sormasmap is an R package with the goal to visualize the current
spread of the SORMAS app within Germany. The
package is primarily used for generating and embedding leaflet and
ggplot graphs. Contributions highly welcome.
You can install the released version of sormasmap with:
devtools::install_github("gstephan/sormasmap")One of the primary key features is an overview of all German Gesundheitsaemter. The data is generated from the RKI PLZ Tool with its data source. This data has all German Gesundheitsaemter in it with all associated ZIP codes. Data is exctracted from the xml file.
Attached to this data are the geo locations with its longitude and
latitude for visualization purposes. The geo location is received via
the ggmap interface to google maps. Package documentation for the
setup can be seen here.
The data is nested, implicating that some google maps data variables and
RKI PLZ tool variables are nested and they can be explored via the
e.g. tidyrs unnest() functions.
library(sormasmap)
gesundheitsaemter
#> # A tibble: 399 x 13
#> id name department street postalcode place plz_rki gemeinden long lat
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <list> <list> <dbl> <dbl>
#> 1 1 Stad~ Fachberei~ Norde~ 24939 Flen~ <chr [~ <chr [14~ 9.43 54.8
#> 2 2 Land~ Amt für G~ Fleet~ 24103 Kiel <chr [~ <chr [31~ 10.1 54.3
#> 3 3 Hans~ Gesundhei~ Sophi~ 23560 Lübe~ <chr [~ <chr [11~ 10.7 53.9
#> 4 4 Stad~ Gesundhei~ Meßto~ 24534 Neum~ <chr [~ <chr [12~ 9.99 54.1
#> 5 5 Krei~ Fachdiens~ Esmar~ 25746 Heide <chr [~ <chr [10~ 9.08 54.2
#> 6 6 Krei~ Fachdiens~ Damm 8 25813 Husum <NULL> <chr [11~ 9.05 54.5
#> 7 7 Krei~ Fachdiens~ Holst~ 23701 Eutin <chr [~ <chr [36~ 10.6 54.1
#> 8 8 Krei~ Fachdiens~ Kurt-~ 25337 Elms~ <chr [~ <chr [37~ 9.70 53.7
#> 9 9 Krei~ Fachdiens~ Kaise~ 24768 Rend~ <NULL> <chr [10~ 9.67 54.3
#> 10 10 Krei~ Fachdiens~ Moltk~ 24837 Schl~ <chr [~ <chr [72~ 9.56 54.5
#> # ... with 389 more rows, and 3 more variables: plz_google <chr>,
#> # data_rki <list>, data_google <list>As an example, you are interested in one region, here the Thuringian city Eisenach. Select important variables:
library(dplyr)
library(tidyr)
gesus <- gesundheitsaemter %>%
select(name, postalcode, plz_rki, gemeinden, long, lat)
gesus
#> # A tibble: 399 x 6
#> name postalcode plz_rki gemeinden long lat
#> <chr> <chr> <list> <list> <dbl> <dbl>
#> 1 Stadt Flensburg 24939 <chr [5]> <chr [14]> 9.43 54.8
#> 2 Landeshauptstadt Kiel 24103 <chr [17]> <chr [31]> 10.1 54.3
#> 3 Hansestadt Lübeck 23560 <chr [12]> <chr [11]> 10.7 53.9
#> 4 Stadt Neumünster 24534 <chr [5]> <chr [12]> 9.99 54.1
#> 5 Kreis Dithmarschen 25746 <chr [31]> <chr [103]> 9.08 54.2
#> 6 Kreis Nordfriesland 25813 <NULL> <chr [111]> 9.05 54.5
#> 7 Kreis Ostholstein 23701 <chr [27]> <chr [36]> 10.6 54.1
#> 8 Kreisverwaltung Pinneberg 25337 <chr [28]> <chr [37]> 9.70 53.7
#> 9 Kreis Rendsburg-Eckernförde 24768 <NULL> <chr [105]> 9.67 54.3
#> 10 Kreis Schleswig-Flensburg 24837 <chr [70]> <chr [72]> 9.56 54.5
#> # ... with 389 more rowsSubset your data:
eisenach_gesu <- gesus %>%
unnest(gemeinden) %>%
filter(grepl("Eisenach", gemeinden))
eisenach_gesu
#> # A tibble: 2 x 6
#> name postalcode plz_rki gemeinden long lat
#> <chr> <chr> <list> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 Kreisverwaltung Eifelkreis Bitbur~ 54634 <chr [35~ Eisenach 6.52 50.0
#> 2 Landratsamt Wartburgkreis 36433 <chr [23~ Eisenach 10.2 50.8Unnest all possilbe Zip code ranges of the Gesundheitsamt that the city Eisenach is associated with:
eisenach_gesu %>%
filter(grepl("Wartburgkreis", name)) %>%
unnest(plz_rki) %>%
print(n = 30)
#> # A tibble: 23 x 6
#> name postalcode plz_rki gemeinden long lat
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36404 Eisenach 10.2 50.8
#> 2 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36414 Eisenach 10.2 50.8
#> 3 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36419 Eisenach 10.2 50.8
#> 4 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36433 Eisenach 10.2 50.8
#> 5 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36448 Eisenach 10.2 50.8
#> 6 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36452 Eisenach 10.2 50.8
#> 7 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36456 Eisenach 10.2 50.8
#> 8 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36457 Eisenach 10.2 50.8
#> 9 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36460 Eisenach 10.2 50.8
#> 10 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36466 Eisenach 10.2 50.8
#> 11 Landratsamt Wartburgkreis 36433 36469 Eisenach 10.2 50.8
#> 12 Landratsamt Wartburgkreis 36433 37005 Eisenach 10.2 50.8
#> 13 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99817 Eisenach 10.2 50.8
#> 14 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99819 Eisenach 10.2 50.8
#> 15 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99820 Eisenach 10.2 50.8
#> 16 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99826 Eisenach 10.2 50.8
#> 17 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99830 Eisenach 10.2 50.8
#> 18 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99831 Eisenach 10.2 50.8
#> 19 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99834 Eisenach 10.2 50.8
#> 20 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99837 Eisenach 10.2 50.8
#> 21 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99842 Eisenach 10.2 50.8
#> 22 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99846 Eisenach 10.2 50.8
#> 23 Landratsamt Wartburgkreis 36433 99848 Eisenach 10.2 50.8This information prepares the visualization.
library(ggplot2)
library(raster)Get German Bundesland map data
germany <- getData(country = "Germany", level = 1)Plot the data:
gesundheitsaemter %>%
ggplot(aes(long, lat)) +
geom_polygon(
data = germany,
aes(long, lat, group = group),
colour = "white",
fill = "#add8e6") +
geom_point() +
coord_map() +
theme_void() +
labs(title = "German Gesundheitsaemter")