Función que agrupa los datos de una enfermedad o evento por nombre de columna(s) y número de casos.
Argumentos
- data_event
Un `data.frame` que contiene los datos de una enfermedad o evento.
- nomb_cols
Un `character` (cadena de caracteres) o `array (arreglo) de character` que contiene el nombre de la(s) columna(s) en los datos de la enfermedad o evento.
- porcentaje
Un `logical` (TRUE o FALSE) que indica si se debe agregar una columna con el porcentaje de casos; su valor por defecto es `FALSE`.
- estandar
Un `logical` (TRUE o FALSE) que indica si se debe utilizar el estándar de agrupación de los datos del evento o enfermedad propuesto por el paquete, es decir, que se incluyan estas columnas o variables como parte del resultado `c("cod_eve", "nombre_evento", "ano")`; su valor por defecto es `TRUE`, si su valor es `FALSE` agrupará los datos solamente por las columnas o variables enviadas en el parámetro `nomb_cols`.
Valor
Un `data.frame` con los datos de una enfermedad o evento agrupados por el nombre de la(s) columna(s) y el número de casos.
Ejemplos
data(dengue2020)
data_limpia <- limpiar_data_sivigila(data_event = dengue2020)
agrupar_cols_casos(
data_event = data_limpia,
nomb_cols = "sexo",
porcentaje = TRUE
)
#> # A tibble: 2 × 6
#> sexo cod_eve nombre_evento ano casos porcentaje
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <dbl>
#> 1 F 210 DENGUE 2020 22 46.8
#> 2 M 210 DENGUE 2020 25 53.2
agrupar_cols_casos(
data_event = data_limpia,
nomb_cols = c("sexo", "semana")
)
#> # A tibble: 16 × 6
#> sexo semana cod_eve nombre_evento ano casos
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int>
#> 1 F 01 210 DENGUE 2020 1
#> 2 F 03 210 DENGUE 2020 15
#> 3 F 04 210 DENGUE 2020 1
#> 4 F 05 210 DENGUE 2020 1
#> 5 F 08 210 DENGUE 2020 1
#> 6 F 11 210 DENGUE 2020 1
#> 7 F 14 210 DENGUE 2020 1
#> 8 F 15 210 DENGUE 2020 1
#> 9 M 01 210 DENGUE 2020 1
#> 10 M 02 210 DENGUE 2020 1
#> 11 M 03 210 DENGUE 2020 18
#> 12 M 09 210 DENGUE 2020 1
#> 13 M 10 210 DENGUE 2020 1
#> 14 M 12 210 DENGUE 2020 1
#> 15 M 13 210 DENGUE 2020 1
#> 16 M 16 210 DENGUE 2020 1