今天我们来重复一下这张图,首先用我们的nCov2019包,我们可以容易地访问到历史记录,nCov2019包中的全球历史数据, 然后稍微操作一下,就可以拿到所有确诊数超过100的国家,把这个时间当做0点,然后我们就可以对比一下发展趋势了。

require(nCov2019)
require(dplyr)

d <- load_nCov2019()
dd <- d['global'] %>% 
  as_tibble %>%
  rename(confirm=cum_confirm) %>%
  filter(confirm > 100) %>%
  group_by(country) %>%
  mutate(days_since_100 = as.numeric(time - min(time))) %>%
  ungroup 

Continue reading

最近人民日报新媒体发布的「新冠肺炎全球疫情形势」图,很多人想重复,但画不出来。这其实是几行代码的事情而已。

这个图,大名叫风玫瑰图,用R画起来分分钟的事情。但你画出来的,可能很丑,要画出爆款,还是有点门槛的。

这个图确诊数是取过对数,这一点容易,而颜色的映射,也是取对数的,不然的话,前三是红的,其它全绿了。然后标国家和确诊数目,字体还要旋转相应的角度,这一点可能是最难的。当然细节上还有一点,就是中间还要空一个白洞​。​如果你知道怎么加白洞,那么加两圈淡淡的圈也容易了。​

首先我们用nCov2019包中的全球历史数据,两三行代码就能拿到。

Continue reading

新冠全球历史数据

我们的nCov2019包,悄咪咪地加入了全球的历史数据。

历史数据,一如既往地用load_nCov2019()函数获得。然后历史数据嘛,也是一样使用x['global']获得。

> require(nCov2019)
Loading required package: nCov2019
> x = load_nCov2019()
> d = x['global']
> head(d)
        time country cum_confirm cum_heal cum_dead
1 2019-12-01   China           1        0        0
2 2019-12-02   China           1        0        0
3 2019-12-03   China           1        0        0
4 2019-12-04   China           1        0        0
5 2019-12-05   China           1        0        0
6 2019-12-06   China           1        0        0
> tail(d)
           time                        country cum_confirm cum_heal cum_dead
1606 2020-03-08                        Tunisia           1        0        0
1607 2020-03-08                        Ukraine           1        0        0
1608 2020-03-08                  United States         445       10       19
1609 2020-03-08 Holy See  [Vatican City State]           1        0        0
1610 2020-03-08                        Vietnam          30       16        0
1611 2020-03-08                   South Africa           2        0        0

之前的lang参数照常使用,用于指定语言。如果不指定,则会通过R的语言设定来自动设置语言,简单点讲就是你的R是中文的,自动使用中文,其它情况则使用英文。

Continue reading

正如图中所展示的,你在公众号的后台,发送期刊的全称或简称,它就会返回来这个期刊的信息,当然包括我们最想要知道的影响因子和分区信息。

这里的简称是官方简称,像图中Methods Ecol Evol,就是Methods in Ecology and Evolution的简称,这是官方的简称,非官方的,比如我们可以说这个杂志是MEE,这种基本上是不被支持的,因为期刊太多,容易撞名。

所以用起来很简单,全称或简称,输进去,立马出来相关的信息,比如

Continue reading

安装新方式

在《检索疫情数据的R包来了》一文写的安装方式,依然是可行的。但鉴于许多国内的用户,可能在访问github上存在一些问题,我把nCov2019在国内的码云上做了个同步的镜像,所以呢,你也可以通过码云去安装了,安装代码如下:

## 方法一,使用github
remotes::install_github("GuangchuangYu/nCov2019")

## 方法二,使用gitee
remotes::install_git('https://gitee.com/GuangchuangYu/nCov2019')

Continue reading

Arch滚起来一时爽,一直滚啊一直爽,上一次滚出问题还是在笔记本上,《记一次搞死linux又医活的经历》。

在台式机上还是第一次,要说只能怪昨天的运气太差。不好好在家待着隔离,跑来办公室,想着爬个楼梯吧,零接触还健康,衣服就被门勾到,拉扯了一下,破了。然后发现自己出门的时候,钥匙没带,只能在实验室过夜了。想想那就当通宵加班吧,干点活,结果把电脑给搞坏了,于是通宵在修电脑,天亮还没好。人在囧途之办公室版本,电视都不敢这么演。

首先是某灯老连不上,于是yay搜一下,发现有新版本,赶紧装。装完却用不了,报错:

error while loading shared libraries: libwebkit2gtk-4.0.so.37: cannot open shared object file: No such file or directory

搞来搞起,始终运行不了。于是滚动升级整个系统。升完还一样用不了。那么就时光机,回退到老版本吧。因为我基本上隔一段时间,在滚系统之前,都会把整个系统打包。把之前的解压覆盖一下就完整了。十几年前,还在读硕士的时候,就干完笔记本换硬盘,NetBSD系统整个完整搬过去。

Continue reading

Author's picture

Guangchuang Yu

Bioinformatics Professor @ SMU

Bioinformatics Professor

Guangzhou