Esta es el primer cuaderno R en formato Markdown para el curso de Geomatica Basica 2023-1, tiene como objetivo presentar los cultivos agricolas de mayor producción en el departamento de Risaralda, Colombia. Como fuente principal se usara datos en archivo Excel que contienen las Evaluaciones Agropecuarias Municipales (EVA) producidas por la UPRA para el año 2020.
Esta sera la configuracion utilizada para la lectura y analisis del archivo EVA
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.0 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.1 ✔ tibble 3.1.8
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the ]8;;http://conflicted.r-lib.org/conflicted package]8;; to force all conflicts to become errorsEn este espacio vamos a leer el archivo con los datos de estadísticas agropecuarias municipales y lo describimos.
EVA=read.csv("C:/Cuaderno1/EVA3.csv")Revisamos los encabaezados del archivo
head(EVA)## CÓD...DEP. DEPARTAMENTO CÓD..MUN. MUNICIPIO GRUPO..DE.CULTIVO
## 1 15 BOYACA 15114 BUSBANZA HORTALIZAS
## 2 25 CUNDINAMARCA 25754 SOACHA HORTALIZAS
## 3 25 CUNDINAMARCA 25214 COTA HORTALIZAS
## 4 54 NORTE DE SANTANDER 54405 LOS PATIOS HORTALIZAS
## 5 54 NORTE DE SANTANDER 54518 PAMPLONA HORTALIZAS
## 6 68 SANTANDER 68377 LA BELLEZA HORTALIZAS
## SUBGRUPO..DE.CULTIVO CULTIVO DESAGREGACIÓN.REGIONAL.Y.O.SISTEMA.PRODUCTIVO
## 1 ACELGA ACELGA ACELGA
## 2 ACELGA ACELGA ACELGA
## 3 ACELGA ACELGA ACELGA
## 4 ACELGA ACELGA ACELGA
## 5 ACELGA ACELGA ACELGA
## 6 ACELGA ACELGA ACELGA
## AÑO PERIODO Área.Sembrada..ha. Área.Cosechada..ha. Producción..t.
## 1 2006 2006B 2 1 1
## 2 2006 2006B 82 80 1440
## 3 2006 2006B 2 2 26
## 4 2006 2006B 3 3 48
## 5 2006 2006B 1 1 5
## 6 2006 2006B 1 1 6
## Rendimiento..t.ha. ESTADO.FISICO.PRODUCCION NOMBRE..CIENTIFICO
## 1 1.00 FRUTO FRESCO BETA VULGARIS
## 2 18.00 FRUTO FRESCO BETA VULGARIS
## 3 17.33 FRUTO FRESCO BETA VULGARIS
## 4 16.00 FRUTO FRESCO BETA VULGARIS
## 5 10.00 FRUTO FRESCO BETA VULGARIS
## 6 6.00 FRUTO FRESCO BETA VULGARIS
## CICLO.DE.CULTIVO
## 1 TRANSITORIO
## 2 TRANSITORIO
## 3 TRANSITORIO
## 4 TRANSITORIO
## 5 TRANSITORIO
## 6 TRANSITORIORevisAMOS los nombres de los atributos de EVA.
names(EVA)## [1] "CÓD...DEP."
## [2] "DEPARTAMENTO"
## [3] "CÓD..MUN."
## [4] "MUNICIPIO"
## [5] "GRUPO..DE.CULTIVO"
## [6] "SUBGRUPO..DE.CULTIVO"
## [7] "CULTIVO"
## [8] "DESAGREGACIÓN.REGIONAL.Y.O.SISTEMA.PRODUCTIVO"
## [9] "AÑO"
## [10] "PERIODO"
## [11] "Área.Sembrada..ha."
## [12] "Área.Cosechada..ha."
## [13] "Producción..t."
## [14] "Rendimiento..t.ha."
## [15] "ESTADO.FISICO.PRODUCCION"
## [16] "NOMBRE..CIENTIFICO"
## [17] "CICLO.DE.CULTIVO"Ahora se Cambiaran los nombres de EVA para un mejor manejode los datos.
nombres = c("COD_DEP","DEPARTAMENTO","COD_MUN","MUNICIPIO","GRUPO_CUL","SUB_CULTIVO","CULTIVO","DESAG","AÑO","PERIODO","AREA_SIEMBRA","AREA_COSECHA","PRODUCCION","RENDIMIENTO","ESTADO","NOMBRE","CICLO" )
(names(EVA) = nombres)## [1] "COD_DEP" "DEPARTAMENTO" "COD_MUN" "MUNICIPIO" "GRUPO_CUL"
## [6] "SUB_CULTIVO" "CULTIVO" "DESAG" "AÑO" "PERIODO"
## [11] "AREA_SIEMBRA" "AREA_COSECHA" "PRODUCCION" "RENDIMIENTO" "ESTADO"
## [16] "NOMBRE" "CICLO"Luego de cambiar los nombres de los atributos de Eva, filtramos los datos de nuestro departamento de interes Risaralda.
risaralda= dplyr::filter(EVA, DEPARTAMENTO == "RISARALDA")head(risaralda)## COD_DEP DEPARTAMENTO COD_MUN MUNICIPIO GRUPO_CUL SUB_CULTIVO CULTIVO
## 1 66 RISARALDA 66001 PEREIRA FRUTALES AGUACATE AGUACATE
## 2 66 RISARALDA 66440 MARSELLA FRUTALES AGUACATE AGUACATE
## 3 66 RISARALDA 66075 BALBOA FRUTALES AGUACATE AGUACATE
## 4 66 RISARALDA 66088 BELEN DE UMBRIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE
## 5 66 RISARALDA 66383 LA CELIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE
## 6 66 RISARALDA 66400 LA VIRGINIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE
## DESAG AÑO PERIODO AREA_SIEMBRA AREA_COSECHA PRODUCCION RENDIMIENTO
## 1 AGUACATE 2007 2007 404 395 3555 9.00
## 2 AGUACATE 2007 2007 150 50 1000 20.00
## 3 AGUACATE 2007 2007 83 38 150 4.00
## 4 AGUACATE 2007 2007 51 46 253 5.50
## 5 AGUACATE 2007 2007 36 15 149 10.29
## 6 AGUACATE 2007 2007 23 19 114 6.00
## ESTADO NOMBRE CICLO
## 1 FRUTO FRESCO PERSEA AMERICANA MILL. PERMANENTE
## 2 FRUTO FRESCO PERSEA AMERICANA MILL. PERMANENTE
## 3 FRUTO FRESCO PERSEA AMERICANA MILL. PERMANENTE
## 4 FRUTO FRESCO PERSEA AMERICANA MILL. PERMANENTE
## 5 FRUTO FRESCO PERSEA AMERICANA MILL. PERMANENTE
## 6 FRUTO FRESCO PERSEA AMERICANA MILL. PERMANENTErisaralda.tmp <- risaralda %>% select("COD_MUN":"RENDIMIENTO")teniendo exclusivamente los datos correpondientes al departamento del Choco, se filtraran estos mismo datos, pero ahora solo a las áreas de interés.
head(risaralda.tmp)## COD_MUN MUNICIPIO GRUPO_CUL SUB_CULTIVO CULTIVO DESAG AÑO PERIODO
## 1 66001 PEREIRA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2007 2007
## 2 66440 MARSELLA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2007 2007
## 3 66075 BALBOA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2007 2007
## 4 66088 BELEN DE UMBRIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2007 2007
## 5 66383 LA CELIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2007 2007
## 6 66400 LA VIRGINIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2007 2007
## AREA_SIEMBRA AREA_COSECHA PRODUCCION RENDIMIENTO
## 1 404 395 3555 9.00
## 2 150 50 1000 20.00
## 3 83 38 150 4.00
## 4 51 46 253 5.50
## 5 36 15 149 10.29
## 6 23 19 114 6.00Se observa que los datos filtrados corresponden a distintos periodos de tiempo (años). Para este caso, se requiere unicamente la lectura de los datos mas recientes, por lo que se consultara a que años pertenecen los datos filtrados anteriormente.
unique(risaralda.tmp$AÑO)## [1] 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2006Los datos filtrados correponden a un periodo de tiempo entre el 2006 y el 2018, p el siguiente paso consiste en filtrar los datos para tomar los mas recientes (2018).
risaralda2018 = dplyr::filter(risaralda.tmp, AÑO == '2018')Estadisticas agropecuarias del departamento de Risaralda correspondientes al 2018.
head (risaralda2018)## COD_MUN MUNICIPIO GRUPO_CUL SUB_CULTIVO CULTIVO DESAG AÑO
## 1 66318 GUATICA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2018
## 2 66001 PEREIRA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2018
## 3 66045 APIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2018
## 4 66682 SANTA ROSA DE CABAL FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2018
## 5 66440 MARSELLA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2018
## 6 66088 BELEN DE UMBRIA FRUTALES AGUACATE AGUACATE AGUACATE 2018
## PERIODO AREA_SIEMBRA AREA_COSECHA PRODUCCION RENDIMIENTO
## 1 2018 1700 1050 12600 12.00
## 2 2018 1141 795 8589 10.80
## 3 2018 590 417 6255 15.00
## 4 2018 230 129 562 4.34
## 5 2018 228 193 1158 6.00
## 6 2018 156 148 2476 16.73Tenemos que tener en cuenta también que varias columnas que representan valores numéricos (por ejemplo, Producción o Rendimiento) se definen como tipos de datos de caracteres. Necesitamos cambiar el tipo de esas columnas:
risaralda2018 %>% mutate(AREA_SIEMBRA = as.numeric(AREA_SIEMBRA),
AREA_COSECHA = as.numeric(AREA_COSECHA),
PRODU = as.numeric(PRODUCCION),
RENDIMIENTO = as.numeric(RENDIMIENTO)) -> risaralda2018
risaralda2018=data.frame(risaralda2018);risaralda2018## COD_MUN MUNICIPIO
## 1 66318 GUATICA
## 2 66001 PEREIRA
## 3 66045 APIA
## 4 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 5 66440 MARSELLA
## 6 66088 BELEN DE UMBRIA
## 7 66594 QUINCHIA
## 8 66075 BALBOA
## 9 66687 SANTUARIO
## 10 66383 LA CELIA
## 11 66170 DOS QUEBRADAS
## 12 66400 LA VIRGINIA
## 13 66456 MISTRATO
## 14 66456 MISTRATO
## 15 66318 GUATICA
## 16 66170 DOS QUEBRADAS
## 17 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 18 66170 DOS QUEBRADAS
## 19 66001 PEREIRA
## 20 66572 PUEBLO RICO
## 21 66001 PEREIRA
## 22 66001 PEREIRA
## 23 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 24 66170 DOS QUEBRADAS
## 25 66318 GUATICA
## 26 66400 LA VIRGINIA
## 27 66572 PUEBLO RICO
## 28 66440 MARSELLA
## 29 66456 MISTRATO
## 30 66075 BALBOA
## 31 66594 QUINCHIA
## 32 66088 BELEN DE UMBRIA
## 33 66001 PEREIRA
## 34 66687 SANTUARIO
## 35 66318 GUATICA
## 36 66400 LA VIRGINIA
## 37 66088 BELEN DE UMBRIA
## 38 66687 SANTUARIO
## 39 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 40 66001 PEREIRA
## 41 66440 MARSELLA
## 42 66045 APIA
## 43 66383 LA CELIA
## 44 66594 QUINCHIA
## 45 66318 GUATICA
## 46 66075 BALBOA
## 47 66456 MISTRATO
## 48 66170 DOS QUEBRADAS
## 49 66572 PUEBLO RICO
## 50 66400 LA VIRGINIA
## 51 66075 BALBOA
## 52 66687 SANTUARIO
## 53 66400 LA VIRGINIA
## 54 66088 BELEN DE UMBRIA
## 55 66001 PEREIRA
## 56 66572 PUEBLO RICO
## 57 66594 QUINCHIA
## 58 66001 PEREIRA
## 59 66687 SANTUARIO
## 60 66440 MARSELLA
## 61 66456 MISTRATO
## 62 66088 BELEN DE UMBRIA
## 63 66045 APIA
## 64 66075 BALBOA
## 65 66318 GUATICA
## 66 66383 LA CELIA
## 67 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 68 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 69 66001 PEREIRA
## 70 66318 GUATICA
## 71 66687 SANTUARIO
## 72 66001 PEREIRA
## 73 66001 PEREIRA
## 74 66572 PUEBLO RICO
## 75 66318 GUATICA
## 76 66001 PEREIRA
## 77 66572 PUEBLO RICO
## 78 66001 PEREIRA
## 79 66440 MARSELLA
## 80 66001 PEREIRA
## 81 66687 SANTUARIO
## 82 66456 MISTRATO
## 83 66318 GUATICA
## 84 66572 PUEBLO RICO
## 85 66170 DOS QUEBRADAS
## 86 66045 APIA
## 87 66440 MARSELLA
## 88 66001 PEREIRA
## 89 66383 LA CELIA
## 90 66594 QUINCHIA
## 91 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 92 66318 GUATICA
## 93 66001 PEREIRA
## 94 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 95 66170 DOS QUEBRADAS
## 96 66045 APIA
## 97 66001 PEREIRA
## 98 66001 PEREIRA
## 99 66075 BALBOA
## 100 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 101 66687 SANTUARIO
## 102 66001 PEREIRA
## 103 66170 DOS QUEBRADAS
## 104 66383 LA CELIA
## 105 66001 PEREIRA
## 106 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 107 66001 PEREIRA
## 108 66075 BALBOA
## 109 66170 DOS QUEBRADAS
## 110 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 111 66088 BELEN DE UMBRIA
## 112 66001 PEREIRA
## 113 66440 MARSELLA
## 114 66687 SANTUARIO
## 115 66045 APIA
## 116 66318 GUATICA
## 117 66456 MISTRATO
## 118 66170 DOS QUEBRADAS
## 119 66001 PEREIRA
## 120 66318 GUATICA
## 121 66687 SANTUARIO
## 122 66383 LA CELIA
## 123 66572 PUEBLO RICO
## 124 66456 MISTRATO
## 125 66318 GUATICA
## 126 66440 MARSELLA
## 127 66045 APIA
## 128 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 129 66170 DOS QUEBRADAS
## 130 66594 QUINCHIA
## 131 66001 PEREIRA
## 132 66400 LA VIRGINIA
## 133 66075 BALBOA
## 134 66001 PEREIRA
## 135 66001 PEREIRA
## 136 66687 SANTUARIO
## 137 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 138 66001 PEREIRA
## 139 66318 GUATICA
## 140 66594 QUINCHIA
## 141 66687 SANTUARIO
## 142 66045 APIA
## 143 66088 BELEN DE UMBRIA
## 144 66456 MISTRATO
## 145 66170 DOS QUEBRADAS
## 146 66001 PEREIRA
## 147 66440 MARSELLA
## 148 66400 LA VIRGINIA
## 149 66075 BALBOA
## 150 66088 BELEN DE UMBRIA
## 151 66001 PEREIRA
## 152 66687 SANTUARIO
## 153 66383 LA CELIA
## 154 66318 GUATICA
## 155 66001 PEREIRA
## 156 66088 BELEN DE UMBRIA
## 157 66045 APIA
## 158 66001 PEREIRA
## 159 66170 DOS QUEBRADAS
## 160 66001 PEREIRA
## 161 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 162 66088 BELEN DE UMBRIA
## 163 66440 MARSELLA
## 164 66001 PEREIRA
## 165 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 166 66045 APIA
## 167 66075 BALBOA
## 168 66318 GUATICA
## 169 66687 SANTUARIO
## 170 66383 LA CELIA
## 171 66594 QUINCHIA
## 172 66170 DOS QUEBRADAS
## 173 66456 MISTRATO
## 174 66572 PUEBLO RICO
## 175 66400 LA VIRGINIA
## 176 66318 GUATICA
## 177 66001 PEREIRA
## 178 66440 MARSELLA
## 179 66687 SANTUARIO
## 180 66594 QUINCHIA
## 181 66075 BALBOA
## 182 66170 DOS QUEBRADAS
## 183 66001 PEREIRA
## 184 66001 PEREIRA
## 185 66318 GUATICA
## 186 66383 LA CELIA
## 187 66045 APIA
## 188 66318 GUATICA
## 189 66687 SANTUARIO
## 190 66001 PEREIRA
## 191 66170 DOS QUEBRADAS
## 192 66440 MARSELLA
## 193 66682 SANTA ROSA DE CABAL
## 194 66687 SANTUARIO
## 195 66001 PEREIRA
## 196 66170 DOS QUEBRADAS
## 197 66001 PEREIRA
## 198 66383 LA CELIA
## 199 66440 MARSELLA
## 200 66075 BALBOA
## 201 66687 SANTUARIO
## 202 66318 GUATICA
## 203 66170 DOS QUEBRADAS
## GRUPO_CUL
## 1 FRUTALES
## 2 FRUTALES
## 3 FRUTALES
## 4 FRUTALES
## 5 FRUTALES
## 6 FRUTALES
## 7 FRUTALES
## 8 FRUTALES
## 9 FRUTALES
## 10 FRUTALES
## 11 FRUTALES
## 12 FRUTALES
## 13 FRUTALES
## 14 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 15 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 16 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 17 LEGUMINOSAS
## 18 LEGUMINOSAS
## 19 LEGUMINOSAS
## 20 FRUTALES
## 21 FRUTALES
## 22 FRUTALES
## 23 FRUTALES
## 24 FRUTALES
## 25 FRUTALES
## 26 FRUTALES
## 27 OTROS PERMANENTES
## 28 OTROS PERMANENTES
## 29 OTROS PERMANENTES
## 30 OTROS PERMANENTES
## 31 OTROS PERMANENTES
## 32 OTROS PERMANENTES
## 33 OTROS PERMANENTES
## 34 OTROS PERMANENTES
## 35 OTROS PERMANENTES
## 36 OTROS PERMANENTES
## 37 OTROS PERMANENTES
## 38 OTROS PERMANENTES
## 39 OTROS PERMANENTES
## 40 OTROS PERMANENTES
## 41 OTROS PERMANENTES
## 42 OTROS PERMANENTES
## 43 OTROS PERMANENTES
## 44 OTROS PERMANENTES
## 45 OTROS PERMANENTES
## 46 OTROS PERMANENTES
## 47 OTROS PERMANENTES
## 48 OTROS PERMANENTES
## 49 OTROS PERMANENTES
## 50 OTROS PERMANENTES
## 51 OTROS PERMANENTES
## 52 OTROS PERMANENTES
## 53 OTROS PERMANENTES
## 54 OTROS PERMANENTES
## 55 OTROS PERMANENTES
## 56 OTROS PERMANENTES
## 57 OTROS PERMANENTES
## 58 OTROS PERMANENTES
## 59 OTROS PERMANENTES
## 60 OTROS PERMANENTES
## 61 OTROS PERMANENTES
## 62 OTROS PERMANENTES
## 63 OTROS PERMANENTES
## 64 OTROS PERMANENTES
## 65 OTROS PERMANENTES
## 66 OTROS PERMANENTES
## 67 OTROS PERMANENTES
## 68 HORTALIZAS
## 69 HORTALIZAS
## 70 HORTALIZAS
## 71 HORTALIZAS
## 72 HONGOS
## 73 FRUTALES
## 74 FRUTALES
## 75 HORTALIZAS
## 76 FIBRAS
## 77 FIBRAS
## 78 FLORES Y FOLLAJES
## 79 FLORES Y FOLLAJES
## 80 FRUTALES
## 81 FRUTALES
## 82 LEGUMINOSAS
## 83 LEGUMINOSAS
## 84 LEGUMINOSAS
## 85 LEGUMINOSAS
## 86 LEGUMINOSAS
## 87 LEGUMINOSAS
## 88 LEGUMINOSAS
## 89 LEGUMINOSAS
## 90 LEGUMINOSAS
## 91 LEGUMINOSAS
## 92 FRUTALES
## 93 FRUTALES
## 94 FRUTALES
## 95 FRUTALES
## 96 FRUTALES
## 97 FRUTALES
## 98 FRUTALES
## 99 FRUTALES
## 100 FRUTALES
## 101 FRUTALES
## 102 LEGUMINOSAS
## 103 LEGUMINOSAS
## 104 LEGUMINOSAS
## 105 HORTALIZAS
## 106 HORTALIZAS
## 107 FRUTALES
## 108 FRUTALES
## 109 FRUTALES
## 110 FRUTALES
## 111 FRUTALES
## 112 FRUTALES
## 113 FRUTALES
## 114 FRUTALES
## 115 FRUTALES
## 116 FRUTALES
## 117 FRUTALES
## 118 FRUTALES
## 119 CEREALES
## 120 CEREALES
## 121 CEREALES
## 122 CEREALES
## 123 CEREALES
## 124 CEREALES
## 125 CEREALES
## 126 CEREALES
## 127 CEREALES
## 128 CEREALES
## 129 CEREALES
## 130 CEREALES
## 131 FRUTALES
## 132 FRUTALES
## 133 FRUTALES
## 134 FRUTALES
## 135 FRUTALES
## 136 FRUTALES
## 137 FRUTALES
## 138 FRUTALES
## 139 FRUTALES
## 140 FRUTALES
## 141 FRUTALES
## 142 FRUTALES
## 143 FRUTALES
## 144 FRUTALES
## 145 FRUTALES
## 146 FRUTALES
## 147 FRUTALES
## 148 FRUTALES
## 149 FRUTALES
## 150 FRUTALES
## 151 FRUTALES
## 152 FRUTALES
## 153 HORTALIZAS
## 154 HORTALIZAS
## 155 FRUTALES
## 156 FRUTALES
## 157 FRUTALES
## 158 FRUTALES
## 159 FRUTALES
## 160 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 161 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 162 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 163 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 164 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 165 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 166 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 167 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 168 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 169 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 170 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 171 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 172 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 173 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 174 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 175 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 176 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 177 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 178 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 179 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 180 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 181 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 182 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES
## 183 LEGUMINOSAS
## 184 HORTALIZAS
## 185 HORTALIZAS
## 186 HORTALIZAS
## 187 FRUTALES
## 188 FRUTALES
## 189 FRUTALES
## 190 FRUTALES
## 191 FRUTALES
## 192 HORTALIZAS
## 193 HORTALIZAS
## 194 HORTALIZAS
## 195 HORTALIZAS
## 196 HORTALIZAS
## 197 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 198 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 199 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 200 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 201 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 202 TUBERCULOS Y PLATANOS
## 203 TUBERCULOS Y PLATANOS
## SUB_CULTIVO CULTIVO
## 1 AGUACATE AGUACATE
## 2 AGUACATE AGUACATE
## 3 AGUACATE AGUACATE
## 4 AGUACATE AGUACATE
## 5 AGUACATE AGUACATE
## 6 AGUACATE AGUACATE
## 7 AGUACATE AGUACATE
## 8 AGUACATE AGUACATE
## 9 AGUACATE AGUACATE
## 10 AGUACATE AGUACATE
## 11 AGUACATE AGUACATE
## 12 AGUACATE AGUACATE
## 13 AGUACATE AGUACATE
## 14 ARRACACHA ARRACACHA
## 15 ARRACACHA ARRACACHA
## 16 ARRACACHA ARRACACHA
## 17 ARVEJA ARVEJA
## 18 ARVEJA ARVEJA
## 19 ARVEJA ARVEJA
## 20 BANANO BANANITO
## 21 BANANO BANANITO
## 22 BANANO BANANO
## 23 BANANO BANANO
## 24 BANANO BANANO
## 25 BANANO BANANO
## 26 BANANO BANANO
## 27 CACAO CACAO
## 28 CACAO CACAO
## 29 CACAO CACAO
## 30 CACAO CACAO
## 31 CACAO CACAO
## 32 CACAO CACAO
## 33 CACAO CACAO
## 34 CACAO CACAO
## 35 CACAO CACAO
## 36 CACAO CACAO
## 37 CAFE CAFE
## 38 CAFE CAFE
## 39 CAFE CAFE
## 40 CAFE CAFE
## 41 CAFE CAFE
## 42 CAFE CAFE
## 43 CAFE CAFE
## 44 CAFE CAFE
## 45 CAFE CAFE
## 46 CAFE CAFE
## 47 CAFE CAFE
## 48 CAFE CAFE
## 49 CAFE CAFE
## 50 CAFE CAFE
## 51 CAÑA CAÑA AZUCARERA
## 52 CAÑA CAÑA AZUCARERA
## 53 CAÑA CAÑA AZUCARERA
## 54 CAÑA CAÑA AZUCARERA
## 55 CAÑA CAÑA AZUCARERA
## 56 CAÑA CAÑA PANELERA
## 57 CAÑA CAÑA PANELERA
## 58 CAÑA CAÑA PANELERA
## 59 CAÑA CAÑA PANELERA
## 60 CAÑA CAÑA PANELERA
## 61 CAÑA CAÑA PANELERA
## 62 CAÑA CAÑA PANELERA
## 63 CAÑA CAÑA PANELERA
## 64 CAÑA CAÑA PANELERA
## 65 CAÑA CAÑA PANELERA
## 66 CAÑA CAÑA PANELERA
## 67 CAÑA CAÑA PANELERA
## 68 CEBOLLA CEBOLLA DE RAMA
## 69 CEBOLLA CEBOLLA DE RAMA
## 70 CEBOLLA CEBOLLA DE RAMA
## 71 CEBOLLA CEBOLLA DE RAMA
## 72 CHAMPIÑON CHAMPIÑON
## 73 FRUTALES EXOTICOS CHIRIMOYA
## 74 FRUTALES EXOTICOS CHONTADURO
## 75 CILANTRO CILANTRO
## 76 ESTROPAJO ESTROPAJO
## 77 FIQUE FIQUE
## 78 FLORES Y FOLLAJES FLORES Y FOLLAJES
## 79 FLORES Y FOLLAJES FLORES Y FOLLAJES
## 80 FRESA FRESA
## 81 FRESA FRESA
## 82 FRIJOL FRIJOL
## 83 FRIJOL FRIJOL
## 84 FRIJOL FRIJOL
## 85 FRIJOL FRIJOL
## 86 FRIJOL FRIJOL
## 87 FRIJOL FRIJOL
## 88 FRIJOL FRIJOL
## 89 FRIJOL FRIJOL
## 90 FRIJOL FRIJOL
## 91 FRIJOL FRIJOL
## 92 GRANADILLA GRANADILLA
## 93 GRANADILLA GRANADILLA
## 94 GRANADILLA GRANADILLA
## 95 GRANADILLA GRANADILLA
## 96 GRANADILLA GRANADILLA
## 97 GUANABANA GUANABANA
## 98 GUAYABA GUAYABA
## 99 GUAYABA GUAYABA
## 100 FRUTALES EXOTICOS GULUPA
## 101 FRUTALES EXOTICOS GULUPA
## 102 HABICHUELA HABICHUELA
## 103 HABICHUELA HABICHUELA
## 104 HABICHUELA HABICHUELA
## 105 HORTALIZAS VARIAS HORTALIZAS VARIAS
## 106 HORTALIZAS VARIAS HORTALIZAS VARIAS
## 107 CITRICOS LIMA
## 108 CITRICOS LIMA
## 109 CITRICOS LIMON
## 110 LULO LULO
## 111 LULO LULO
## 112 LULO LULO
## 113 LULO LULO
## 114 LULO LULO
## 115 LULO LULO
## 116 LULO LULO
## 117 LULO LULO
## 118 LULO LULO
## 119 MAIZ MAIZ
## 120 MAIZ MAIZ
## 121 MAIZ MAIZ
## 122 MAIZ MAIZ
## 123 MAIZ MAIZ
## 124 MAIZ MAIZ
## 125 MAIZ MAIZ
## 126 MAIZ MAIZ
## 127 MAIZ MAIZ
## 128 MAIZ MAIZ
## 129 MAIZ MAIZ
## 130 MAIZ MAIZ
## 131 CITRICOS MANDARINA
## 132 CITRICOS MANDARINA
## 133 CITRICOS MANDARINA
## 134 FRUTALES EXOTICOS MANGOSTINO
## 135 MARACUYA MARACUYA
## 136 MARACUYA MARACUYA
## 137 MORA MORA
## 138 MORA MORA
## 139 MORA MORA
## 140 MORA MORA
## 141 MORA MORA
## 142 MORA MORA
## 143 MORA MORA
## 144 MORA MORA
## 145 MORA MORA
## 146 CITRICOS NARANJA
## 147 CITRICOS NARANJA
## 148 CITRICOS NARANJA
## 149 CITRICOS NARANJA
## 150 CITRICOS NARANJA
## 151 PAPAYA PAPAYA
## 152 PAPAYA PAPAYA
## 153 PEPINO PEPINO COHOMBRO
## 154 PIMENTON PIMENTON
## 155 PIÑA PIÑA
## 156 FRUTALES EXOTICOS PITAHAYA
## 157 FRUTALES EXOTICOS PITAHAYA
## 158 FRUTALES EXOTICOS PITAHAYA
## 159 FRUTALES EXOTICOS PITAHAYA
## 160 PLANTAS AROMATICAS Y MEDICINALES PLANTAS AROMATICAS Y MEDICINALES
## 161 PLANTAS AROMATICAS Y MEDICINALES PLANTAS AROMATICAS Y MEDICINALES
## 162 PLATANO PLATANO
## 163 PLATANO PLATANO
## 164 PLATANO PLATANO
## 165 PLATANO PLATANO
## 166 PLATANO PLATANO
## 167 PLATANO PLATANO
## 168 PLATANO PLATANO
## 169 PLATANO PLATANO
## 170 PLATANO PLATANO
## 171 PLATANO PLATANO
## 172 PLATANO PLATANO
## 173 PLATANO PLATANO
## 174 PLATANO PLATANO
## 175 PLATANO PLATANO
## 176 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 177 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 178 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 179 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 180 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 181 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 182 PLANTAS MEDICINALES SABILA
## 183 SOYA SOYA
## 184 TOMATE TOMATE
## 185 TOMATE TOMATE
## 186 TOMATE TOMATE
## 187 TOMATE DE ARBOL TOMATE DE ARBOL
## 188 TOMATE DE ARBOL TOMATE DE ARBOL
## 189 TOMATE DE ARBOL TOMATE DE ARBOL
## 190 TOMATE DE ARBOL TOMATE DE ARBOL
## 191 TOMATE DE ARBOL TOMATE DE ARBOL
## 192 TOMATE TOMATE
## 193 TOMATE TOMATE
## 194 TOMATE TOMATE
## 195 TOMATE TOMATE
## 196 TOMATE TOMATE
## 197 YUCA YUCA
## 198 YUCA YUCA
## 199 YUCA YUCA
## 200 YUCA YUCA
## 201 YUCA YUCA
## 202 YUCA YUCA
## 203 YUCA YUCA
## DESAG AÑO PERIODO AREA_SIEMBRA AREA_COSECHA
## 1 AGUACATE 2018 2018 1700 1050
## 2 AGUACATE 2018 2018 1141 795
## 3 AGUACATE 2018 2018 590 417
## 4 AGUACATE 2018 2018 230 129
## 5 AGUACATE 2018 2018 228 193
## 6 AGUACATE 2018 2018 156 148
## 7 AGUACATE 2018 2018 124 90
## 8 AGUACATE 2018 2018 106 94
## 9 AGUACATE 2018 2018 88 86
## 10 AGUACATE 2018 2018 66 61
## 11 AGUACATE 2018 2018 35 29
## 12 AGUACATE 2018 2018 16 15
## 13 AGUACATE 2018 2018 11 10
## 14 ARRACACHA 2018 2018 25 25
## 15 ARRACACHA 2018 2018 2 2
## 16 ARRACACHA 2018 2018 2 2
## 17 ARVEJA 2018 2018A 5 5
## 18 ARVEJA 2018 2018A 2 2
## 19 ARVEJA 2018 2018A 2 2
## 20 BANANITO 2018 2018 287 287
## 21 BANANITO 2018 2018 11 11
## 22 BANANO 2018 2018 150 148
## 23 BANANO 2018 2018 67 57
## 24 BANANO 2018 2018 65 31
## 25 BANANO 2018 2018 30 20
## 26 BANANO 2018 2018 6 6
## 27 CACAO 2018 2018 886 886
## 28 CACAO 2018 2018 331 288
## 29 CACAO 2018 2018 281 229
## 30 CACAO 2018 2018 191 164
## 31 CACAO 2018 2018 116 94
## 32 CACAO 2018 2018 104 30
## 33 CACAO 2018 2018 38 38
## 34 CACAO 2018 2018 31 1
## 35 CACAO 2018 2018 20 10
## 36 CACAO 2018 2018 18 13
## 37 CAFE 2018 2018 7249 5582
## 38 CAFE 2018 2018 6057 4300
## 39 CAFE 2018 2018 4866 3640
## 40 CAFE 2018 2018 4531 3441
## 41 CAFE 2018 2018 4473 3345
## 42 CAFE 2018 2018 4359 3241
## 43 CAFE 2018 2018 3642 2820
## 44 CAFE 2018 2018 3529 3002
## 45 CAFE 2018 2018 2770 2376
## 46 CAFE 2018 2018 1937 1351
## 47 CAFE 2018 2018 1831 1409
## 48 CAFE 2018 2018 1185 934
## 49 CAFE 2018 2018 505 387
## 50 CAFE 2018 2018 50 46
## 51 CAÑA AZUCARERA 2018 2018 1729 1232
## 52 CAÑA AZUCARERA 2018 2018 884 630
## 53 CAÑA AZUCARERA 2018 2018 234 167
## 54 CAÑA AZUCARERA 2018 2018 91 65
## 55 CAÑA AZUCARERA 2018 2018 88 62
## 56 CAÑA PANELERA 2018 2018 1285 1265
## 57 CAÑA PANELERA 2018 2018 884 852
## 58 CAÑA PANELERA 2018 2018 520 520
## 59 CAÑA PANELERA 2018 2018 330 250
## 60 CAÑA PANELERA 2018 2018 142 140
## 61 CAÑA PANELERA 2018 2018 131 120
## 62 CAÑA PANELERA 2018 2018 127 91
## 63 CAÑA PANELERA 2018 2018 43 43
## 64 CAÑA PANELERA 2018 2018 31 31
## 65 CAÑA PANELERA 2018 2018 30 30
## 66 CAÑA PANELERA 2018 2018 24 16
## 67 CAÑA PANELERA 2018 2018 5 5
## 68 CEBOLLA DE RAMA 2018 2018A 25 25
## 69 CEBOLLA DE RAMA 2018 2018A 20 20
## 70 CEBOLLA DE RAMA 2018 2018A 15 15
## 71 CEBOLLA DE RAMA 2018 2018A 1 1
## 72 CHAMPIÑON 2018 2018 1 1
## 73 CHIRIMOYA 2018 2018 2 2
## 74 CHONTADURO 2018 2018 22 7
## 75 CILANTRO 2018 2018A 3 3
## 76 ESTROPAJO 2018 2018 6 6
## 77 FIQUE 2018 2018 106 106
## 78 FLORES Y FOLLAJES 2018 2018 138 130
## 79 FLORES Y FOLLAJES 2018 2018 14 13
## 80 FRESA 2018 2018 2 1
## 81 FRESA 2018 2018 1 1
## 82 FRIJOL 2018 2018A 100 100
## 83 FRIJOL 2018 2018A 90 90
## 84 FRIJOL 2018 2018A 50 50
## 85 FRIJOL 2018 2018A 30 30
## 86 FRIJOL 2018 2018A 27 27
## 87 FRIJOL 2018 2018A 23 23
## 88 FRIJOL 2018 2018A 20 20
## 89 FRIJOL 2018 2018A 10 10
## 90 FRIJOL 2018 2018A 10 10
## 91 FRIJOL 2018 2018A 8 8
## 92 GRANADILLA 2018 2018 10 10
## 93 GRANADILLA 2018 2018 7 4
## 94 GRANADILLA 2018 2018 7 3
## 95 GRANADILLA 2018 2018 5 4
## 96 GRANADILLA 2018 2018 3 2
## 97 GUANABANA 2018 2018 194 108
## 98 GUAYABA 2018 2018 85 85
## 99 GUAYABA 2018 2018 64 0
## 100 GULUPA 2018 2018 15 7
## 101 GULUPA 2018 2018 6 6
## 102 HABICHUELA 2018 2018A 16 16
## 103 HABICHUELA 2018 2018A 8 8
## 104 HABICHUELA 2018 2018A 3 3
## 105 HORTALIZAS VARIAS 2018 2018A 27 27
## 106 HORTALIZAS VARIAS 2018 2018A 4 4
## 107 LIMA TAHITI 2018 2018 131 77
## 108 LIMA TAHITI 2018 2018 7 2
## 109 LIMON MANDARINO 2018 2018 2 1
## 110 LULO 2018 2018 62 27
## 111 LULO 2018 2018 56 52
## 112 LULO 2018 2018 54 52
## 113 LULO 2018 2018 25 15
## 114 LULO 2018 2018 15 15
## 115 LULO 2018 2018 10 7
## 116 LULO 2018 2018 6 6
## 117 LULO 2018 2018 6 6
## 118 LULO 2018 2018 4 4
## 119 MAIZ TECNIFICADO 2018 2018A 500 500
## 120 MAIZ TECNIFICADO 2018 2018A 120 120
## 121 MAIZ TECNIFICADO 2018 2018A 30 30
## 122 MAIZ TECNIFICADO 2018 2018A 10 10
## 123 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 85 85
## 124 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 60 60
## 125 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 58 58
## 126 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 45 45
## 127 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 24 24
## 128 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 12 12
## 129 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 10 10
## 130 MAIZ TRADICIONAL 2018 2018A 5 5
## 131 MANDARINA 2018 2018 249 170
## 132 MANDARINA 2018 2018 37 17
## 133 MANDARINA 2018 2018 13 8
## 134 MANGOSTINO 2018 2018 1 1
## 135 MARACUYA 2018 2018 23 20
## 136 MARACUYA 2018 2018 0 0
## 137 MORA 2018 2018 71 71
## 138 MORA 2018 2018 32 30
## 139 MORA 2018 2018 25 12
## 140 MORA 2018 2018 21 21
## 141 MORA 2018 2018 13 13
## 142 MORA 2018 2018 13 13
## 143 MORA 2018 2018 12 12
## 144 MORA 2018 2018 6 6
## 145 MORA 2018 2018 4 2
## 146 NARANJA 2018 2018 524 524
## 147 NARANJA 2018 2018 145 141
## 148 NARANJA 2018 2018 102 60
## 149 NARANJA 2018 2018 29 4
## 150 NARANJA 2018 2018 20 20
## 151 PAPAYA 2018 2018 34 34
## 152 PAPAYA 2018 2018 10 10
## 153 PEPINO COHOMBRO 2018 2018A 2 2
## 154 PIMENTON 2018 2018A 3 3
## 155 PIÑA 2018 2018 202 195
## 156 PITAHAYA 2018 2018 12 12
## 157 PITAHAYA 2018 2018 4 1
## 158 PITAHAYA 2018 2018 2 2
## 159 PITAHAYA 2018 2018 1 1
## 160 PLANTAS AROMATICAS Y MEDICINALES 2018 2018 39 39
## 161 PLANTAS AROMATICAS Y MEDICINALES 2018 2018 13 13
## 162 PLATANO 2018 2018 4590 4470
## 163 PLATANO 2018 2018 2810 2640
## 164 PLATANO 2018 2018 1861 1217
## 165 PLATANO 2018 2018 1785 1770
## 166 PLATANO 2018 2018 1673 1635
## 167 PLATANO 2018 2018 1386 1324
## 168 PLATANO 2018 2018 1204 973
## 169 PLATANO 2018 2018 987 941
## 170 PLATANO 2018 2018 961 924
## 171 PLATANO 2018 2018 478 460
## 172 PLATANO 2018 2018 377 144
## 173 PLATANO 2018 2018 225 199
## 174 PLATANO 2018 2018 88 88
## 175 PLATANO 2018 2018 46 30
## 176 SABILA 2018 2018 27 0
## 177 SABILA 2018 2018 23 23
## 178 SABILA 2018 2018 15 14
## 179 SABILA 2018 2018 6 6
## 180 SABILA 2018 2018 4 4
## 181 SABILA 2018 2018 3 3
## 182 SABILA 2018 2018 2 2
## 183 SOYA 2018 2018A 20 20
## 184 TOMATE 2018 2018A 10 10
## 185 TOMATE 2018 2018A 8 8
## 186 TOMATE 2018 2018A 4 4
## 187 TOMATE DE ARBOL 2018 2018 32 27
## 188 TOMATE DE ARBOL 2018 2018 4 3
## 189 TOMATE DE ARBOL 2018 2018 3 2
## 190 TOMATE DE ARBOL 2018 2018 1 0
## 191 TOMATE DE ARBOL 2018 2018 1 1
## 192 TOMATE INVERNADERO 2018 2018A 30 30
## 193 TOMATE INVERNADERO 2018 2018A 11 11
## 194 TOMATE INVERNADERO 2018 2018A 5 5
## 195 TOMATE INVERNADERO 2018 2018A 3 3
## 196 TOMATE INVERNADERO 2018 2018A 2 2
## 197 YUCA 2018 2018 100 100
## 198 YUCA 2018 2018 50 50
## 199 YUCA 2018 2018 20 20
## 200 YUCA 2018 2018 16 16
## 201 YUCA 2018 2018 5 5
## 202 YUCA 2018 2018 3 3
## 203 YUCA 2018 2018 1 1
## PRODUCCION RENDIMIENTO PRODU
## 1 12600 12.00 12600
## 2 8589 10.80 8589
## 3 6255 15.00 6255
## 4 562 4.34 562
## 5 1158 6.00 1158
## 6 2476 16.73 2476
## 7 1076 12.00 1076
## 8 1085 11.54 1085
## 9 750 8.68 750
## 10 606 9.93 606
## 11 294 10.05 294
## 12 180 12.40 180
## 13 124 13.00 124
## 14 250 10.00 250
## 15 20 10.00 20
## 16 18 12.00 18
## 17 4 0.80 4
## 18 4 1.75 4
## 19 2 1.12 2
## 20 1274 4.44 1274
## 21 167 15.00 167
## 22 2220 15.00 2220
## 23 1130 20.00 1130
## 24 1085 35.00 1085
## 25 240 12.00 240
## 26 110 20.00 110
## 27 886 1.00 886
## 28 202 0.70 202
## 29 80 0.35 80
## 30 131 0.80 131
## 31 76 0.80 76
## 32 24 0.80 24
## 33 23 0.60 23
## 34 0 0.20 0
## 35 8 0.80 8
## 36 8 0.60 8
## 37 8179 1.47 8179
## 38 4447 1.03 4447
## 39 4817 1.32 4817
## 40 5042 1.47 5042
## 41 4612 1.38 4612
## 42 3716 1.15 3716
## 43 3403 1.21 3403
## 44 2717 0.90 2717
## 45 4096 1.72 4096
## 46 1863 1.38 1863
## 47 1336 0.95 1336
## 48 1260 1.35 1260
## 49 400 1.03 400
## 50 32 0.69 32
## 51 192273 156.07 192273
## 52 98273 156.07 98273
## 53 26029 156.07 26029
## 54 10139 156.07 10139
## 55 9742 156.07 9742
## 56 8855 7.00 8855
## 57 5110 6.00 5110
## 58 5204 10.00 5204
## 59 2500 10.00 2500
## 60 700 5.00 700
## 61 540 4.50 540
## 62 728 8.00 728
## 63 237 5.50 237
## 64 155 5.00 155
## 65 240 8.00 240
## 66 144 9.00 144
## 67 35 7.00 35
## 68 400 16.00 400
## 69 954 47.70 954
## 70 225 15.00 225
## 71 56 55.80 56
## 72 78 60.00 78
## 73 10 6.50 10
## 74 7 1.00 7
## 75 9 3.00 9
## 76 30 5.00 30
## 77 85 0.80 85
## 78 5901 45.50 5901
## 79 264 20.00 264
## 80 8 15.00 8
## 81 1 1.00 1
## 82 55 0.55 55
## 83 90 1.00 90
## 84 35 0.70 35
## 85 42 1.40 42
## 86 32 1.20 32
## 87 18 0.80 18
## 88 51 2.53 51
## 89 3 0.30 3
## 90 14 1.43 14
## 91 13 1.60 13
## 92 80 8.00 80
## 93 43 10.00 43
## 94 45 15.00 45
## 95 48 12.00 48
## 96 16 8.00 16
## 97 2369 22.00 2369
## 98 1245 14.70 1245
## 99 0 NA 0
## 100 98 15.08 98
## 101 138 25.00 138
## 102 160 10.00 160
## 103 96 12.00 96
## 104 23 7.50 23
## 105 675 25.00 675
## 106 13 3.60 13
## 107 1933 25.00 1933
## 108 50 25.00 50
## 109 12 12.00 12
## 110 390 14.44 390
## 111 1680 32.31 1680
## 112 470 9.00 470
## 113 150 10.00 150
## 114 176 12.00 176
## 115 70 10.00 70
## 116 48 8.00 48
## 117 132 22.00 132
## 118 108 25.00 108
## 119 2750 5.50 2750
## 120 566 4.71 566
## 121 120 4.00 120
## 122 56 5.60 56
## 123 128 1.50 128
## 124 50 0.84 50
## 125 88 1.52 88
## 126 122 2.70 122
## 127 36 1.50 36
## 128 19 1.60 19
## 129 40 4.00 40
## 130 15 3.00 15
## 131 5106 30.00 5106
## 132 197 11.60 197
## 133 128 16.00 128
## 134 7 6.30 7
## 135 293 15.00 293
## 136 3 15.00 3
## 137 567 8.00 567
## 138 260 8.70 260
## 139 96 8.00 96
## 140 106 5.00 106
## 141 106 8.00 106
## 142 183 14.00 183
## 143 180 15.00 180
## 144 60 10.00 60
## 145 12 8.00 12
## 146 14678 28.00 14678
## 147 5076 36.00 5076
## 148 792 13.20 792
## 149 60 15.00 60
## 150 400 20.00 400
## 151 444 13.20 444
## 152 115 12.00 115
## 153 60 30.00 60
## 154 30 10.00 30
## 155 6253 32.00 6253
## 156 96 8.00 96
## 157 15 15.00 15
## 158 14 8.00 14
## 159 8 15.00 8
## 160 651 16.70 651
## 161 141 11.00 141
## 162 36600 8.19 36600
## 163 17501 6.63 17501
## 164 12592 10.35 12592
## 165 35102 19.84 35102
## 166 15332 9.38 15332
## 167 13244 10.00 13244
## 168 9730 10.00 9730
## 169 5647 6.00 5647
## 170 8029 8.69 8029
## 171 4600 10.00 4600
## 172 4430 30.76 4430
## 173 2190 11.00 2190
## 174 540 6.14 540
## 175 498 16.60 498
## 176 0 NA 0
## 177 350 15.00 350
## 178 1400 100.00 1400
## 179 248 40.00 248
## 180 160 40.00 160
## 181 90 30.00 90
## 182 36 18.00 36
## 183 44 2.20 44
## 184 350 35.00 350
## 185 200 25.00 200
## 186 88 22.00 88
## 187 297 11.00 297
## 188 30 10.00 30
## 189 17 10.00 17
## 190 1 6.00 1
## 191 8 15.00 8
## 192 2880 96.00 2880
## 193 525 50.00 525
## 194 150 30.00 150
## 195 135 45.00 135
## 196 120 60.00 120
## 197 600 6.00 600
## 198 440 8.80 440
## 199 640 32.00 640
## 200 160 10.00 160
## 201 17 3.30 17
## 202 30 10.00 30
## 203 17 17.00 17Ahora se analizan los datos resultantes. Se analizara la producción total de los distintos cultivos ubicados en el departamento de Risaralda para asi lograr el estudio de los mismos.
risaralda2018 %>%
dplyr::filter(risaralda2018$PRODU > 0) %>%
group_by(CULTIVO) %>%
summarise(total_produccion = sum(PRODU)) %>%
arrange(desc(total_produccion))## # A tibble: 46 × 2
## CULTIVO total_produccion
## <chr> <dbl>
## 1 CAÑA AZUCARERA 336456
## 2 PLATANO 166035
## 3 CAFE 45920
## 4 AGUACATE 35755
## 5 CAÑA PANELERA 24448
## 6 NARANJA 21006
## 7 PIÑA 6253
## 8 FLORES Y FOLLAJES 6165
## 9 MANDARINA 5431
## 10 BANANO 4785
## # … with 36 more rowsSe analiza en que municipios se encuentran los cultivos y cual es su produccion total,organizando los datos de mayor a menor.
risaralda2018 %>%
group_by(CULTIVO, MUNICIPIO) %>%
summarise(max_prod = max(PRODU, na.rm = TRUE)) %>%
slice(which.max(max_prod)) %>%
arrange(desc(max_prod))## `summarise()` has grouped output by 'CULTIVO'. You can override using the
## `.groups` argument.## # A tibble: 46 × 3
## # Groups: CULTIVO [46]
## CULTIVO MUNICIPIO max_prod
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 CAÑA AZUCARERA BALBOA 192273
## 2 PLATANO BELEN DE UMBRIA 36600
## 3 NARANJA PEREIRA 14678
## 4 AGUACATE GUATICA 12600
## 5 CAÑA PANELERA PUEBLO RICO 8855
## 6 CAFE BELEN DE UMBRIA 8179
## 7 PIÑA PEREIRA 6253
## 8 FLORES Y FOLLAJES PEREIRA 5901
## 9 MANDARINA PEREIRA 5106
## 10 TOMATE MARSELLA 2880
## # … with 36 more rowsLuego de analizar los datos de mayor producción, se pasara de un cultivo especifico a un grupo de cultivo y de la misma forma se indicará en que municipio se da su producción máxima.
risaralda2018 %>%
dplyr::group_by(GRUPO_CUL, MUNICIPIO) %>%
summarize(max_prod = max(PRODU, na.rm = TRUE)) %>%
slice(which.max(max_prod)) %>%
arrange(desc(max_prod))## `summarise()` has grouped output by 'GRUPO_CUL'. You can override using the
## `.groups` argument.## # A tibble: 10 × 3
## # Groups: GRUPO_CUL [10]
## GRUPO_CUL MUNICIPIO max_prod
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 OTROS PERMANENTES BALBOA 192273
## 2 TUBERCULOS Y PLATANOS BELEN DE UMBRIA 36600
## 3 FRUTALES PEREIRA 14678
## 4 FLORES Y FOLLAJES PEREIRA 5901
## 5 HORTALIZAS MARSELLA 2880
## 6 CEREALES PEREIRA 2750
## 7 PLANTAS AROMATICAS, CONDIMENTARIAS Y MEDICINALES MARSELLA 1400
## 8 LEGUMINOSAS PEREIRA 160
## 9 FIBRAS PUEBLO RICO 85
## 10 HONGOS PEREIRA 78Luego, se procesan y se analizan los datos del grupo del cultivo con mayor producción en el departamento de Risaralda, en que municipios se encuentran y su respectivo código. Dicha producción se organiza de mayor a menor.
risaralda2018 %>%
group_by(COD_MUN, MUNICIPIO, GRUPO_CUL) %>%
dplyr::filter(GRUPO_CUL=='OTROS PERMANENTES') %>%
summarise(max_prod = max(PRODU, na.rm = TRUE)) %>%
arrange(desc(max_prod)) -> OTROS_PERMANENTES2018## `summarise()` has grouped output by 'COD_MUN', 'MUNICIPIO'. You can override
## using the `.groups` argument.OTROS_PERMANENTES2018## # A tibble: 14 × 4
## # Groups: COD_MUN, MUNICIPIO [14]
## COD_MUN MUNICIPIO GRUPO_CUL max_prod
## <int> <chr> <chr> <dbl>
## 1 66075 BALBOA OTROS PERMANENTES 192273
## 2 66687 SANTUARIO OTROS PERMANENTES 98273
## 3 66400 LA VIRGINIA OTROS PERMANENTES 26029
## 4 66088 BELEN DE UMBRIA OTROS PERMANENTES 10139
## 5 66001 PEREIRA OTROS PERMANENTES 9742
## 6 66572 PUEBLO RICO OTROS PERMANENTES 8855
## 7 66594 QUINCHIA OTROS PERMANENTES 5110
## 8 66682 SANTA ROSA DE CABAL OTROS PERMANENTES 4817
## 9 66440 MARSELLA OTROS PERMANENTES 4612
## 10 66318 GUATICA OTROS PERMANENTES 4096
## 11 66045 APIA OTROS PERMANENTES 3716
## 12 66383 LA CELIA OTROS PERMANENTES 3403
## 13 66456 MISTRATO OTROS PERMANENTES 1336
## 14 66170 DOS QUEBRADAS OTROS PERMANENTES 1260Al igual que con el primer grupo de cultivo, se procesa el segundo grupo, que en este caso es OTROS PERMANENTES, para esto se analizan aspectos como, producción total, municipios en los que se da y su respectivo código.
risaralda2018 %>%
group_by(COD_MUN, MUNICIPIO, GRUPO_CUL) %>%
dplyr::filter(GRUPO_CUL =='TUBERCULOS Y PLATANOS') %>%
summarize(max_prod = max(PRODU, na.rm = TRUE)) %>%
arrange(desc(max_prod)) -> TUBERCULOSYPLATANOS2018## `summarise()` has grouped output by 'COD_MUN', 'MUNICIPIO'. You can override
## using the `.groups` argument.TUBERCULOSYPLATANOS2018## # A tibble: 14 × 4
## # Groups: COD_MUN, MUNICIPIO [14]
## COD_MUN MUNICIPIO GRUPO_CUL max_prod
## <int> <chr> <chr> <dbl>
## 1 66088 BELEN DE UMBRIA TUBERCULOS Y PLATANOS 36600
## 2 66682 SANTA ROSA DE CABAL TUBERCULOS Y PLATANOS 35102
## 3 66440 MARSELLA TUBERCULOS Y PLATANOS 17501
## 4 66045 APIA TUBERCULOS Y PLATANOS 15332
## 5 66075 BALBOA TUBERCULOS Y PLATANOS 13244
## 6 66001 PEREIRA TUBERCULOS Y PLATANOS 12592
## 7 66318 GUATICA TUBERCULOS Y PLATANOS 9730
## 8 66383 LA CELIA TUBERCULOS Y PLATANOS 8029
## 9 66687 SANTUARIO TUBERCULOS Y PLATANOS 5647
## 10 66594 QUINCHIA TUBERCULOS Y PLATANOS 4600
## 11 66170 DOS QUEBRADAS TUBERCULOS Y PLATANOS 4430
## 12 66456 MISTRATO TUBERCULOS Y PLATANOS 2190
## 13 66572 PUEBLO RICO TUBERCULOS Y PLATANOS 540
## 14 66400 LA VIRGINIA TUBERCULOS Y PLATANOS 498Se guardan los datos de los dos grupos de cultivo más relevantes del departamento de Risaralda.
write_csv(OTROS_PERMANENTES2018, "C:/Cuaderno1/OTROS_PERMANENTES2018.csv")write_csv(TUBERCULOSYPLATANOS2018, "C:/Cuaderno1/TUBERCULOSYPLATANOS2018.csv")Cuaderno realizado en base a: Lizarazo, I. Reading and processing municipal agricultural statistics for 2020. https://rpubs.com/ials2un/readingEVAv1.
sessionInfo()## R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt)
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