R ile İnteraktif Grafik Örnekleri: Covid-19 Verisi

Bu yazıda interaktif grafikler yardımıyla veri görselleştirmeye bir örnek vereceğim. Buradaki amaç yıllara, aylara ya da haftalara göre değişen özelliklerin interaktif grafikler yardımıyla oluşturulması ve farklı değişkenlere göre karşılaştırılması olacaktır.

Ben genelde bu tür grafikleri PISA, TIMMS gibi eğitime dayalı verilerde sıklıkla kullanırım. Bir ya da birçok ülkenin verilerinin yıllara göre değişimlerini karşılaştırlmalı grafiklere dökerim. Bu bakımdan elinizde bu tür veriler var ise kullanışlı bir şekilde grafiğe nasıl dökebilirsiniz bununla ilgili birkaç örnek göstereceğim.

Bu görselleştirmeyi yaparken PISA verilerini kullanacaktım ama malum virüsle yatıp virüsle kalktığımız için Koronavirüs verileri üzerinden bu grafikleme işlemini yapmaya karar verdim.

Bu yazıda kullanılan tüm veriler EU Open Data Portal sayfasından alınmıştır. Linkteki veride tüm ülkelere ait istatistikler bulunmakta. Ancak ben hepsini seçmedim. 19 Nisan 2020 tarihi itibariyle ilk 7’de olan ülkeleri seçtim. Türkiye o anda listenin 7. sırasında bulunmaktaydı.

Grafikleme işlemlerinde ggplot ve plotly paketlerini kullandım. Veri düzenlemesinde ise data.table ve tidyderse paketlerinden yararlandım.

İsterseniz ilk olarak veriyi okutup yapısına bakalım.

library(data.table)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(plotly)  


corona <- fread("https://raw.githubusercontent.com/rnzbrk/R-files-/master/corona2.txt",  header=TRUE, sep="\t", encoding = 'UTF-8')

str(corona)

## Classes 'data.table' and 'data.frame':   455 obs. of  6 variables:
##  $ Hafta: int  16 16 16 16 16 16 16 15 15 15 ...
##  $ Gün  : int  7 6 5 4 3 2 1 7 6 5 ...
##  $ Vaka : int  32922 30833 31667 30148 26922 25023 27620 28391 35527 33901 ...
##  $ Ölüm : int  1856 3770 2299 4928 2408 1541 1500 1831 2087 1873 ...
##  $ Ülke : chr  "Amerika" "Amerika" "Amerika" "Amerika" ...
##  $ Pop  : int  327167434 327167434 327167434 327167434 327167434 327167434 327167434 327167434 327167434 327167434 ...
##  - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

Kullandığım veri orjinal verinin düzenlenmiş halidir. Kullandığım corona verisinde haftaları ve günleri kullanıldım. Böylece hafta hafta ve gün gün vaka ve ölüm sayılarını görmek mümkün olacak. Veride ayrıca Pop değişkeni ise popülasyonu yani nüfusu göstermektedir. Bu değişkeni ilerleyen zamanlarda illere göre veriler gelirse kullanacağız.

Veride belirtilen hafta numaraları, 2020 senesinin hafta numaralarını belirtir. Detay için linke tıklayabilirsiniz. Günler ise haftanın 7 gününü belirtir. 1 Pazartesi ve 7 ise Pazar olarak kodlanmıştır.

Koronavirüs verileri incelendiğinde Çin hariç, dünya genelinde vakaların 15 Şubat itibariyle ortaya çıktığı belirlenmiş ve istatistikler bu tarihi baz alarak yayınlanmıştır İtalya Örneği. Ancak Türkiye’de virüsün ilk görüldüğü tarih diğer ülkelerden geç olarak 12 Mart 2020’dir. Kaynak EU Open Data Portal . Bu bilgi T.C. Sağlık Bakanlığı’nın sitesinde 10 Mart olarak görülmektedir ancak ben diğer verilerle tutarlı olması açısında EU Open Data verisini kullandım. Kaynak T.C. Sağlık Bakanlığı

Şimdi isterseniz Türkiye’nin haftalara göre vaka ve ölüm sayılarına bakalım. Çizgilerin üzerine geldiğinizde grafik size hangi haftada olduğunuzu ve vaka/ölüm sayısının ne olduğunu gösterecektir.

p1 <- corona %>%
  filter(Ülke == "Türkiye") %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Vaka, group = Hafta)) + 
  geom_line() +
scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("Pts", "Salı", "Çarş", "Perş","Cuma", "Cts", "Pazar"))



ggplotly(p1)

p2 <- corona %>%
  filter(Ülke == "Türkiye") %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Ölüm, group = Hafta)) + 
  geom_line(color="red") +
scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("Pts", "Salı", "Çarş", "Perş","Cuma", "Cts", "Pazar"))



ggplotly(p2)

Bu grafikler dinamik olmayan grafiklerdir. Grafikleri manipüle edebilmek için Hafta sayısını interaktif olarak kullanabileceğimiz bir formata dönüştürelim. Bu grafikle beraber alt tarafta Hafta numaralarını kontrol edebileceğimiz bir çubuk olacak. Böylecee haftalar ilerledikçe değişimi daha rahat görebileceğiz. Bu çubuğun başında yer alan oynat tuşuna basarak otomatik oynatmayı da isteyebiliriz. Bu tür interaktif bir grafiği kullanırken tek yapmamız gereken yukarıda group argümanı yerine frame argümanını kullanmak olacak. 12. haftaya kadar hem vaka hem de ölüm olmadığına dikkat ediniz.

p3 <- corona %>%
  filter(Ülke == "Türkiye") %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Vaka, frame = Hafta)) + 
  geom_line() +
scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("Pts", "Salı", "Çarş", "Perş","Cuma", "Cts", "Pazar"))



ggplotly(p3)

p4 <- corona %>%
  filter(Ülke == "Türkiye") %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Ölüm, frame = Hafta)) + 
  geom_line(color="red") +
scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("Pts", "Salı", "Çarş", "Perş","Cuma", "Cts", "Pazar"))



ggplotly(p4)

Yukarıdaki tablolar tabi ki daha kullanışlı görünüyor. Ancak çoğu kişi ilk versiyonu da seçebilir. Ama biz illa bir seçim yapmak zorunda değiliz. Gelin şimdi Şekil 1 ve 3 ile Şekil 2 ve 4’ü birleştirelim. Böylece interaktif çubuk ilerledikçe diğer haftaların izleri de arka planda olacaktır.

p5 <- corona %>%
  filter(Ülke == "Türkiye") %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Vaka)) +
  geom_line(aes(group = Hafta), alpha = 0.2) +
  geom_line(aes(frame = Hafta), color = "steelblue", size = 2) +
scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("Pts", "Salı", "Çarş", "Perş","Cuma", "Cts", "Pazar"))



ggplotly(p5)

p6 <- corona %>%
  filter(Ülke == "Türkiye") %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Ölüm)) +
  geom_line(aes(group = Hafta), alpha = 0.2) +
  geom_line(aes(frame = Hafta), color = "red", size = 2) +
scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("Pts", "Salı", "Çarş", "Perş","Cuma", "Cts", "Pazar"))



ggplotly(p6)

Gelelim ülkeleri karşılaştırmaya. Son grafik türünden yararlanarak verimizde bulunan 7 ülkeyi hem vaka hem ölüm sayısı cinsinden karşılaştıralım. Burada kullandığımız animation_opts(frame = 1000) argümanı, otomatik veri geçişindeki hızı milisaniye cinsinden ayarlamamızı sağlıyor.

 p7 <- corona %>%
  filter(Ülke %in% c("Türkiye", "Amerika", "İspanya", "İtalya", "Almanya", "İngiltere", "Fransa")) %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Vaka)) +
  geom_line(aes(group = Hafta), alpha = 0.2) +
  geom_line(aes(frame = Hafta), color = "steelblue", size = 1) +
  facet_grid(. ~ Ülke)  + 
  scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("P", "S", "Ç", "P","C", "C", "P")) +
  theme(
  axis.title.x = element_blank(),
  axis.title.y = element_blank())
 
 
 
 ggplotly(p7) %>%
  animation_opts(frame = 1000)

 p8 <- corona %>%
  filter(Ülke %in% c("Türkiye", "Amerika", "İspanya", "İtalya", "Almanya", "İngiltere", "Fransa")) %>%
  ggplot(aes(x = Gün, y = Ölüm)) +
  geom_line(aes(group = Hafta), alpha = 0.2) +
  geom_line(aes(frame = Hafta), color = "red", size = 1) +
  facet_grid(. ~ Ülke)  +
  scale_x_discrete(limits=1:7, labels = c("P", "S", "Ç", "P","C", "C", "P")) +
  theme(
  axis.title.x = element_blank(),
  axis.title.y = element_blank())
 
 
 ggplotly(p8)  %>%
  animation_opts(frame = 1000)

Grafiklere bakılacak olursa özellikle haftalara göre vaka sayıları Amerika hariç benzer örüntüler içerirken, ölüm sayısında Türkiye diğer ülkelere göre daha iyi durumdadır. Amerika ise haftalık ölüm sayılarında diğer tüm ülkelerden ileridedir.

Son olarak da Vaka-Ölüm sayısını düzgünleştirerek verelim. Böylece Vaka sayısı arttıkça ölüm sayıları nasıl seyrediyor onu net bir şekillde görebiliriz. Şekil 9’da Amerika uç değer olduğundan diğer ülkelerin durumları pek net görülememektedir. Ancak şekil 10’da aynı grafik Amerika hariç tekrar çizilmiştir. Burada dikkat edileceği gibi Fransa ve İngiltere’nin düşüşe geçtiği görülebilir. Türkiye’de ise şimdilik vaka sayısı arttıkça ölüm sayısının arttığını görmekteyiz.

p9 <- ggplot(corona, aes(x = Vaka, y = Ölüm, color = Ülke)) + 
  geom_point(alpha = 0.5) + 
  geom_smooth()
p9

Şekil 9: Ülkelerin Vaka-Ölüm Eğilimleri

corona2 <- corona %>%
  filter(Ülke %in% c("Türkiye", "İspanya", "İtalya", "Almanya", "İngiltere", "Fransa"))
  
  
  p10 <- ggplot(corona2, aes(x = Vaka, y = Ölüm, color = Ülke)) + 
  geom_point(alpha = 0.5) + 
  geom_smooth()

  p10

Şekil 10: Ülkelerin Vaka-Ölüm Eğilimleri (Amerika Hariç)