A segunda onda está chegando a Londres?

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Algumas colunas no arquivo de dados mudaram, então eu atualizei o código da minha última postagem.

É preocupante que o número diário de novos casos tenha subido para o mesmo nível de quando o bloqueio começou. A velocidade do aumento permanece bastante lenta. Isso pode ocorrer porque, mas não se limitando a:
  • O nível de imunidade em Londres é maior
  • As pessoas estão mais cuidadosas (mas, como observo, cada vez mais relaxadas com o passar dos dias)
  • Mobilidade restrita e trabalho de casa
  • Melhor ventilação, pois o tempo está muito quente e as pessoas aqui não têm ar condicionado.
Portanto, é bastante tentador concluir que o limite crítico para a segunda onda será maior do que cerca de 150 pessoas por dia quando o último bloqueio começou. Vou arriscar um palpite – 200-300 pessoas por dia potencialmente? Se a tendência continuar, ciente de que a última queda se deve ao atraso, o nível pode ser rompido em 2 a 4 semanas?
# data.table #R # covid19 #secondwave

Código completo abaixo:
biblioteca (data.table)
biblioteca (ggplot2)
data_url <- “https://c19downloads.azureedge.net/downloads/csv/coronavirus-cases_latest.csv”
raw_data <- fread (data_url, check.names = TRUE)

plot_lab_confirmed_cases <- function (raw_data, area_name, area_type) {
area_data <- raw_data[
    Area.name == area_name &
      Area.type == area_type,,
    ][,Specimen.date := as.Date(Specimen.date)
      ][,c(“Specimen.date”,”Daily.lab.confirmed.cases”)][
        order(Specimen.date)
        ]
area_data <- merge (area_data,
data.table (Specimen.date = seq (
min (area_data[,Specimen.date]),
max (area_data[,Specimen.date]),
por = “1 dia”
)), todos = TRUE, por = “Specimen.date”)
setkey (area_data, Specimen.date)
setnafill (area_data, type = “const”, fill = 0,
cols = c (“Daily.lab.confirmed.cases”))
area_data[,roll_mean := frollmean(Daily.lab.confirmed.cases, n = 7, align = “right”)]
m_area_data <- melt (area_data, id.vars = ”Specimen.date”,
measure.vars = c (“Daily.lab.confirmed.cases”, ”roll_mean”))
area_plot <- ggplot (m_area_data, aes (x = Specimen.date, y = value, fill = variable, color = variable)) +
geom_bar (data = subset (m_area_data, variable == “Daily.lab.confirmed.cases”),
stat = “identidade”) +
geom_line (data = subset (m_area_data, variable == “roll_mean”)) +
laboratórios (x = “Data da amostra”, y = “Número de casos confirmados”,
preenchimento = “”, cor = “”) +
scale_fill_manual (values ​​= c (“# ff0000 ″,” # 000000 ”),
labels = c (sprintf (“% s # casos confirmados diariamente”, area_name),
“Média de 7 dias”)) +
scale_color_manual (values ​​= c (“# ff0000 ″,” # 000000 ”),
labels = c (sprintf (“% s # casos confirmados diariamente”, area_name),
“Média de 7 dias”)) +
scale_x_date (date_breaks = “2 semanas”, date_labels = “% Y-% m-% d”) +
theme_bw ()% + replace% theme (legend.position = “top”,
legend.justification = “left”)
area_plot
}


london_plot <- plot_lab_confirmed_cases (raw_data, “Londres”, “região”)
ggsave (filename = “London_COVID.png”, london_plot,
largura = 10, altura = 6)


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var vglnk = {chave: ‘949efb41171ac6ec1bf7f206d57e90b8’}; (função (d, t) {var s = d.createElement

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