
library(tidyverse)

project_folder <- "c:\\Users\\User\\Desktop\\Extending Power BI\\kod\\Extending-Power-BI-with-Python-and-R-main\\Chapter04\\importing-rds-files"


# Deserializuj listę wykresów.
deserialized_lst <- readRDS( file.path(project_folder, "plots_lst.rds") )

# Pobierz nazwy krajów na podstawie kluczy listy nazwanych wykresów
selected_countries_tbl <- names(deserialized_lst)


# Wybierz kraj, uzyskaj z obiektu tibble jego identyfikator kraju.
selected_country <- "Włochy"

#country_id <- selected_countries_tbl %>% 
#  filter( country == selected_country ) %>% 
#  pull( country_id )
country_id <- 2

# Użyj identyfikatora kraju jako indeksu
# listy wykresów i wyodrębnij szeregi czasowe
# powiązane z wybranym krajem.
population_plot <- deserialized_lst %>% 
  pluck( country_id )

# Wykreśl szeregi czasowe (wizualizacja ggplot)
population_plot

