¿Cómo crear un mapa de España con sus provincias?
mayo 21, 2024
1 CRÉDITOS
Álvaro Alonso
Fernández
Departamento de Ciencias de la Vida
Universidad de Alcalá (España)
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R
2 PAQUETES NECESARIOS
Instalaremos con
install.packages('nombre de los paquetes') los paquetes que
necesitamos y los activaremos con
library('nombre de los paquetes') de la siguiente
forma:
library(ggplot2)
library(sf)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
library(rnaturalearthhires)
library(ggspatial)
library(devtools)3 FIJAMOS NUESTRO DIRECTORIO DE TRABAJO
En este caso de forma sencilla con:
#Fijamos directorio de trabajo
setwd("F:/R/MARKDOWN/mapaprovincias")#cada uno debe buscar su dirección en su ordenador4 DESCARGA DE DATOS GEOGRÁFICOS
4.1 Descargamos datos mundiales
Para ello utilizaremos los paquetes
rnaturalearth, rnaturalearthdata y
rnaturalearthhires. Primero descargaremos los datos de todo
el Mundo:
world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
world## Simple feature collection with 242 features and 168 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -180 ymin: -89.99893 xmax: 180 ymax: 83.59961
## Geodetic CRS: WGS 84
## First 10 features:
## featurecla scalerank labelrank sovereignt sov_a3
## 1 Admin-0 country 1 3 Zimbabwe ZWE
## 2 Admin-0 country 1 3 Zambia ZMB
## 3 Admin-0 country 1 3 Yemen YEM
## 4 Admin-0 country 3 2 Vietnam VNM
## 5 Admin-0 country 5 3 Venezuela VEN
## 6 Admin-0 country 6 6 Vatican VAT
## 7 Admin-0 country 1 4 Vanuatu VUT
## 8 Admin-0 country 1 3 Uzbekistan UZB
## 9 Admin-0 country 1 4 Uruguay URY
## 10 Admin-0 country 3 6 Federated States of Micronesia FSM
## adm0_dif level type tlc admin adm0_a3
## 1 0 2 Sovereign country 1 Zimbabwe ZWE
## 2 0 2 Sovereign country 1 Zambia ZMB
## 3 0 2 Sovereign country 1 Yemen YEM
## 4 0 2 Sovereign country 1 Vietnam VNM
## 5 0 2 Sovereign country 1 Venezuela VEN
## 6 0 2 Sovereign country 1 Vatican VAT
## 7 0 2 Sovereign country 1 Vanuatu VUT
## 8 0 2 Sovereign country 1 Uzbekistan UZB
## 9 0 2 Sovereign country 1 Uruguay URY
## 10 0 2 Sovereign country 1 Federated States of Micronesia FSM
## geou_dif geounit gu_a3 su_dif
## 1 0 Zimbabwe ZWE 0
## 2 0 Zambia ZMB 0
## 3 0 Yemen YEM 0
## 4 0 Vietnam VNM 0
## 5 0 Venezuela VEN 0
## 6 0 Vatican VAT 0
## 7 0 Vanuatu VUT 0
## 8 0 Uzbekistan UZB 0
## 9 0 Uruguay URY 0
## 10 0 Federated States of Micronesia FSM 0
## subunit su_a3 brk_diff name
## 1 Zimbabwe ZWE 0 Zimbabwe
## 2 Zambia ZMB 0 Zambia
## 3 Yemen YEM 0 Yemen
## 4 Vietnam VNM 0 Vietnam
## 5 Venezuela VEN 0 Venezuela
## 6 Vatican VAT 0 Vatican
## 7 Vanuatu VUT 0 Vanuatu
## 8 Uzbekistan UZB 0 Uzbekistan
## 9 Uruguay URY 0 Uruguay
## 10 Federated States of Micronesia FSM 0 Micronesia
## name_long brk_a3 brk_name brk_group abbrev postal
## 1 Zimbabwe ZWE Zimbabwe <NA> Zimb. ZW
## 2 Zambia ZMB Zambia <NA> Zambia ZM
## 3 Yemen YEM Yemen <NA> Yem. YE
## 4 Vietnam VNM Vietnam <NA> Viet. VN
## 5 Venezuela VEN Venezuela <NA> Ven. VE
## 6 Vatican VAT Vatican <NA> Vat. V
## 7 Vanuatu VUT Vanuatu <NA> Van. VU
## 8 Uzbekistan UZB Uzbekistan <NA> Uzb. UZ
## 9 Uruguay URY Uruguay <NA> Ury. UY
## 10 Federated States of Micronesia FSM Micronesia <NA> F.S.M. FSM
## formal_en formal_fr
## 1 Republic of Zimbabwe <NA>
## 2 Republic of Zambia <NA>
## 3 Republic of Yemen <NA>
## 4 Socialist Republic of Vietnam <NA>
## 5 Bolivarian Republic of Venezuela República Bolivariana de Venezuela
## 6 State of the Vatican City <NA>
## 7 Republic of Vanuatu <NA>
## 8 Republic of Uzbekistan <NA>
## 9 Oriental Republic of Uruguay <NA>
## 10 Federated States of Micronesia <NA>
## name_ciawf note_adm0 note_brk
## 1 Zimbabwe <NA> <NA>
## 2 Zambia <NA> <NA>
## 3 Yemen <NA> <NA>
## 4 Vietnam <NA> <NA>
## 5 Venezuela <NA> <NA>
## 6 Holy See (Vatican City) <NA> <NA>
## 7 Vanuatu <NA> <NA>
## 8 Uzbekistan <NA> <NA>
## 9 Uruguay <NA> <NA>
## 10 Micronesia, Federated States of <NA> <NA>
## name_sort name_alt mapcolor7 mapcolor8 mapcolor9
## 1 Zimbabwe <NA> 1 5 3
## 2 Zambia <NA> 5 8 5
## 3 Yemen, Rep. <NA> 5 3 3
## 4 Vietnam <NA> 5 6 5
## 5 Venezuela, RB <NA> 1 3 1
## 6 Vatican (Holy See) Holy See 1 3 4
## 7 Vanuatu <NA> 6 3 7
## 8 Uzbekistan <NA> 2 3 5
## 9 Uruguay <NA> 1 2 2
## 10 Micronesia, Federated States of <NA> 5 2 4
## mapcolor13 pop_est pop_rank pop_year gdp_md gdp_year
## 1 9 14645468 14 2019 21440 2019
## 2 13 17861030 14 2019 23309 2019
## 3 11 29161922 15 2019 22581 2019
## 4 4 96462106 16 2019 261921 2019
## 5 4 28515829 15 2019 482359 2014
## 6 2 825 2 2019 -99 2019
## 7 3 299882 10 2019 934 2019
## 8 4 33580650 15 2019 57921 2019
## 9 10 3461734 12 2019 56045 2019
## 10 13 113815 9 2019 401 2018
## economy income_grp fips_10 iso_a2 iso_a2_eh
## 1 5. Emerging region: G20 5. Low income ZI ZW ZW
## 2 7. Least developed region 4. Lower middle income ZA ZM ZM
## 3 7. Least developed region 4. Lower middle income YM YE YE
## 4 5. Emerging region: G20 4. Lower middle income VM VN VN
## 5 5. Emerging region: G20 3. Upper middle income VE VE VE
## 6 2. Developed region: nonG7 2. High income: nonOECD VT VA VA
## 7 7. Least developed region 4. Lower middle income NH VU VU
## 8 6. Developing region 4. Lower middle income UZ UZ UZ
## 9 5. Emerging region: G20 3. Upper middle income UY UY UY
## 10 6. Developing region 4. Lower middle income FM FM FM
## iso_a3 iso_a3_eh iso_n3 iso_n3_eh un_a3 wb_a2 wb_a3 woe_id woe_id_eh
## 1 ZWE ZWE 716 716 716 ZW ZWE 23425004 23425004
## 2 ZMB ZMB 894 894 894 ZM ZMB 23425003 23425003
## 3 YEM YEM 887 887 887 RY YEM 23425002 23425002
## 4 VNM VNM 704 704 704 VN VNM 23424984 23424984
## 5 VEN VEN 862 862 862 VE VEN 23424982 23424982
## 6 VAT VAT 336 336 336 -99 -99 23424986 23424986
## 7 VUT VUT 548 548 548 VU VUT 23424907 23424907
## 8 UZB UZB 860 860 860 UZ UZB 23424980 23424980
## 9 URY URY 858 858 858 UY URY 23424979 23424979
## 10 FSM FSM 583 583 583 FM FSM 23424815 23424815
## woe_note adm0_iso adm0_diff adm0_tlc adm0_a3_us adm0_a3_fr
## 1 Exact WOE match as country ZWE <NA> ZWE ZWE ZWE
## 2 Exact WOE match as country ZMB <NA> ZMB ZMB ZMB
## 3 Exact WOE match as country YEM <NA> YEM YEM YEM
## 4 Exact WOE match as country VNM <NA> VNM VNM VNM
## 5 Exact WOE match as country VEN <NA> VEN VEN VEN
## 6 Exact WOE match as country VAT <NA> VAT VAT VAT
## 7 Exact WOE match as country VUT <NA> VUT VUT VUT
## 8 Exact WOE match as country UZB <NA> UZB UZB UZB
## 9 Exact WOE match as country URY <NA> URY URY URY
## 10 Exact WOE match as country FSM <NA> FSM FSM FSM
## adm0_a3_ru adm0_a3_es adm0_a3_cn adm0_a3_tw adm0_a3_in adm0_a3_np adm0_a3_pk
## 1 ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE
## 2 ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB
## 3 YEM YEM YEM YEM YEM YEM YEM
## 4 VNM VNM VNM VNM VNM VNM VNM
## 5 VEN VEN VEN VEN VEN VEN VEN
## 6 VAT VAT VAT VAT VAT VAT VAT
## 7 VUT VUT VUT VUT VUT VUT VUT
## 8 UZB UZB UZB UZB UZB UZB UZB
## 9 URY URY URY URY URY URY URY
## 10 FSM FSM FSM FSM FSM FSM FSM
## adm0_a3_de adm0_a3_gb adm0_a3_br adm0_a3_il adm0_a3_ps adm0_a3_sa adm0_a3_eg
## 1 ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE
## 2 ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB
## 3 YEM YEM YEM YEM YEM YEM YEM
## 4 VNM VNM VNM VNM VNM VNM VNM
## 5 VEN VEN VEN VEN VEN VEN VEN
## 6 VAT VAT VAT VAT VAT VAT VAT
## 7 VUT VUT VUT VUT VUT VUT VUT
## 8 UZB UZB UZB UZB UZB UZB UZB
## 9 URY URY URY URY URY URY URY
## 10 FSM FSM FSM FSM FSM FSM FSM
## adm0_a3_ma adm0_a3_pt adm0_a3_ar adm0_a3_jp adm0_a3_ko adm0_a3_vn adm0_a3_tr
## 1 ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE
## 2 ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB
## 3 YEM YEM YEM YEM YEM YEM YEM
## 4 VNM VNM VNM VNM VNM VNM VNM
## 5 VEN VEN VEN VEN VEN VEN VEN
## 6 VAT VAT VAT VAT VAT VAT VAT
## 7 VUT VUT VUT VUT VUT VUT VUT
## 8 UZB UZB UZB UZB UZB UZB UZB
## 9 URY URY URY URY URY URY URY
## 10 FSM FSM FSM FSM FSM FSM FSM
## adm0_a3_id adm0_a3_pl adm0_a3_gr adm0_a3_it adm0_a3_nl adm0_a3_se adm0_a3_bd
## 1 ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE ZWE
## 2 ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB ZMB
## 3 YEM YEM YEM YEM YEM YEM YEM
## 4 VNM VNM VNM VNM VNM VNM VNM
## 5 VEN VEN VEN VEN VEN VEN VEN
## 6 VAT VAT VAT VAT VAT VAT VAT
## 7 VUT VUT VUT VUT VUT VUT VUT
## 8 UZB UZB UZB UZB UZB UZB UZB
## 9 URY URY URY URY URY URY URY
## 10 FSM FSM FSM FSM FSM FSM FSM
## adm0_a3_ua adm0_a3_un adm0_a3_wb continent region_un subregion
## 1 ZWE -99 -99 Africa Africa Eastern Africa
## 2 ZMB -99 -99 Africa Africa Eastern Africa
## 3 YEM -99 -99 Asia Asia Western Asia
## 4 VNM -99 -99 Asia Asia South-Eastern Asia
## 5 VEN -99 -99 South America Americas South America
## 6 VAT -99 -99 Europe Europe Southern Europe
## 7 VUT -99 -99 Oceania Oceania Melanesia
## 8 UZB -99 -99 Asia Asia Central Asia
## 9 URY -99 -99 South America Americas South America
## 10 FSM -99 -99 Oceania Oceania Micronesia
## region_wb name_len long_len abbrev_len tiny homepart
## 1 Sub-Saharan Africa 8 8 5 -99 1
## 2 Sub-Saharan Africa 6 6 6 -99 1
## 3 Middle East & North Africa 5 5 4 -99 1
## 4 East Asia & Pacific 7 7 5 2 1
## 5 Latin America & Caribbean 9 9 4 -99 1
## 6 Europe & Central Asia 7 7 4 4 1
## 7 East Asia & Pacific 7 7 4 2 1
## 8 Europe & Central Asia 10 10 4 5 1
## 9 Latin America & Caribbean 7 7 4 -99 1
## 10 East Asia & Pacific 10 30 6 -99 1
## min_zoom min_label max_label label_x label_y ne_id wikidataid
## 1 0 2.5 8.0 29.92544 -18.911640 1159321441 Q954
## 2 0 3.0 8.0 26.39530 -14.660804 1159321439 Q953
## 3 0 3.0 8.0 45.87438 15.328226 1159321425 Q805
## 4 0 2.0 7.0 105.38729 21.715416 1159321417 Q881
## 5 0 2.5 7.5 -64.59938 7.182476 1159321411 Q717
## 6 0 5.0 10.0 12.45342 41.903323 1159321407 Q237
## 7 0 4.0 9.0 166.90876 -15.371530 1159321421 Q686
## 8 0 3.0 8.0 64.00543 41.693603 1159321405 Q265
## 9 0 3.0 8.0 -55.96694 -32.961127 1159321353 Q77
## 10 0 5.0 10.0 158.23402 6.887553 1159320691 Q702
## name_ar name_bn
## 1 زيمبابوي জিম্বাবুয়ে
## 2 زامبيا জাম্বিয়া
## 3 اليمن ইয়েমেন
## 4 فيتنام ভিয়েতনাম
## 5 فنزويلا ভেনেজুয়েলা
## 6 الفاتيكان ভ্যাটিকান সিটি
## 7 فانواتو ভানুয়াতু
## 8 أوزبكستان উজবেকিস্তান
## 9 الأوروغواي উরুগুয়ে
## 10 ولايات ميكرونيسيا المتحدة মাইক্রোনেশিয়া যুক্তরাজ্য
## name_de name_en
## 1 Simbabwe Zimbabwe
## 2 Sambia Zambia
## 3 Jemen Yemen
## 4 Vietnam Vietnam
## 5 Venezuela Venezuela
## 6 Vatikanstadt Vatican City
## 7 Vanuatu Vanuatu
## 8 Usbekistan Uzbekistan
## 9 Uruguay Uruguay
## 10 Föderierte Staaten von Mikronesien Federated States of Micronesia
## name_es name_fa name_fr
## 1 Zimbabue زیمبابوه Zimbabwe
## 2 Zambia زامبیا Zambie
## 3 Yemen یمن Yémen
## 4 Vietnam ویتنام Viêt Nam
## 5 Venezuela ونزوئلا Venezuela
## 6 Ciudad del Vaticano واتیکان Cité du Vatican
## 7 Vanuatu وانواتو Vanuatu
## 8 Uzbekistán ازبکستان Ouzbékistan
## 9 Uruguay اروگوئه Uruguay
## 10 Estados Federados de Micronesia میکرونزی États fédérés de Micronésie
## name_el name_he name_hi
## 1 Ζιμπάμπουε זימבבואה ज़िम्बाब्वे
## 2 Ζάμπια זמביה ज़ाम्बिया
## 3 Υεμένη תימן यमन
## 4 Βιετνάμ וייטנאם वियतनाम
## 5 Βενεζουέλα ונצואלה वेनेज़ुएला
## 6 Βατικανό קריית הוותיקן वैटिकन नगर
## 7 Βανουάτου ונואטו वानूआटू
## 8 Ουζμπεκιστάν אוזבקיסטן उज़्बेकिस्तान
## 9 Ουρουγουάη אורוגוואי उरुग्वे
## 10 Ομόσπονδες Πολιτείες της Μικρονησίας מיקרונזיה माइक्रोनेशिया के संघीकृत राज्य
## name_hu name_id name_it
## 1 Zimbabwe Zimbabwe Zimbabwe
## 2 Zambia Zambia Zambia
## 3 Jemen Yaman Yemen
## 4 Vietnám Vietnam Vietnam
## 5 Venezuela Venezuela Venezuela
## 6 Vatikán Vatikan Città del Vaticano
## 7 Vanuatu Vanuatu Vanuatu
## 8 Üzbegisztán Uzbekistan Uzbekistan
## 9 Uruguay Uruguay Uruguay
## 10 Mikronéziai Szövetségi Államok Mikronesia Stati Federati di Micronesia
## name_ja name_ko name_nl name_pl name_pt
## 1 ジンバブエ 짐바브웨 Zimbabwe Zimbabwe Zimbábue
## 2 ザンビア 잠비아 Zambia Zambia Zâmbia
## 3 イエメン 예멘 Jemen Jemen Iémen
## 4 ベトナム 베트남 Vietnam Wietnam Vietname
## 5 ベネズエラ 베네수엘라 Venezuela Wenezuela Venezuela
## 6 バチカン 바티칸 시국 Vaticaanstad Watykan Vaticano
## 7 バヌアツ 바누아투 Vanuatu Vanuatu Vanuatu
## 8 ウズベキスタン 우즈베키스탄 Oezbekistan Uzbekistan Uzbequistão
## 9 ウルグアイ 우루과이 Uruguay Urugwaj Uruguai
## 10 ミクロネシア連邦 미크로네시아 연방 Micronesia Mikronezja Micronésia
## name_ru name_sv name_tr name_uk name_ur
## 1 Зимбабве Zimbabwe Zimbabve Зімбабве زمبابوے
## 2 Замбия Zambia Zambiya Замбія زیمبیا
## 3 Йемен Jemen Yemen Ємен یمن
## 4 Вьетнам Vietnam Vietnam В'єтнам ویتنام
## 5 Венесуэла Venezuela Venezuela Венесуела وینیزویلا
## 6 Ватикан Vatikanstaten Vatikan Ватикан ویٹیکن سٹی
## 7 Вануату Vanuatu Vanuatu Вануату وانواتو
## 8 Узбекистан Uzbekistan Özbekistan Узбекистан ازبکستان
## 9 Уругвай Uruguay Uruguay Уругвай یوراگوئے
## 10 Микронезия Mikronesiska federationen Mikronezya Мікронезія مائیکرونیشیا
## name_vi name_zh name_zht fclass_iso tlc_diff
## 1 Zimbabwe 津巴布韦 辛巴威 Admin-0 country <NA>
## 2 Zambia 赞比亚 尚比亞 Admin-0 country <NA>
## 3 Yemen 也门 葉門 Admin-0 country <NA>
## 4 Việt Nam 越南 越南 Admin-0 country <NA>
## 5 Venezuela 委内瑞拉 委內瑞拉 Admin-0 country <NA>
## 6 Thành Vatican 梵蒂冈 梵蒂岡 Admin-0 country <NA>
## 7 Vanuatu 瓦努阿图 萬那杜 Admin-0 country <NA>
## 8 Uzbekistan 乌兹别克斯坦 烏茲別克 Admin-0 country <NA>
## 9 Uruguay 乌拉圭 烏拉圭 Admin-0 country <NA>
## 10 Micronesia 密克罗尼西亚联邦 密克羅尼西亞聯邦 Admin-0 country <NA>
## fclass_tlc fclass_us fclass_fr fclass_ru fclass_es fclass_cn fclass_tw
## 1 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 2 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 3 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 4 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 5 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 6 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 7 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 8 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 9 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 10 Admin-0 country <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## fclass_in fclass_np fclass_pk fclass_de fclass_gb fclass_br fclass_il
## 1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 3 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 4 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 5 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 6 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 7 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 8 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 9 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 10 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## fclass_ps fclass_sa fclass_eg fclass_ma fclass_pt fclass_ar fclass_jp
## 1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 3 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 4 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 5 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 6 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 7 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 8 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 9 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 10 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## fclass_ko fclass_vn fclass_tr fclass_id fclass_pl fclass_gr fclass_it
## 1 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 3 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 4 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 5 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 6 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 7 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 8 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 9 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 10 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## fclass_nl fclass_se fclass_bd fclass_ua geometry
## 1 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((31.28789 -2...
## 2 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((30.39609 -1...
## 3 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((53.08564 16...
## 4 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((104.064 10....
## 5 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((-60.82119 9...
## 6 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((12.43916 41...
## 7 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((166.7458 -1...
## 8 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((70.94678 42...
## 9 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((-53.37061 -...
## 10 <NA> <NA> <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((162.9832 5....4.2 Seleccionamos datos para España
y después seleccionaremos los datos de España:
spain <- world[world$name == "Spain", ]
spain## Simple feature collection with 1 feature and 168 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -18.16055 ymin: 27.64639 xmax: 4.32207 ymax: 43.76455
## Geodetic CRS: WGS 84
## featurecla scalerank labelrank sovereignt sov_a3 adm0_dif level
## 55 Admin-0 country 4 2 Spain ESP 0 2
## type tlc admin adm0_a3 geou_dif geounit gu_a3 su_dif subunit
## 55 Sovereign country 1 Spain ESP 0 Spain ESP 0 Spain
## su_a3 brk_diff name name_long brk_a3 brk_name brk_group abbrev postal
## 55 ESP 0 Spain Spain ESP Spain <NA> Sp. E
## formal_en formal_fr name_ciawf note_adm0 note_brk name_sort name_alt
## 55 Kingdom of Spain <NA> Spain <NA> <NA> Spain <NA>
## mapcolor7 mapcolor8 mapcolor9 mapcolor13 pop_est pop_rank pop_year gdp_md
## 55 4 5 5 5 47076781 15 2019 1393490
## gdp_year economy income_grp fips_10 iso_a2
## 55 2019 2. Developed region: nonG7 1. High income: OECD SP ES
## iso_a2_eh iso_a3 iso_a3_eh iso_n3 iso_n3_eh un_a3 wb_a2 wb_a3 woe_id
## 55 ES ESP ESP 724 724 724 ES ESP 23424950
## woe_id_eh woe_note adm0_iso adm0_diff adm0_tlc adm0_a3_us
## 55 23424950 Exact WOE match as country ESP <NA> ESP ESP
## adm0_a3_fr adm0_a3_ru adm0_a3_es adm0_a3_cn adm0_a3_tw adm0_a3_in adm0_a3_np
## 55 ESP ESP ESP ESP ESP ESP ESP
## adm0_a3_pk adm0_a3_de adm0_a3_gb adm0_a3_br adm0_a3_il adm0_a3_ps adm0_a3_sa
## 55 ESP ESP ESP ESP ESP ESP ESP
## adm0_a3_eg adm0_a3_ma adm0_a3_pt adm0_a3_ar adm0_a3_jp adm0_a3_ko adm0_a3_vn
## 55 ESP ESP ESP ESP ESP ESP ESP
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## 55 ESP ESP ESP ESP ESP ESP ESP
## adm0_a3_bd adm0_a3_ua adm0_a3_un adm0_a3_wb continent region_un
## 55 ESP ESP -99 -99 Europe Europe
## subregion region_wb name_len long_len abbrev_len tiny
## 55 Southern Europe Europe & Central Asia 5 5 3 -99
## homepart min_zoom min_label max_label label_x label_y ne_id
## 55 1 0 2 7 -3.464718 40.09095 1159320587
## wikidataid name_ar name_bn name_de name_en name_es name_fa name_fr name_el
## 55 Q29 إسبانيا স্পেন Spanien Spain España اسپانیا Espagne Ισπανία
## name_he name_hi name_hu name_id name_it name_ja name_ko name_nl
## 55 ספרד स्पेन Spanyolország Spanyol Spagna スペイン 스페인 Spanje
## name_pl name_pt name_ru name_sv name_tr name_uk name_ur name_vi
## 55 Hiszpania Espanha Испания Spanien İspanya Іспанія ہسپانیہ Tây Ban Nha
## name_zh name_zht fclass_iso tlc_diff fclass_tlc fclass_us
## 55 西班牙 西班牙 Admin-0 country <NA> Admin-0 country <NA>
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## 55 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
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## 55 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
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## 55 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## fclass_bd fclass_ua geometry
## 55 <NA> <NA> MULTIPOLYGON (((1.593945 38...4.3 Añadimos las provincias
Necesitamos tener los datos de las diferentes provincias españolas. Para ello descargaremos esos datos de la siguiente forma:
provinces <- ne_states(country = "spain", returnclass = "sf")
provinces## Simple feature collection with 52 features and 121 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -18.16723 ymin: 27.64224 xmax: 4.337087 ymax: 43.79344
## Geodetic CRS: WGS 84
## First 10 features:
## featurecla scalerank adm1_code diss_me iso_3166_2
## 247 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5815 5815 ES-CE
## 533 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5835 5835 ES-ML
## 625 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5837 5837 ES-NA
## 626 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5823 5823 ES-SS
## 627 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5825 5825 ES-HU
## 629 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5831 5831 ES-L
## 637 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5820 5820 ES-GI
## 786 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5807 5807 ES-BA
## 1235 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5812 5812 ES-CA
## 1684 Admin-1 states provinces lakes 3 ESP-5838 5838 ES-OR
## wikipedia iso_a2 adm0_sr name name_alt name_local type
## 247 <NA> ES 5 Ceuta <NA> <NA> Ciudades Autónomas
## 533 <NA> ES 5 Melilla <NA> <NA> Ciudades Autónomas
## 625 <NA> ES 1 Navarra <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 626 <NA> ES 1 Gipuzkoa <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 627 <NA> ES 1 Huesca <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 629 <NA> ES 1 Lérida <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 637 <NA> ES 1 Gerona <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 786 <NA> ES 1 Badajoz <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 1235 <NA> ES 1 Cádiz <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## 1684 <NA> ES 1 Orense <NA> <NA> Comunidad Autónoma
## type_en code_local code_hasc note hasc_maybe region
## 247 Autonomous City <NA> ES.CE <NA> <NA> Ceuta
## 533 Autonomous City <NA> ES.ML <NA> <NA> Melilla
## 625 Autonomous Community <NA> ES.NA <NA> <NA> Foral de Navarra
## 626 Autonomous Community <NA> ES.PV <NA> <NA> País Vasco
## 627 Autonomous Community <NA> ES.AR <NA> <NA> Aragón
## 629 Autonomous Community <NA> ES.CT <NA> <NA> Cataluña
## 637 Autonomous Community <NA> ES.CT <NA> <NA> Cataluña
## 786 Autonomous Community <NA> ES.EX <NA> <NA> Extremadura
## 1235 Autonomous Community <NA> ES.AN <NA> <NA> Andalucía
## 1684 Autonomous Community <NA> ES.GA <NA> <NA> Galicia
## region_cod provnum_ne gadm_level check_me datarank abbrev postal area_sqkm
## 247 ES.CE 23 1 20 3 <NA> CE 0
## 533 ES.CE 21 1 20 3 <NA> CE 0
## 625 ES.NA 0 1 20 3 <NA> NA 0
## 626 ES.PV 18 1 20 3 <NA> PV 0
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## 629 ES.CT 16 1 20 3 <NA> CT 0
## 637 ES.CT 16 1 20 3 <NA> CT 0
## 786 ES.EX 6 1 20 3 <NA> EX 0
## 1235 ES.AN 8 1 20 3 <NA> AN 0
## 1684 ES.GA 12 1 20 3 <NA> GA 0
## sameascity labelrank name_len mapcolor9 mapcolor13 fips fips_alt woe_id
## 247 9 9 5 5 5 SP00 SP| 55862983
## 533 9 9 7 5 5 SP00 SP| 55862984
## 625 -99 3 7 5 5 SP88 SP32 12578026
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## 786 -99 3 7 5 5 SP90 SP57 12602128
## 1235 -99 3 5 5 5 SP80 SP51 12602096
## 1684 -99 3 6 5 5 SP91 SP58 12602132
## woe_label woe_name latitude longitude
## 247 Ceuta Province, ES, Spain Ceuta 35.8803 -5.3410000
## 533 Melilla Province, ES, Spain Melilla 35.2934 -2.9401500
## 625 Navarre, ES, Spain Comunidad Foral de Navarra 42.7493 -1.6384500
## 626 Basque Country, ES, Spain País Vasco 43.1495 -2.2243000
## 627 Aragon, ES, Spain Aragón 42.1863 -0.0128081
## 629 Catalonia, ES, Spain Cataluña 42.0143 1.1151800
## 637 Catalonia, ES, Spain Cataluña 42.0844 2.7912300
## 786 Extremadura, ES, Spain Extremadura 38.5731 -6.2672400
## 1235 Andalusia, ES, Spain Andalucía 36.4828 -5.8248800
## 1684 Galicia, ES, Spain Galicia 42.1609 -7.5923400
## sov_a3 adm0_a3 adm0_label admin geonunit gu_a3 gn_id
## 247 ESP ESP 5 Spain <NA> <NA> 8335119
## 533 ESP ESP 5 Spain <NA> <NA> 8335120
## 625 ESP ESP 2 Spain <NA> <NA> 6355235
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## 786 ESP ESP 2 Spain <NA> <NA> 2521419
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## 1684 ESP ESP 2 Spain <NA> <NA> 3114964
## gn_name gns_id gns_name gn_level
## 247 Ceuta -99 <NA> 2
## 533 Melilla -99 <NA> 2
## 625 Provincia de Navarra -393793 Navarra, Comunidad Foral de 2
## 626 Provincia de Guipuzcoa -384888 Gipuzkoa 2
## 627 Provincia de Huesca -385646 Huesca 2
## 629 Provincia de Lleida -389097 Lleida, Provincia de 2
## 637 Provincia de Girona -383957 Gerona, Provincia de 2
## 786 Provincia de Badajoz -372125 Badajoz, Provincia de 2
## 1235 Provincia de Cadiz -374887 Cadiz, Provincia de 2
## 1684 Provincia de Ourense -394671 Orense 2
## gn_region gn_a1_code region_sub sub_code gns_level gns_lang gns_adm1
## 247 <NA> ES.CE <NA> <NA> 1 <NA> <NA>
## 533 <NA> ES.ME <NA> <NA> 1 <NA> <NA>
## 625 <NA> ES.NA <NA> <NA> 1 <NA> <NA>
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## 627 <NA> ES.HU <NA> <NA> 2 <NA> <NA>
## 629 <NA> ES.L <NA> <NA> 2 <NA> <NA>
## 637 <NA> ES.GI <NA> <NA> 2 <NA> <NA>
## 786 <NA> ES.BA <NA> <NA> 2 <NA> <NA>
## 1235 <NA> ES.CA <NA> <NA> 2 <NA> <NA>
## 1684 <NA> ES.OR <NA> <NA> 2 <NA> <NA>
## gns_region min_label max_label min_zoom wikidataid name_ar
## 247 <NA> 7.7 11 7.7 Q5823 سبتة
## 533 <NA> 7.7 11 7.7 Q5831 مليلية
## 625 SP32 7.7 11 7.7 Q4018 منطقة نافارا
## 626 SP59 7.7 11 7.7 Q95010 غيبوثكوا
## 627 SP52 7.7 11 7.7 Q55182 وشقة
## 629 SP56 7.7 11 7.7 Q13904 لاردة
## 637 SP56 7.7 11 7.7 Q7194 مقاطعة جرندة
## 786 SP57 7.7 11 7.7 Q81803 بطليوس
## 1235 SP51 7.7 11 7.7 Q81978 قادس
## 1684 SP58 7.7 11 7.7 Q95038 أورينسي
## name_bn name_de name_en name_es name_fr name_el
## 247 সিউচা Ceuta Ceuta Ceuta Ceuta Θέουτα
## 533 মেলিলা Melilla Melilla Melilla Melilla Μελίγια
## 625 নাবারা Navarra Navarre Navarra Navarre Ναβάρρα
## 626 গিপুজকোয়া Gipuzkoa Gipuzkoa Guipúzcoa Guipuscoa Γκιπούθκοα
## 627 হুয়েস্কা প্রদেশ Huesca Huesca Huesca Huesca επαρχία της Ουέσκας
## 629 লিইডা প্রদেশ Lleida Lleida Lérida Lérida Επαρχία της Λιέιδα
## 637 গিরোনা প্রদেশ Girona Girona Gerona Gérone Ζιρόνα
## 786 বাদাজোজ প্রদেশ Badajoz Badajoz Badajoz Badajoz Μπαδαχόθ
## 1235 কাদিস প্রদেশ Cádiz Cádiz Cádiz Cadix Επαρχία Κάδιθ
## 1684 ওরেন্স প্রদেশ Ourense Ourense Orense d'Ourense Ουρένσε
## name_hi name_hu name_id name_it name_ja name_ko name_nl
## 247 सेउटा Ceuta Ceuta Ceuta セウタ 세우타 Ceuta
## 533 मेलिला Melilla Melilla Melilla メリリャ 멜리야 Melilla
## 625 नावारा Navarra Navarra Navarra ナバラ州 나바라 지방 Navarra
## 626 जिपूज़को Gipuzkoa Gipuzkoa Gipuzkoa ギプスコア県 기푸스코아 Gipuzkoa
## 627 ह्यूसका प्रांत Huesca Huesca Huesca ウエスカ県 우에스카 Huesca
## 629 लीडा प्रांत Lleida Lleida Lleida リェイダ県 예이다 Lerida
## 637 गिरोना प्रांत Girona Girona Girona ジローナ県 지로나 Gerona
## 786 बदाओज़ प्रांत Badajoz Badajoz Badajoz バダホス県 바다호스 Badajoz
## 1235 कैडीज़ प्रांत Cádiz Cádiz Cadice カディス県 카디스 Cádiz
## 1684 ओउरेंस प्रांत Ourense Ourense Ourense オウレンセ県 오렌세 Ourense
## name_pl name_pt name_ru name_sv name_tr name_vi
## 247 Ceuta Ceuta Сеута Ceuta Ceuta Ceuta
## 533 Melilla Melilla Мелилья Melilla Melilla Melilla
## 625 Nawarra Navarra Наварра Navarra Navarra Navarra
## 626 Prowincja Guipúzcoa Guipúscoa Гипускоа Guipúzcoa Guipúzcoa ili Guipuscoa
## 627 Huesca Huesca Уэска Huesca Huesca ili Huesca
## 629 Lleida Lérida Льейда Lleida Lérida ili Lérida
## 637 Girona Girona Жирона Girona Gerona ili Girona
## 786 Badajoz Badajoz Бадахос Badajoz Badajoz ili Badajoz
## 1235 Kadyks Cádis Кадис Cádiz Cádiz ili Cádiz
## 1684 Ourense Ourense Оренсе Orense Ourense ili Ourense
## name_zh ne_id name_he name_uk name_ur name_fa
## 247 休达 1159310507 סאוטה Сеута سبته سبته
## 533 梅利利亚 1159310505 מלייה Мелілья ملیلہ ملیلیه
## 625 纳瓦拉 1159315293 נווארה Наварра ناوار نابارا
## 626 吉普斯夸省 1159317787 גיפוסקואה Гіпускоа گیپوسکوا استان گیپوسکوا
## 627 韋斯卡省 1159317789 הוסקה Уеска صوبہ ویسکا استان هوئسکا
## 629 莱里达省 1159317793 לרידה Льєйда صوبہ لاریدا استان لریدا
## 637 赫罗纳省 1159317795 מחוז ז'ירונה Жирона صوبہ جیرونا استان خرنا
## 786 巴达霍斯省 1159310641 בדאג'וז Бадахос صوبہ بطليوس استان باداخس
## 1235 加的斯省 1159317821 מחוז קדיס Кадіс صوبہ کادیز استان کادیس
## 1684 奥伦塞省 1159317761 אורנס Оренсе صوبہ اورینسے استان اورنسه
## name_zht FCLASS_ISO FCLASS_US FCLASS_FR FCLASS_RU FCLASS_ES FCLASS_CN
## 247 休達 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 533 麥里亞 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 625 納瓦拉 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 626 吉普斯夸省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 627 韋斯卡省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 629 莱里达省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 637 赫羅納省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 786 巴达霍斯省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 1235 加的斯省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 1684 奧倫塞省 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## FCLASS_TW FCLASS_IN FCLASS_NP FCLASS_PK FCLASS_DE FCLASS_GB FCLASS_BR
## 247 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 533 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 625 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
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## 1684 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## FCLASS_IL FCLASS_PS FCLASS_SA FCLASS_EG FCLASS_MA FCLASS_PT FCLASS_AR
## 247 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 533 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 625 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
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## 637 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 786 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
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## 1684 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## FCLASS_JP FCLASS_KO FCLASS_VN FCLASS_TR FCLASS_ID FCLASS_PL FCLASS_GR
## 247 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 533 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
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## 1684 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## FCLASS_IT FCLASS_NL FCLASS_SE FCLASS_BD FCLASS_UA FCLASS_TLC
## 247 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 533 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 625 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 626 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 627 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 629 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 637 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 786 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 1235 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 1684 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## geometry
## 247 MULTIPOLYGON (((-5.340728 3...
## 533 MULTIPOLYGON (((-2.943046 3...
## 625 MULTIPOLYGON (((-1.74973 43...
## 626 MULTIPOLYGON (((-1.794075 4...
## 627 MULTIPOLYGON (((-0.745032 4...
## 629 MULTIPOLYGON (((0.6634258 4...
## 637 MULTIPOLYGON (((1.712174 42...
## 786 MULTIPOLYGON (((-7.27043 38...
## 1235 MULTIPOLYGON (((-5.338773 3...
## 1684 MULTIPOLYGON (((-8.191304 4...5 GENERAMOS EL MAPA
ggplot(data = spain) +
geom_sf() +
geom_sf(data = provinces, fill = NA, color = "black") +
theme_minimal() +
ggtitle("Mapa de España con Provincias")+
annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.25)#br=bottomright## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
En este caso, la escala es de 1:500, para 1:1000 pondríamos en
width_hint un valor de 0.5. La posición de la escala en el
mapa viene determinada por location con br es
la parte inferir derecha, con:
- “tl”: top left (arriba a la izquierda)
- “tr”: top right (arriba a la derecha)
- “bl”: bottom left (abajo a la izquierda)
Podemos rellenar las provincias con color cambiando NA
en fill por el color que queramos:
ggplot(data = spain) +
geom_sf() +
geom_sf(data = provinces, fill = "darkgreen", color = "black") +
theme_minimal() +
ggtitle("Mapa de España con Provincias")+
annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.25)#br=bottomright## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
5.1 Modificar tema de fondo
Se puede modificar el fondo del mapa del siguiente modo:
ggplot(data = spain) +
geom_sf() +
geom_sf(data = provinces, fill = "darkgreen", color = "black") +
theme_grey() +
ggtitle("Mapa de España con Provincias=Theme_grey")+
annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.25)#br=bottomright## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
ggplot(data = spain) +
geom_sf() +
geom_sf(data = provinces, fill = "darkgreen", color = "black") +
theme_dark() +
ggtitle("Mapa de España con Provincias=Theme_dark")+
annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.25)#br=bottomright## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
5.2 Añadimos el mar
Si queremos poner el mar de color azul claro optaremos por lo siguiente
map<-ggplot(data = spain) +
geom_sf() +
geom_sf(data = provinces, fill = NA, color = "black") +
theme_dark() +
ggtitle("Mapa de España con Provincias")+
annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.25)+#br=bottomright
theme(
panel.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA),
plot.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA)
)
map## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
6 SALVAR EL MAPA EN FICHERO
Podemos guardar nuestro mapa en nuestro directorio de trabajo del siguiente modo:
ggsave("mapa_de_espana.png", width = 10, height = 7)## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurateResultado:
7 AÑADIR LAS COMUNIDADES AUTÓNOMAS
Ahora nuestro objetivo es indicar con diferentes colores las provincias que forman cada una de las Comunidades Autónomas españolas. Para ello lo primero es asociar cada provincia a su correspondiente Comunidad Autónoma. Cargamos dos paquete extra que necesitamos:
library(dplyr)
library(patchwork)y procedemos asociando cada provincia a su correspondiente Comunidad Autónoma:
provinces <- provinces %>%
mutate(community = case_when(
name == "La Coruña" ~ "Galicia",
name == "Lugo" ~ "Galicia",
name == "Orense" ~ "Galicia",
name == "Pontevedra" ~ "Galicia",
name == "Asturias" ~ "Asturias",
name == "Cantabria" ~ "Cantabria",
name == "Álava" ~ "País Vasco",
name == "Gipuzkoa" ~ "País Vasco",
name == "Bizkaia" ~ "País Vasco",
name == "Navarra" ~ "Navarra",
name == "La Rioja" ~ "La Rioja",
name == "Huesca" ~ "Aragón",
name == "Teruel" ~ "Aragón",
name == "Zaragoza" ~ "Aragón",
name == "Madrid" ~ "Madrid",
name == "Ávila" ~ "Castilla y León",
name == "Burgos" ~ "Castilla y León",
name == "León" ~ "Castilla y León",
name == "Palencia" ~ "Castilla y León",
name == "Salamanca" ~ "Castilla y León",
name == "Segovia" ~ "Castilla y León",
name == "Soria" ~ "Castilla y León",
name == "Valladolid" ~ "Castilla y León",
name == "Zamora" ~ "Castilla y León",
name == "Albacete" ~ "Castilla-La Mancha",
name == "Ciudad Real" ~ "Castilla-La Mancha",
name == "Cuenca" ~ "Castilla-La Mancha",
name == "Guadalajara" ~ "Castilla-La Mancha",
name == "Toledo" ~ "Castilla-La Mancha",
name == "Barcelona" ~ "Cataluña",
name == "Gerona" ~ "Cataluña",
name == "Lérida" ~ "Cataluña",
name == "Tarragona" ~ "Cataluña",
name == "Badajoz" ~ "Extremadura",
name == "Cáceres" ~ "Extremadura",
name == "Alicante" ~ "Comunidad Valenciana",
name == "Castellón" ~ "Comunidad Valenciana",
name == "Valencia" ~ "Comunidad Valenciana",
name == "Murcia" ~ "Murcia",
name == "Almería" ~ "Andalucía",
name == "Cádiz" ~ "Andalucía",
name == "Córdoba" ~ "Andalucía",
name == "Granada" ~ "Andalucía",
name == "Huelva" ~ "Andalucía",
name == "Jaén" ~ "Andalucía",
name == "Málaga" ~ "Andalucía",
name == "Sevilla" ~ "Andalucía",
name == "Baleares" ~ "Islas Baleares",
name == "Las Palmas" ~ "Islas Canarias",
name == "Santa Cruz de Tenerife" ~ "Islas Canarias",
name == "Ceuta" ~ "Ceuta",
name == "Melilla" ~ "Melilla",
TRUE ~ "Others"
))Ahora generamos una paleta de colores para diferenciar cada una de las Comunidades Autónomas españolas:
palette <- c(
"Galicia" = "#1f78b4",
"Asturias" = "#33a02c",
"Cantabria" = "#e31a1c",
"País Vasco" = "#ff7f00",
"Navarra" = "#6a3d9a",
"La Rioja" = "#b15928",
"Aragón" = "#a6cee3",
"Madrid" = "#b2df8a",
"Castilla y León" = "#fb9a99",
"Castilla-La Mancha" = "#fdbf6f",
"Cataluña" = "#cab2d6",
"Extremadura" = "#ffff99",
"Comunidad Valenciana" = "magenta1",
"Murcia" = "#ff7f00",
"Andalucía" = "#33c02c",
"Islas Baleares" = "blue4",
"Islas Canarias" ="coral1",
"Ceuta" = "#e31a1c",
"Melilla" = "#1f78b4",
"Others" = "#d9d9d9"
)Ahora nos toca representar el mapa de las Comunidades Autónomas españolas:
map_spain <- ggplot(data = provinces) +
geom_sf(aes(fill = community), color = "black") +
scale_fill_manual(values = palette) +
theme_minimal() +
ggtitle("Mapa de España con las Comunidades Autónomas")+
theme(
panel.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA),
plot.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA),
legend.text = element_text(size = 8)
)+
guides(fill = guide_legend(ncol = 2, byrow = TRUE))#leyenda en dos columnas
map_spain
8 PRESENTAMOS LOS MAPAS
Ahora ya solamente queda presentar los dos mapas juntos, el de provincias y el de comunidades autónomas. Quitamos la leyenda al mapa de las Comunidades Autónomas:
map_spain <- ggplot(data = provinces) +
geom_sf(aes(fill = community), color = "black") +
scale_fill_manual(values = palette) +
theme_minimal() +
ggtitle("Mapa de España CCAA")+
theme(
panel.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA),
plot.background = element_rect(fill = "lightblue", color = NA),
legend.position = "none" # Esto quita la leyenda
)+
guides(fill = guide_legend(ncol = 2, byrow = TRUE))#leyenda en dos columnas
map_spain
library(patchwork)
combined_map <- map | map_spain
print(combined_map)## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
9 OTROS PAISES
Podemos representar cualquier país, por ejemplo:
# Descargar datos geográficos del Mundo
world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")# Crear el mapa de Vietnam
vietnam <- world[world$name == "Vietnam", ]
vietnam<-ggplot(data = vietnam) +
geom_sf() +
geom_sf() +
theme_minimal() +
ggtitle("Vietnam")+
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) # Para ajustar bien la longitud y que se vean los rótulos
)+
annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.25)#br=bottomright
vietnam
# Crear el mapa de Vietnam
chile <- world[world$name == "Chile", ]
chilemap<-ggplot(data = chile) +
geom_sf() +
geom_sf() +
theme_minimal() +
ggtitle("Chile")+
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) # Para ajustar bien la longitud y que se vean los rótulos
)+
annotation_scale(location = "tl", width_hint = 0.25)#br=bottomright
chilemap## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
Y los combinamos:
combined_maps <- vietnam | chilemap
print(combined_maps)## Scale on map varies by more than 10%, scale bar may be inaccurate
10 CRÉDITOS
Álvaro Alonso
Fernández
Departamento de Ciencias de la Vida
Universidad de Alcalá (España)
