Mapas México .Json 2017

Partiendo de los archvios shp inegi Marco Geoestadístico, junio 2017, que se pueden descargar directamente aqui o se puede correr el algoridmo de descarga.

• El bloque siguiente descarga y descomprime los datos directamente desde INEGI.

#Algoridmo de descarga de los datos.
url<-"http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/geografia/marcogeo/889463142683_s.zip"
if(!file.exists("shpmexico.zip")){
  download.file(url,"shpmexico.zip")
}
if(!file.exists("conjunto_de_datos/areas_geoestadisticas_basicas_rurales.dbf")){
  unzip("shpmexico.zip")
}

• Cargamos las librerias necesarias. Nos basamos en este blog

library(rgdal)
library(geojsonio)
library(spdplyr)
library(rmapshaper)
library(jsonlite)
library(highcharter)

En este documento obtendremos los mapas de cada estado con su division municipal.

• Leemos el archivo shp que contiene la division municipal de México.

#Leer los mapas
area<-readOGR("conjunto_de_datos/areas_geoestadisticas_municipales.shp",
              layer="areas_geoestadisticas_municipales",
              verbose = FALSE)
#Mostrar los datos del mapa
head(area@data)

• Se cambian los nombres de las variables

#Cambiar nombre de los datos
area<-area%>%rename(state_code=CVE_ENT,mun_code=CVE_MUN,
                    mun_name=NOM_MUN)
#Mostrar los datos del mapa
head(area@data)

• Se quitan los 0 a la derecha en state_code y en mun_code

area<-area%>%mutate(state_code=as.factor(as.numeric(as.character(state_code))),
                  mun_code=as.factor(as.numeric(as.character(mun_code))))
#Mostrar los datos del mapa
head(area@data)

• Se grafican el mapa

plot(area)

• Se simplifican los datos, esto reduce el detalle de la lineas, pero tambien reduce el tamaño en bites. Resulta util para visualizaciones a gran escala.

area<- ms_simplify(area)
plot(area)

• Se combierte a json y se guarda

#Convertir a JSON
area_json<-geojson_json(area)
#guardar
geojson_write(area_json,file = "todosmun.json")

Success! File is at todosmun.json

<geojson-file>
  Path:       todosmun.json
  From class: json

Mapas de todos los municipios

• Filtramos para cada estado y guardamos su mapa

for(i in 1:32){
  edo <- area%>% 
  filter(state_code == i)
  #Convertir a JSON
  edo_json<-geojson_json(edo)
  #guardar
  geojson_write(edo_json,file = paste0("mapas/estado",i,".json"))
}

Success! File is at mapas/estado1.json
Success! File is at mapas/estado2.json
Success! File is at mapas/estado3.json
Success! File is at mapas/estado4.json
Success! File is at mapas/estado5.json
Success! File is at mapas/estado6.json
Success! File is at mapas/estado7.json
Success! File is at mapas/estado8.json
Success! File is at mapas/estado9.json
Success! File is at mapas/estado10.json
Success! File is at mapas/estado11.json
Success! File is at mapas/estado12.json
Success! File is at mapas/estado13.json
Success! File is at mapas/estado14.json
Success! File is at mapas/estado15.json
Success! File is at mapas/estado16.json
Success! File is at mapas/estado17.json
Success! File is at mapas/estado18.json
Success! File is at mapas/estado19.json
Success! File is at mapas/estado20.json
Success! File is at mapas/estado21.json
Success! File is at mapas/estado22.json
Success! File is at mapas/estado23.json
Success! File is at mapas/estado24.json
Success! File is at mapas/estado25.json
Success! File is at mapas/estado26.json
Success! File is at mapas/estado27.json
Success! File is at mapas/estado28.json
Success! File is at mapas/estado29.json
Success! File is at mapas/estado30.json
Success! File is at mapas/estado31.json
Success! File is at mapas/estado32.json

• Se procede a generar un mapa para el estado de Aguascalientes

• Se pueden descargar los mapas json de los estados aqui