", position = c("static-top"),
tabPanel("Einstellung und Ausgabe",
setBackgroundColor("#ECF0F5"
# color = c("#F7FBFF", "#2171B5"),
# gradient = "radial",
# direction = c("top", "left")
),
sidebarLayout( position ="left",
sidebarPanel(
wellPanel(
h3("Auswahl Region"),
wellPanel(
fluidRow(
column(6,
selectInput("BundeslandSelected", "Deutschland/Bundesland", choices = c("---","Deutschland", RkiDataWithSumsNested %>% filter(groupedBy == "Bundesland") %>%
select(whichRegion) %>% unlist %>% unique() %>% str_sort), selected = "Baden-Württemberg", multiple = FALSE,
selectize = TRUE, width = NULL, size = NULL)),
column(6,
selectInput("LandkreiseSelected", "Landkeis", choices = c("---", RkiDataWithSumsNested %>% filter(groupedBy == "Landkreis") %>%
select(whichRegion) %>% unlist %>% unique() %>% str_sort), selected = "---")
))),
h3("Reduzierende Massnahmen"),
wellPanel(
fluidRow(
column(4,
dateInput("reduzierung_datum1", label = "Datum", value = "2020-03-16", min=as.Date('2020-03-01'), max=as.Date('2020-12-31', language="de")),
helpText("Schulschließung")),
column(8,
sliderInput("reduzierung_rt1", label = "Reduzierung Rt [%]", min = 00, max = 100, post = " %", value = 25)))),
wellPanel(
fluidRow(
column(4,
dateInput("reduzierung_datum2", label = "Datum", value = "2020-03-23", min=as.Date('2020-03-01'), max=as.Date('2020-12-31', language="de")),
helpText("Kontaktsperre")),
column(8,
sliderInput("reduzierung_rt2",label="Reduzierung Rt [%]", min = -100, max = 100, post = " %", value = 30)))),
wellPanel(
fluidRow(
column(4,
dateInput("reduzierung_datum3", label = "Datum", value = "2020-04-01", min=as.Date('2020-03-01'), max=as.Date('2020-12-31', language="de"))),
column(8,
sliderInput("reduzierung_rt3",label="Reduzierung Rt [%]", min = -100, max = 100, post = " %", value = 40)))),
wellPanel(
fluidRow(
column(4,
dateInput("reduzierung_datum4", label = "Datum", value = "2020-04-20", min=as.Date('2020-03-01'), max=as.Date('2020-12-31', language="de"))),
column(8,
sliderInput("reduzierung_rt4",label="Reduzierung Rt [%]", min = -100, max = 100, post = " %", value = 0)))),
wellPanel(
fluidRow(
column(4,
dateInput("reduzierung_datum5", label = "Datum", value = "2020-05-15", min=as.Date('2020-03-01'), max=as.Date('2020-12-31', language="de"))),
column(8,
sliderInput("reduzierung_rt5",label="Reduzierung Rt [%]", min = -100, max = 100, post = " %", value = 0)))),
h3("Expertenparameter Infektionsverlauf"),
fluidRow(
column(6,
wellPanel(
numericInput("ges_inf_rate", label = "Durchseuchung [%]", value = 70, min=1, max=100, step=1),
numericInput("ti", label = "Inkubationszeit [d]", value = 2, min=1, max=20, step=1),
numericInput("tod_rate", label = "Sterblichkeit [%]", value = 4, min=0, max=100, step = 0.1))),
column(6,
wellPanel(
numericInput("faktor_n_inf", label = "Dunkelziffer Infizierte", value = 15, min=1, max=100, step=1),
numericInput("ta", label = "Infektiosität [d]", value = 6, min=1, max=20, step=1),
numericInput("td_tod", label = "Dauer Infektion bis Tod [d]", value = 4, min=1, max=20, step=1)))),
h3("Einstellen der Darstellung") ,
column(7,
wellPanel(
dateRangeInput(inputId = "dateInput",
label = "Datum",
start = as.Date('2020-03-01'),
end = as.Date('2020-07-01'),
min = as.Date('2020-03-01'),
max = as.Date('2020-12-31'),
format = "yyyy-mm-dd",
startview = "month",
weekstart = 1
))),
column(5,
wellPanel(
radioButtons(inputId = "logyInput",
label = "Y-Achse",
choices = c("linear", "logarithmisch"),
selected = "logarithmisch")
)),
h3("Speichern Einstellungen"),
bookmarkButton(label = "Generiere Link mit Einstellungen"),
helpText("Mit dem Link kann die Applikation jederzeit wieder mit den jetzt eingestellten Werten aufgerufen werden.",
"Sie können den Link in den Browserfavoriten durch die Tastenkombination CTRL+D zur späteren Wiederverwendung speichern.")),
column(8,
#wellPanel(
tags$a(
href="https://admos.de/de/",
tags$img(src = "logo-admos.png",
width = "220px", height = "71px"),
#)
)),
column(4,
#wellPanel(
tags$a(
href="https://www.st2c.de",
tags$img(src = "logoSt2c.png",
width = "100px", height = "100px"),
#)
)),
#tags$p(class="header", checked=NA,
#
# adding the new div tag to the sidebar
tags$div(
HTML(paste("Source code available on",
tags$a(href="https://github.com/uwesterr/CoronaPredict", "GitHub"))),
br(),
HTML(paste("Data accessed on",
Sys.time(),
tags$a(href="https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.geojson",
"from RKI")))
),
#dummy to show lowest elements
column(6,
br(),br(),br(),br(),br()
),
), # end sidebar panel
mainPanel(
h2("CoPE: Rechenmodell Verlauf Covid19 Infektionen und deren Auswirkung, version 0.24", color = "blue"),
tags$head(tags$style('h2 {color:blue;}')),
tags$head(tags$style('h3 {color:blue;}')),
fluidRow(
column(6,
leafletOutput("mymap")),
column(6,
addSpinner(plotlyOutput(outputId ="MeldungenProWoche"), spin = "circle", color = "#E41A1C"))),
fluidRow(
wellPanel(
splitLayout(
style = "border: 1px solid silver;",
cellWidths = c("50%", "50%"),
cellHeight = "120%",
cellArgs = list(style = "padding: 6px"),
addSpinner(plotlyOutput(outputId ="Kumuliert"), spin = "circle", color = "#E41A1C"),
addSpinner(plotlyOutput(outputId ="Verlauf"), spin = "circle", color = "#E41A1C"))
#addSpinner(plotOutput("plot1"), spin = "circle", color = "#E41A1C"),
)
),
fluidRow(
wellPanel(
# splitLayout(
# style = "border: 1px solid silver;",
# cellWidths = c("50%", "50%"),
# cellHeight = "120%",
addSpinner(plotlyOutput(outputId ="Krankenhaus"), spin = "circle", color = "#E41A1C")),
# addSpinner(plotlyOutput(outputId ="MeldungenProWoche"), spin = "circle", color = "#E41A1C"))
# plotlyOutput(outputId ="Krankenhaus"), plotlyOutput(outputId ="Reproduktionsrate"))
# ),
),
wellPanel(
h3("Krankenhausaufenthalt"),
fluidRow(
column(4,
wellPanel(
numericInput("kh_normal", label = "Aktuell Infizierte, stationär aufgenommen [%]", value = 4.5, step = 0.1),
numericInput("kh_intensiv", label = "davon Intensivstation [%]", value = 25))),
column(4,
wellPanel(
numericInput("t_kh", label = "Dauer stationäre Behandlung [d]", value = 14),
numericInput("t_intensiv", label = "Dauer Intensivstation [d]", value = 10))),
column(4,
wellPanel(
numericInput("dt_inf_kh", label = "Versatz nach Infektion [d]", value = 8),
numericInput("dt_kh_int", label = "Versatz Krankenhaus - Intensivstation [d]", value = 1)))))
) # end main panel
)
),
tabPanel("Anleitung",
# Show a plot of the generated distribution
mainPanel(
includeMarkdown("Readme.md")
)
),
tabPanel("Impressum",
# Show a plot of the generated distribution
mainPanel(
includeHTML("AdmosImpressum.html")
# includeHTML("AdmosImpressum.html")
# includeMarkdown("AdmosImpressum.md")
# includeText("AdmosImpressum.txt")
)
),
tabPanel("Datenschutz",
mainPanel(
includeHTML("AdmosDatenschutz.html")
# includeText("AdmosDatenschutz.txt")
)
)
)
}
server <- function(input, output, session) {
# Avoid caching of app.R by updating timestamp of app.R
onStop(function() {
# File name
p <- paste0(getwd(), "/app.R")
# Update file 'date creation'
Sys.setFileTime(p, now())
})
observeEvent(input$mymap_shape_click, { # update the location selectInput on map clicks
p <- input$mymap_shape_click
updateSelectInput(session, "LandkreiseSelected", selected = input$mymap_shape_click[["id"]])
# browser()
print(p)
})
output$mymap <- renderLeaflet({
load("data/meldeMap.RData")
return(MeldeMap)
})
vals <- reactiveValues(Flag = "Bundesland")
r0_no_erfasstDf <- reactiveVal(0)
isolate({
observeEvent(input$BundeslandSelected, ignoreInit = FALSE,{
if(input$BundeslandSelected =="---"){
}else {
isolate(updateSelectInput(session, "LandkreiseSelected", selected = "---"))
vals$Flag <- "Bundesland"
isolate(vals$region <- input$BundeslandSelected)
RkiDataWithSumsNested <- RkiDataWithSumsNested %>% filter(whichRegion == vals$region)
OptResultDf <- RkiDataWithSumsNested[[1,"optimizedInput"]]
inputForOptimization <- input # to make setting reduzierung_rtx easy and fast
for (inputVarName in OptResultDf[[1]] %>% names) {
if (inputVarName %in% (input %>% names)) {
if (inputVarName %in% (str_subset(input %>% names, "reduzierung"))) {
isolate(updateSliderInput(session, inputVarName, value = OptResultDf[[1]][[inputVarName]]))
} else {
isolate(updateNumericInput(session, inputVarName, value = round(OptResultDf[[1]][[inputVarName]],1)))
}
}
}
}
})
observeEvent(input$LandkreiseSelected, ignoreInit = TRUE,{
if(input$LandkreiseSelected =="---"){
}else {
isolate(updateSelectInput(session, "BundeslandSelected", selected = "---"))
vals$Flag <- "Landkreis"
isolate(vals$region <- input$LandkreiseSelected)
RkiDataWithSumsNested <- RkiDataWithSumsNested %>% filter(whichRegion == vals$region)
OptResultDf <- RkiDataWithSumsNested[[1,"optimizedInput"]]
inputForOptimization <- input # to make setting reduzierung_rtx easy and fast
for (inputVarName in OptResultDf[[1]] %>% names) {
if (inputVarName %in% (input %>% names)) {
if (inputVarName %in% (str_subset(input %>% names, "reduzierung"))) {
isolate(updateSliderInput(session, inputVarName, value = OptResultDf[[1]][[inputVarName]]))
} else {
isolate(updateNumericInput(session, inputVarName, value = round(OptResultDf[[1]][[inputVarName]],1)))
}
}
}
# r0_no_erfasstDf(RkiDataWithSumsNested)
}
})
})
rkiAndPredictData <- reactive({
# browser()
isolate({
RkiDataWithSumsNested <- RkiDataWithSumsNested %>% filter(whichRegion == vals$region)
})
if (RkiDataWithSumsNested$NotEnoughDataFlag) {
showModal(modalDialog(title = "Zu wenige Fallzahlen für eine gute Schätzung des Verlaufs",
"Glücklicherweise sind in diesem Kreis bisher nur wenige an COVID 19 erkrankt.
Hierdurch ist aber auch keine valide Zukunftsschätzung möglich.", footer = modalButton("Ok")))
}
RkiDataWithR0N0 <- RkiDataWithSumsNested %>% unnest(data)
df_nom <- Rechenkern(RkiDataWithR0N0, input)
tmp <- df_nom %>% filter(!is.na(SumAnzahl))
letzter_Tag <- max(tmp$Tag)
konfidenz_je_tag <- mean(c(0.023, 0.029/2)) # Mittelwert aus zwei separaten Untersuchungen zu log. Standardabweichungen
KonfidenzVektor <- function(v, Tag, konfidenz, konfidenz_je_tag, letzter_Tag, time_lag){
tmp <- log10(v)
i0 <- which(Tag == letzter_Tag)
for (k in (i0+1):(i0+time_lag)){
tmp[k] <- tmp[k] + konfidenz
}
j <- 1
for (i in (i0+1+time_lag):length(v)){
tmp[i] <- tmp[i] + j*konfidenz_je_tag + konfidenz
j <- j +1
}
10^tmp
}
df_nom$ErfassteInfizierteBerechnet_min <- KonfidenzVektor(df_nom$ErfassteInfizierteBerechnet, df_nom$Tag, 0, -konfidenz_je_tag, letzter_Tag, 0)
df_nom$ErfassteInfizierteBerechnet_max <- KonfidenzVektor(df_nom$ErfassteInfizierteBerechnet, df_nom$Tag,0, +konfidenz_je_tag, letzter_Tag, 0)
konfidenz <- log10(1.1)
df_nom$ToteBerechnet_min <- KonfidenzVektor(df_nom$ToteBerechnet, df_nom$Tag, -konfidenz, -konfidenz_je_tag, letzter_Tag, input$td_tod)
df_nom$ToteBerechnet_max <- KonfidenzVektor(df_nom$ToteBerechnet, df_nom$Tag,konfidenz, +konfidenz_je_tag, letzter_Tag, input$td_tod)
df_nom$KhBerechnet_min <- KonfidenzVektor(df_nom$KhBerechnet, df_nom$Tag, -konfidenz, -konfidenz_je_tag, letzter_Tag, input$dt_inf_kh)
df_nom$KhBerechnet_max <- KonfidenzVektor(df_nom$KhBerechnet, df_nom$Tag, +konfidenz, +konfidenz_je_tag, letzter_Tag, input$dt_inf_kh)
df_nom$IntensivBerechnet_min <- KonfidenzVektor(df_nom$IntensivBerechnet, df_nom$Tag, -konfidenz, -konfidenz_je_tag, letzter_Tag, input$dt_kh_int+input$dt_inf_kh)
df_nom$IntensivBerechnet_max <- KonfidenzVektor(df_nom$IntensivBerechnet, df_nom$Tag, +konfidenz, +konfidenz_je_tag, letzter_Tag, input$dt_kh_int+input$dt_inf_kh)
df <- df_nom %>% filter(Tag >=as.Date(strptime(input$dateInput[1], format="%Y-%m-%d")),
Tag <=as.Date(strptime(input$dateInput[2], format="%Y-%m-%d")))
})
######## oberser event plot ###########
observeEvent(rkiAndPredictData(), ignoreInit = TRUE,
{
color1 = 'blue'
color2 = 'green'
color3 = '#6ab84d'
color4 = 'black'
color5 = 'gray'
color6 = 'lightblue'
perdictionHorizon <- Sys.Date()+21 # how far in the future confidance will be displayed
alphaForConfidence <- 0.1
# more options at https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html
themeCust <- theme(
plot.title = element_text(color="blue", size=24, face="bold.italic"),
axis.title.x = element_text(color="blue", size=16, face="bold"),
axis.title.y = element_text(color="blue", size=16, face="bold"),
axis.text.x = element_text(color="blue", size=16, face="bold"),
axis.text.y = element_text(color="blue", size=16, face="bold"),
plot.background = element_rect(fill = "lightgray"),
axis.text = element_text(colour = "blue"),
legend.text = element_text(color="blue", size=16, face="bold"),
legend.position = "bottom"
)
############# output$Kumuliert ################
output$Kumuliert <- renderPlotly({
logy <- ifelse(input$logyInput == "logarithmisch" , TRUE, FALSE)
tmp <- rkiAndPredictData()
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "SumAnzahl"] <- "Erfasste_Infizierte"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "sumTote"] <- "Erfasste_Todesfaelle"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ToteBerechnet"] <- "Berechnete_Todesfaelle"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ErfassteInfizierteBerechnet"] <- "Berechnete_Infizierte"
# min
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "SumAnzahl_min"] <- "Erfasste_Infizierte_min"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "sumTote_min"] <- "Erfasste_Todesfaelle_min"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ToteBerechnet_min"] <- "Berechnete_Todesfaelle_min"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ErfassteInfizierteBerechnet_min"] <- "Berechnete_Infizierte_min"
# max
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "SumAnzahl_max"] <- "Erfasste_Infizierte_max"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "sumTote_max"] <- "Erfasste_Todesfaelle_max"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ToteBerechnet_max"] <- "Berechnete_Todesfaelle_max"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ErfassteInfizierteBerechnet_max"] <- "Berechnete_Infizierte_max"
tmp$Erfasste_Infizierte <- as.integer(tmp$Erfasste_Infizierte)
tmp$Berechnete_Infizierte <- as.integer(tmp$Berechnete_Infizierte)
p <- ggplot(tmp, aes(color = "Erfasste Infizierte berechnet")) +
geom_ribbon(data =tmp%>% filter(Tag <= perdictionHorizon),
aes( x= Tag, ymin = Berechnete_Infizierte_min, ymax = Berechnete_Infizierte_max), alpha =alphaForConfidence, outline.type = "full", fill = color1) +
geom_line(aes(x=Tag, y = Berechnete_Infizierte)) +
geom_ribbon(data =tmp%>% filter(Tag <= perdictionHorizon),
aes( x= Tag, ymin = Berechnete_Todesfaelle_min, ymax = Berechnete_Todesfaelle_max), alpha =alphaForConfidence, outline.type = "full", fill = color4) +
geom_point(data = tmp, aes(x = Tag, y = Erfasste_Infizierte, color = "Erfasste Infizierte")) +
geom_line(data = tmp, aes(x = Tag, y = Berechnete_Todesfaelle, color = "Todesfälle berechnet")) +
geom_point(data = tmp, aes(x = Tag, y = Erfasste_Todesfaelle, color = "Todesfälle erfasst")) +
scale_x_date(labels = date_format("%d.%m")) + labs(title = paste0(rkiAndPredictData() %>% filter(!is.na(whichRegion)) %>% select(whichRegion) %>% unique(), ": Kumulierte Infizierte / Todesfälle, CI 95%", sep =""),
x = "Datum", y = "Anzahl",
caption = "Daten von https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.geojson") + scale_color_manual(values = c(
'Erfasste Infizierte berechnet' = color1,
'Erfasste Infizierte' = color2,
'Todesfälle berechnet' = color4,
'Todesfälle erfasst' = color5)) +
labs(color = 'Daten')
if(logy){
p <- p + scale_y_log10(labels = label_number_auto(), limits = c(1, NA))
} else {
p <- p + scale_y_continuous(labels = scales::comma)
}
p <- ggplotly(p, tooltip = c("Erfasste_Infizierte", "Berechnete_Infizierte", "Tag", "Erfasste_Todesfaelle", "Berechnete_Todesfaelle"))
p <- p %>% layout(legend = list(x = 0.69, y = 0.01, font = list(size = 8)))
p
})
######### output$Verlauf ############
output$Verlauf <- renderPlotly({
logy <- ifelse(input$logyInput == "logarithmisch" , TRUE, FALSE)
tmp <- rkiAndPredictData()
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "AnzahlTodesfall"] <- "NeueToteErfasst"
tmp$AktuellInfizierteBerechnet <- as.integer(tmp$AktuellInfizierteBerechnet)
tmp$NeuInfizierteBerechnet <- as.integer(tmp$NeuInfizierteBerechnet)
p <- ggplot(tmp, aes(color ="Aktuell Infizierte berechnet")) + geom_line(aes(x=Tag, y = AktuellInfizierteBerechnet)) + geom_line(aes(x=Tag,y= NeuInfizierteBerechnet, color = "Neu Infizierte berechnet")) +
geom_line(aes(x=Tag,y= NeuInfizierteBerechnet, color = "Neu Infizierte berechnet")) +
geom_point(aes(x=Tag,y= AnzahlFall, color = "Neu Infizierte erfasst")) +
geom_line(aes(x=Tag,y= NeueToteBerechnet, color = "Neue Todesfälle berechnet")) + geom_point(aes(x=Tag,y=NeueToteErfasst, color = "Neue Todesfälle erfasst")) +
geom_line(aes(x=Tag,y= NeuInfizierteBerechnet, color = "Neu Infizierte berechnet")) + geom_line(aes(x=Tag,y= NeuInfizierteBerechnet, color = "Neu Infizierte berechnet")) +
scale_x_date(labels = date_format("%d.%m")) + labs(title = paste0(rkiAndPredictData() %>% filter(!is.na(whichRegion)) %>% select(whichRegion) %>% unique(), ": Verlauf Infizierte / Todesfälle, CI 95%", sep =""),
x = "Datum", y = "Anzahl",
caption = "Daten von https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.geojson") + scale_color_manual(values = c(
'Aktuell Infizierte berechnet' = color1,
'Neu Infizierte berechnet' = color2,
'Neu Infizierte erfasst' = color3,
'Neue Todesfälle berechnet' = color4,
'Neue Todesfälle erfasst' = color5)) +
labs(color = 'Daten')
if(logy){
p <- p + scale_y_log10(label = label_number_auto(), limits = c(1, NA))
} else {
p <- p + scale_y_continuous(labels = scales::comma)
}
p <- ggplotly(p, tooltip = c("AktuellInfizierteBerechnet", "NeuInfizierteBerechnet", "Tag", "NeueToteErfasst", "NeueToteBerechnet","AnzahlFall"))
p <- p %>% layout(legend = list(x = 0.69, y = 0.01, font = list(size = 8)))
p
})
######### output$Krankenhaus ############
output$Krankenhaus <- renderPlotly({
logy <- ifelse(input$logyInput == "logarithmisch" , TRUE, FALSE)
tmp <- rkiAndPredictData()
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "KhBerechnet"] <- "Krankenhaus_berechnet"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "IntensivBerechnet"] <- "Intensiv_berechnet"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "Stationaer"] <- "Krankenhaus_erfasst"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "ICU_Beatmet"] <- "Intensiv_erfasst"
#min
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "KhBerechnet_min"] <- "Krankenhaus_berechnet_min"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "IntensivBerechnet_min"] <- "Intensiv_berechnet_min"
#max
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "KhBerechnet_max"] <- "Krankenhaus_berechnet_max"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "IntensivBerechnet_max"] <- "Intensiv_berechnet_max"
tmp$Intensiv_berechnet <- as.integer(tmp$Intensiv_berechnet)
tmp$Krankenhaus_berechnet <- as.integer(tmp$Krankenhaus_berechnet)
p <- ggplot(tmp, aes( color ="KH berechnet")) +
geom_ribbon(data =tmp%>% filter(Tag <= perdictionHorizon), aes( x= Tag, ymin = Krankenhaus_berechnet_min, ymax = Krankenhaus_berechnet_max), alpha =alphaForConfidence, outline.type = "full", fill = color1) +
geom_line(aes(x=Tag, y = Krankenhaus_berechnet)) + geom_point(aes(Tag, Krankenhaus_erfasst, color = "KH erfasst")) +
geom_ribbon(data =tmp%>% filter(Tag <= perdictionHorizon), aes( x= Tag, ymin = Intensiv_berechnet_min, ymax = Intensiv_berechnet_max), alpha =alphaForConfidence, outline.type = "full", fill = color2) +
geom_line(aes(x=Tag,y= Intensiv_berechnet, color = "Intensiv berechnet")) + geom_point(aes(Tag, Intensiv_erfasst, color = "Intensiv erfasst")) +
scale_x_date(labels = date_format("%d.%m")) +
labs(title = paste0(rkiAndPredictData() %>% filter(!is.na(whichRegion)) %>% select(whichRegion) %>%
unique(), ": Plätze in Krankenhaus / Intensivstation, CI 95%", sep ="") ,
x = "Datum", y = "Anzahl",
caption = "Daten von https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.geojson") +
scale_color_manual(values = c(
'KH berechnet' = color1,
'Intensiv berechnet' = color2,
'KH erfasst' = color6,
'Intensiv erfasst' = color3)) +
labs(color = 'Daten')
if(logy){
p <- p + scale_y_log10(label = label_number_auto(), limits = c(1, NA))
} else {
p <- p + scale_y_continuous(labels = scales::comma)
}
p <- ggplotly(p, tooltip = c("Krankenhaus_berechnet", "Intensiv_berechnet", "Tag", "Krankenhaus_erfasst", "Intensiv_erfasst" ))
p <- p %>% layout(legend = list(x = 0.01, y = 0.99, font = list(size = 8)))
p
})
######### output$MeldungenProWoche ############
output$MeldungenProWoche <- renderPlotly({
paste0(rkiAndPredictData() %>% filter(!is.na(whichRegion)) %>% select(whichRegion) %>% unique(), ": Reproduktionsrate", sep ="")
logy <- ifelse(input$logyInput == "logarithmisch" , TRUE, FALSE)
tmp <- rkiAndPredictData()
# browser()
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "MeldeWithinWeekPer100kInhabitantsBerechnet"] <- "Berechnet"
colnames(tmp)[colnames(tmp) == "MeldeWithinWeekPer100kInhabitants"] <- "Gemeldet"
tmp$Berechnet <- round(tmp$Berechnet, digits = 0)
tmp$Gemeldet <- round(tmp$Gemeldet, digits = 0)
# browser()
# tmp$Reproduktionszahl_ohne_Massnahmen <- round(input$ta*(tmp$Reproduktionszahl_ohne_Massnahmen-1), digits = 3)
# tmp$Aktuelle_Reproduktionszahl <- round(input$ta*(tmp$Aktuelle_Reproduktionszahl-1), digits = 3)
p <- ggplot(tmp, aes(color = "Berechnet")) + geom_line(aes(x=Tag, y = Berechnet), linetype = 2) + geom_point(aes(x = Tag, y = Gemeldet, color = "Gemeldet")) +
# geom_line(aes(x=Tag,y = Aktuelle_Reproduktionszahl, color = "R aktuell")) +
scale_x_date(labels = date_format("%d.%m")) + labs(title = paste0(rkiAndPredictData() %>% filter(!is.na(whichRegion)) %>% select(whichRegion) %>% unique(), ": Meldungen der letzen Woche pro 100.000 Einwohner", sep ="") ,
x = "Datum", y = "Meldungen der letzen Woche / 100.000 Einwohner",
caption = "Daten von https://opendata.arcgis.com/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0.geojson") + scale_color_manual(values = c(
'Berechnet' = color1,
'Gemeldet' = color2)) + geom_hline( yintercept = 50) +
labs(color = 'Daten')+ scale_y_continuous(labels = scales::comma)
p <- ggplotly(p, tooltip = c("Berechnet","Gemeldet", "Tag"))
p <- p %>% layout(legend = list(x = 0.01, y = 0.01, font = list(size = 8)))
p
})
}
)
# Save extra values in state$values when we bookmark
onBookmark(function(state) {
state$values$currentSum <- vals$Flag
})
# copy url into browser url adress field
onBookmarked(function(url) {
showBookmarkUrlModal(url) # Default function
updateQueryString(url) # Update Adresse im Browser
})
# Read values from state$values when we restore
onRestore(function(state) {
vals$Flag <- state$values$currentSum
if(input$BundeslandSelected =="---"){
}else {
vals$Flag <- "Bundesland"
load("data/RkiDataICU_BeatmetOptiTotal.RData")
RkiDataWithSumsNested <- RkiDataICU_BeatmetOptiTotal %>% filter(whichRegion == input$BundeslandSelected)
r0_no_erfasstDf(RkiDataWithSumsNested)
# set menu of Landkreis to "---"
isolate(updateSelectInput(session, "LandkreiseSelected", selected = "---"))
}
if(input$LandkreiseSelected =="---"){
}else {
vals$Flag <- "Landkreis"
load("data/RkiDataICU_BeatmetOptiTotal.RData")
RkiDataWithSumsNested <- RkiDataICU_BeatmetOptiTotal %>% filter(whichRegion == input$LandkreiseSelected)
r0_no_erfasstDf(RkiDataWithSumsNested)
isolate(updateSelectInput(session, "BundeslandSelected", selected = "---"))
}
})
}
shinyApp(ui, server, enableBookmarking = "server")