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ggplot2折线图展示美国和印度COVID-19单日新增确诊人数变化趋势

ggplot2折线图展示美国和印度COVID-19单日新增确诊人数变化趋势 小明的数据分析笔记本
2020-07-22
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导读:数据来源https://covid19.who.int/?gclid=Cj0KCQjwpNr4BRDYARI
数据来源

https://covid19.who.int/?gclid=Cj0KCQjwpNr4BRDYARIsAADIx9zEF_2Pdrovr0jrIsAsMFxUVJLQwfErKz6VcHwR6G8bBx1W1QJSz0waAqAEEALw_wcB

代码

df<-read.csv("../../WHO-COVID-19-global-data.csv",header=T,
             stringsAsFactors = F)
head(df)
df1<-df[df$Country_code=="US"|df$Country_code=="IN",]
head(df1)
table(df1$Country_code)
table(df1$Country)
library(ggplot2)
df2<-na.omit(df1)
x_labels<-paste("2020-0",1:7,"-11",sep="")
x_labels
ggplot(df2,aes(x=Date_reported,y=New_cases,group=Country_code))+
  geom_point(aes(color=Country_code))+
  geom_line(aes(color=Country_code))+
  scale_x_discrete(breaks=x_labels,
                   labels=x_labels)+
  theme_bw()+
  ggtitle("美国和印度每日新增确诊人数")+
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = "top",
        plot.title = element_text(hjust=0.5))+
  labs(x="",y="")+
  scale_color_manual(values=c("red","blue"))+
  scale_y_continuous(breaks=c(0,20000,40000,60000),
                     labels = c("0","2万","4万","6万"))

结果

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写在后面为了凑字数的内容:3月份的时候,老家后院的邻居家的牛丢了,当时我以为肯定找不回来了,他家生活比较困难,因为牛丢了村里的大队还给他家组织了捐款。可是前两天牛居然在玉田找到了!!!,派出所组织村里的大队干部一起去把牛找了回来。村里的人都开玩笑说,丢的时候是个小牛,找回来的时候变成大牛了。这下赚了好多,哈哈哈!


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分享R语言和python在生物信息领域做数据分析和数据可视化的简单小例子;偶尔会分享一些组学数据处理相关的内容
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