Function to create COVID-19 dataset from JHU github

get_covid_data_jhu.r

get_covid_data_jhu<- function(dt_ini, dt_fim, us_columns = TRUE, country = NULL ){ #data inicial para o download, data final para o download, indicação se trabalha com colunas dos EUA (TRUE por default) e lista de países (todos por default)
    
    
    library(dplyr)
    
    #cria um vetor de datas que vai ser iterado na formação do endereço de github que tem os dados
    dates<- c(lubridate::ymd(dt_ini):lubridate::ymd(dt_fim))
    
    #O map_dfr vai montar dinamicamente um único dataframe com as para todas as datas do array
    purrr::map_dfr(dates, function(a_date){
      
      urlfile<-paste0("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/",format(as.Date(a_date, origin= "1970-01-01"), "%m-%d-%Y"),".csv")
      print(urlfile)
        
      #Em cada iteração o objeto data_frame jhu_data é alimentado e no final do laço o map_dfr se encarrega de fazer a concatenação  
      jhu_data<- readr::read_csv(url(urlfile))
      
      if (!is.null(country)){
        jhu_data<-
          jhu_data %>%
          filter(Country_Region %in% country)
      } 
      
      if (!us_columns){
        jhu_data<-
          jhu_data %>% 
          select(-c(1:3))
      }
      
      
    })
  }

#example
df_covid_jhu<- get_covid_data_jhu("2020-05-24","2020-05-25", us_columns = FALSE, country = c("US", "Brazil"))

Ótimo trabalho!

Aqui uma versão em python que faz basicamente a mesma coisa, pra quem preferir.

Ótimo trabalho!

Aqui uma versão em python que faz basicamente a mesma coisa, pra quem preferir.

Obrigado João Vítor. Ficou ótimo o seu código!
Parabéns pela iniciativa