fix: report template, title, plots and logic for multiple diseases

DESCRIPTION

@@ -4,9 +4,19 @@ Type: Package
 Version: 0.0.2.0
 Authors@R: 
   c(
-    person("Zulma M. Cucunubá", role = "aut"),
-    person("Geraldine Gómez Millán", role = c("aut", "cre"),
-           email = "[email protected]")
+    person(given = "Geraldine", family = "Gómez Millán", email = "[email protected]", role = c("aut", "cre", "ctb"),
+        comment = c(ORCID = "https://orcid.org/0009-0007-8701-0568")),
+    person(given = "Zulma M.", family = "Cucunubá", email = "[email protected]", role = c("aut", "ctb"),
+        comment = c(ORCID = "https://orcid.org/0000-0002-8165-3198")),
+    person(given = "Hugo", family = "Gruson", email = "[email protected]", role = c("ctb"),
+        comment = c(ORCID = "https://orcid.org/0000-0002-4094-1476")),
+    person(given = "Laura", family = "Gómez Bermeo", email = "[email protected]", role = c("ctb"),
+        comment = c(ORCID = "https://orcid.org/0000-0003-4028-2893")),
+    person(given = "Miguel", family = "Gámez", role = c("ctb")),
+    person(given = "Jennifer", family = "Méndez-Romero", role = c("ctb")),
+    person(given = "Johan", family = "Calderón", role = c("ctb")),
+    person(given = "Lady", family = "Flórez-Tapiero", role = c("ctb")),
+    person(given = "Verónica", family = "Tangarife-Arredondo", role = c("ctb"))
   )
 Description: Provides functions for data wrangling and automated reports 
     from SIVIGILA source.
@@ -23,10 +33,12 @@ Imports:
     stringr,
     xml2,
     epitrix,
-    sf
+    sf,
+    readxl
 Suggests: 
     knitr,
     rmarkdown
+Depends: R (>= 2.10)
 Config/Needs/website:
     epiverse-trace/epiversetheme
 VignetteBuilder: knitr

R/cleaning_data.R

@@ -7,8 +7,9 @@
 #' @return Un data frame que contiene los códigos geográficos estandarizados
 #' de los datos de una enfermedad o evento
 #' @examples
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' estandarizar_geo_cods(data_event = data_event)
 #' @export
 estandarizar_geo_cods <- function(data_event) {
@@ -49,8 +50,9 @@ estandarizar_geo_cods <- function(data_event) {
 #' @examples
 #' geo_cods <- import_geo_cods()
 #' depto_cods <- obtener_cods_dpto(geo_cods)
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' data_agrupada <- agrupar_cols_casos(data_event,
 #'                                     "cod_dpto_o",
 #'                                     agr_porcentaje = TRUE)
@@ -91,8 +93,9 @@ limpiar_cods_event_dpto <- function(depto_cods,
 #' de los datos de una enfermedad o evento
 #' @examples
 #' geo_codes <- import_geo_cods()
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' limpiar_cods_dpto(data_event = data_event,
 #'                   col_cods_data = "cod_dpto_o",
 #'                   geo_data = geo_codes,
@@ -136,15 +139,18 @@ limpiar_cods_dpto <- function(data_event,
 #' @return Un data framecon las edades en años según las unidades de medida
 #' del SIVIGILA
 #' @examples
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' convert_edad(data_event = data_event,
 #'              col_edad = "edad",
 #'              col_uni_med = "uni_med")
 #' @export
 convert_edad <- function(data_event,
                          col_edad = "edad",
                          col_uni_med = "uni_med") {
+  data_event$uni_med <- as.numeric(data_event$uni_med)
+  data_event$edad <- as.numeric(data_event$edad)
   data_event_years <-
     dplyr::mutate(data_event,
                   edad =
@@ -173,16 +179,17 @@ convert_edad <- function(data_event,
 #' incluyen NA, Infinito o NaN
 #' @param data_event Un data frame que contiene los datos de una
 #' enfermedad o evento
-#' @param nom_col Un character (cadena de caracteres) que contiene el
+#' @param column Un character (cadena de caracteres) que contiene el
 #' nombre de la columna en los datos de una enfermedad o evento a evaluar
 #' @return Los datos limpios sin valores NA, Infinito o NaN
 #' @examples
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' remove_val_nin(data_event = data_event, nom_col = "edad")
 #' @export
-remove_val_nin <- function(data_event, nom_col) {
-  ref_col <- paste0("data_event$", nom_col)
+remove_val_nin <- function(data_event, column) {
+  ref_col <- paste0("data_event$", column)
   data_event_del <- data_event
   del_rows <-
     which(ifelse(is.na(eval(parse(text = ref_col))), TRUE,
@@ -206,8 +213,9 @@ remove_val_nin <- function(data_event, nom_col) {
 #' @return Un data framecon los datos sin las fechas mayores que el
 #' valor de comparación
 #' @examples
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' remove_error_fecha(data_event = data_event,
 #'                    col_ini = "ini_sin",
 #'                    col_comp = "fec_hos")
@@ -229,24 +237,24 @@ remove_error_fecha <- function(data_event,
 #' de un evento o enfermedad
 #' @param format_fecha Un character (cadena de caracteres)
 #' que contiene  el formato deseado de fecha
-#' @param nombres_col Un character (cadena de caracteres) que
+#' @param columns Un character (cadena de caracteres) que
 #' contiene los nombres de la columna a formatear
 #' @return Un data framecon los datos con las fechas formateadas
 #' @examples
 #' data_event <- import_data_event(2020, "DENGUE")
-#' data_event <- format_fecha(data_event)
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' format_fecha(data_event = data_event,
-#'              format_fecha = "%AAAA-%MM-%DD",
-#'              nombres_col = c("ini_sin", "fec_hos"))
+#'              format_fecha = "%Y-%m-%d",
+#'              columns = c("ini_sin", "fec_hos"))
 #' @export
 format_fecha <- function(data_event,
-                         format_fecha = "%AAAA-%MM-%DD",
+                         format_fecha = "%Y-%m-%d",
                          nombres_col = c()) {
   data_event_limp <- data_event
-  for (name in nombres_col) {
+  for (name in columns) {
     if (!is.null(name)) {
-      ref_col <- eval(parse(text = paste0("data_event_limp$", name)))
-      ref_col <- as.Date(ref_col, format = format_fecha)
+      data_event_limp[[name]] <- as.Date(data_event[[name]],
+                                         format = format_fecha)
     }
   }
   return(data_event_limp)
@@ -261,7 +269,8 @@ format_fecha <- function(data_event,
 #' @return Un data framecon las etiquetas del encabezado formateadas
 #' con guión bajo (_)
 #' @examples
-#' data_event <- import_data_event(2019, "DENGUE")
+#' data(dengue2020)
+#' data_event <- dengue2020
 #' limpiar_encabezado(data_event = data_event)
 #' @export
 limpiar_encabezado <- function(data_event) {
@@ -278,38 +287,38 @@ limpiar_encabezado <- function(data_event) {
 #' de una enfermedad o evento
 #' @param format_fecha Un character (cadena de caracteres) que contiene
 #' el formato deseado de fecha; su valor por defecto es "\%AAAA-\%MM-\%DD"
-#' @param nombre_col Un character (cadena de caracteres) que contiene
+#' @param column Un character (cadena de caracteres) que contiene
 #' el nombre de la columna del conjunto de datos
 #' @param col_comp Un character (cadena de caracteres) que contiene el
 #' nombre de la columna de comparación del conjunto de datos
 #' @return Un data framecon los datos con las fechas limpias
 #' @examples
 #' data_event <- import_data_event(2020, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' limpiar_fecha_event(data_event = data_event,
 #'                     year = 2020,
-#'                     format_fecha = "%AAAA-%MM-%DD",
+#'                     format_fecha = "%Y-%m-%d",
 #'                     nombre_col = "ini_sin",
 #'                     col_comp = "fec_hos")
 #' @export
 limpiar_fecha_event <- function(data_event,
                                 year,
-                                format_fecha = "%AAAA-%MM-%DD",
+                                format_fecha = "%Y-%m-%d",
                                 nombre_col = "ini_sin",
                                 col_comp = NULL) {
   data_event_fecha_ini <- data_event
   if (!is.null(col_comp)) {
     data_event_fecha_ini <-
       remove_error_fecha(data_event_fecha_ini,
-                         nombre_col,
+                         column,
                          col_comp)
   }
   data_event_fecha_ini[order(eval(parse(text =
                                           paste0("data_event_fecha_ini$",
-                                                 nombre_col))),
+                                                 column))),
                              decreasing = TRUE), ]
   data_event_fecha_ini <- data_event_fecha_ini[format(eval(
-    parse(text = paste0("data_event_fecha_ini$", nombre_col))
+    parse(text = paste0("data_event_fecha_ini$", column))
   ), "%Y") == year, ]
   return(data_event_fecha_ini)
 }
@@ -319,19 +328,19 @@ limpiar_fecha_event <- function(data_event,
 #' Función que limpia las edades de los datos de una enfermedad o evento
 #' @param data_event Un data frame que contiene los datos de una
 #' enfermedad o evento
-#' @param nombre_col Un character (cadena de caracteres) con el nombre
+#' @param column Un character (cadena de caracteres) con el nombre
 #' de la columna de los datos que contiene las edades;
 #' su valor por defecto es edad
 #' @return Un data framecon los datos de una enfermedad o evento
 #' con las edades limpias
 #' @examples
 #' data_event <- import_data_event(2020, "DENGUE")
-#' data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
+#' data_event <- limpiar_data_sivigila(data_event, 2020)
 #' limpiar_edad_event(data_event = data_event, nombre_col = "edad")
 #' @export
-limpiar_edad_event <- function(data_event, nombre_col = "edad") {
+limpiar_edad_event <- function(data_event, column = "edad") {
   data_event_years <- convert_edad(data_event)
-  data_event_years <- remove_val_nin(data_event_years, nombre_col)
+  data_event_years <- remove_val_nin(data_event_years, column)
 }
 
 #' Limpiar los valores atipicos de los datos
@@ -358,8 +367,8 @@ limpiar_val_atipic <- function(data_event) {
       code <- names(event)
       if (cod_event %in% code) {
         cols <- event[as.character(cod_event)]
-        for (nom_cols in cols) {
-          for (col in nom_cols) {
+        for (columns in cols) {
+          for (col in columns) {
             data_event[eval(parse(text = col))] <- NA
           }
         }
@@ -376,7 +385,7 @@ limpiar_val_atipic <- function(data_event) {
 #' una enfermedad o evento
 #' @param year Un numeric (numerico) que contiene el año de los
 #' datos de una enfermedad o evento
-#' @return Un data framecon los datos limpios de la enfermedad o evento
+#' @return Un data frame con los datos limpios de la enfermedad o evento
 #' @examples
 #' year <- 2019
 #' data_event <- import_data_event(year, "DENGUE")
@@ -385,17 +394,21 @@ limpiar_val_atipic <- function(data_event) {
 limpiar_data_sivigila <- function(data_event, year) {
   data_event <- limpiar_encabezado(data_event)
   data_event <- limpiar_edad_event(data_event)
-  nom_cols_fechas <- config::get(file = system.file("extdata",
+  columns_fechas <- config::get(file = system.file("extdata",
                                                     "config.yml",
                                                     package = "sivirep"),
                                  "dates_column_names")
   data_event_limp <- format_fecha(data_event,
-                                  nombres_col = nom_cols_fechas)
-  data_event_limp <- limpiar_fecha_event(data_event_limp, year,
-                                         nombre_col = nom_cols_fechas[3],
-                                         col_comp = nom_cols_fechas[4])
-  data_event_limp <- limpiar_fecha_event(data_event_limp, year,
-                                         nombre_col = nom_cols_fechas[2])
+                                  columns = columns_fechas)
+  nombre <- unique(data_event$nombre_evento)
+  if (length(nombre) == 1 && !stringr::str_detect(nombre, "MORTALIDAD")) {
+  if (length(nombre) == 1 && !stringr::str_detect(nombre, "MORTALIDAD")) {
+    data_event_limp <- limpiar_fecha_event(data_event_limp, year,
+                                           column = columns_fechas[3],
+                                           col_comp = columns_fechas[4])
+    data_event_limp <- limpiar_fecha_event(data_event_limp, year,
+                                           column = columns_fechas[2])
+  }
   data_event_limp <- estandarizar_geo_cods(data_event_limp)
   data_event_limp <- convert_edad(data_event_limp,
                                   col_edad = "edad",

R/dengue2020.R

@@ -0,0 +1,15 @@
+#' Datos Dengue 2020 en sivirep
+#'
+#' Data from
+#'
+#' @docType data
+#'
+#' @usage dengue2020
+#'
+#' @format An object of class \code{"cross"}; see \code{\link[qtl]{read.cross}}.
+#'
+#' @keywords datasets
+#'
+#' @examples
+#' dengue2020
+"dengue2020"