Manejo de datos con R

En esta presentación vamos a ver casos prácticos de manejo de datos en R utilizando las bibliotecas que constituyen el tidyverse. No importa en qué formato estén los datos originales, el objetivo es llevarlos a un objeto de datos, data.frame o, preferiblemente tibble, que esté en forma ordenada (tidy).

Las herramientas básicas para trabajar con los datos están incluidas en los paquetes incluidos en el tidyverse:

  • tibble para trabajar con datos de esa clase genérica,
  • tidyr para llevar los datos a una forma ordenada -que dependerá de cada aplicación-,
  • dplyr para cambiar los objetos de datos y para obtener resúmenes de los objetos de datos.

Lectura de datos

En general queremos importar datos en R en un formato data.frame o asociados (tibble), que permiten luego trabajar de forma fácil con ellos. Básicamente tenemos las siguientes alternativas:

Procedencia ¿Cómo leerlos? Ejemplo
Un paquete de R library(lib);data(df) data(cars)
Un fichero: Paquetes:
csv,fwf,txt readr read_table("data.txt")
SPSS,SAS,… haven read_sav("data.sav")
xls, xlsx readxl read_excel("data.xls",skip=10)
Cualquiera rio import("data.csv")
pcAxis (INE) pxR read.px("data.px")
Una página web: Paquetes:
html rvest read_html(url)
JSON jsonlite fromJSON(url)

De ellas, readr forma parte del tidyverse. Además son útiles, para descargar desde una página web un fichero, download.file y para descomprimirlo unzip. Si trabajamos en RStudio, para la mayor parte de los objetos de datos, si hacemos click en el nombre fichero en la pestaña [Files] nos proporciona la opción de importarlo [Import Dataset]. Esto nos abre un menú de contexto en el que previsualiza los datos, podemos configurar las opciones, nos muestra el código de R para cargarlo, y nos permite importarlos. Vamos a ver dos ejemplos característicos, un fichero csv y un fichero pcAxis.

Ejemplo 1: csv: Carga de la base de datos del Human Development Index

Los Informes de desarrollo humano presentan cada año una evaluación del desempeño de todos los países del mundo en base al Índice de Desarrollo Humano y otros indicadores. Los datos correspondiente al último año son accesibles en formato excel en el centro de datos asociado. Es posible importar la base de datos completa en formato csv (valores separados por comas) en este enlace.

Formato csv Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=SaHIUR9jIPY

Para cargar los datos en R, podemos guardar el fichero en nuestro ordenador (a mano o utilizando R), e importarlo desde R. Para descargar el fichero podemos utilizar la función download.file, que tiene como primer argumento la url, y como segundo el nombre del fichero de destino.

library(tidyverse)
download.file("https://hdr.undp.org/sites/default/files/2021-22_HDR/HDR21-22_Composite_indices_complete_time_series.csv", "HDI.csv")
hdi <-  read_csv("HDI.csv")
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
## Rows: 206 Columns: 1008
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr    (4): iso3, country, hdicode, region
## dbl (1004): hdi_rank_2021, hdi_1990, hdi_1991, hdi_1992, hdi_1993, hdi_1994,...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

En la función read_csv solo hemos tenido que identificar el fichero. Los valores por defecto funcionan bien. Entre los argumentos que se pueden cambiar, con datos españoles es muy frecuente que el separador sea el punto y coma (;) en vez de la coma, para permitir ésta en números decimales con la coma como separador. En este caso tendríamos que cambiar el argumento de Delimiter a semicolon. Para ver los argumentos que admite la función read_excel, o cualquier otra función, tenemos que escribir

args(read_csv)
## function (file, col_names = TRUE, col_types = NULL, col_select = NULL, 
##     id = NULL, locale = default_locale(), na = c("", "NA"), quoted_na = TRUE, 
##     quote = "\"", comment = "", trim_ws = TRUE, skip = 0, n_max = Inf, 
##     guess_max = min(1000, n_max), name_repair = "unique", num_threads = readr_threads(), 
##     progress = show_progress(), show_col_types = should_show_types(), 
##     skip_empty_rows = TRUE, lazy = should_read_lazy()) 
## NULL

o si queremos la página de ayuda

help(read_csv)

Comprobamos que por defecto read_csv carga las variables asumiendo que la primera fila son los nombres de las columnas, y que el tipo de datos de cada columna debe identificarlo la propia función. Muchas veces es útil especficar skip, para ignorar las primeras filas cuando los datos comienzan más abajo.

El resultado de read_csv ya es una tibble o tbl_df preparada para trabajar con dplyrde 206 filas y 1008 columnas. Una de las utilidades añadidas de los objetos de este tipo es que, cuando los imprimimos, no debemos temer que se nos inunde la consola con un objeto enorme, sino que por defecto muestra las primeras filas y las primeras columnas, y nos informa del resto. Podemos también ver la estructura con str pero sólo de las primeras columnas:

str(hdi)

En este caso vemos que la estructura de los datos está en una forma muy ancha. Los nombres de las columnas tienen un prefijo que denota de qué variable se trata, a veces el sexo, separados por “_“, y el año de observación desde 1990. Las filas se corresponden con países, de modo que hay una única fila por país.

Ejemplo 2: Fichero pc-Axis desde el INE

En las páginas de datos del INE podemos ver que hay un enlace a ficheros PC-AXIS. Estos ficheros los podemos leer en R con el paquete pxR. Por ejemplo, en la página del censo de población 2021 tenemos una serie de tablas que se pueden descargar desde el enlace con una serie de opciones, entre ellas el formato Px-Axis. Este formato es adecuado para tablas multidimensionales y los ficheros tienen la extensión .px. Entre ellos Resultados municipales: Población por sexo y país de nacimiento (grandes grupos)

Usarlo en R es tan sencillo como sigue:

# install.packages("pxR") # Si no está ya instalado y nos da error la línea siguiente
censo2021 <- pxR::read.px("https://www.ine.es/jaxi/files/tpx/es/px/55243.px") |>  as_tibble()

Podríamos haber cargado el paquete entero con library(pxR). No lo hemos hecho porque no lo volvemos a necesitar, y porque al hacerlo, pxR carga un paquete que tiene conflictos en los nombres de las funciones con el tidyverse. Especificando el paquete en el que está la función, no hace falta cargarlo: R sabe cómo encontrarlo.

Aquí vemos la utilidad del operador despues |> (o de su análogo anterior, %>%). read.px carga los datos con un formato interno del paquete pxR que mantiene toda la información de un fichero pc-Axis. A veces nos puede interesar, pero nosotros queremos poner los ficheros en formato data.frame, o aún mejor, tiabla. La función as_tibble nos permite pasar los datos directamente a tiabla desde px.

El resultado es una tiabla en formato largo con 243960 filas y 5 columnas. Incluye los datos por país de nacimiento en cada municipio español.

Manejo de datos en el tidyverse

Vamos a utilizar estos dos ejemplos de datos para mostrar cómo estos paquetes nos facilitan la vida. Bajaos la chuleta de manipulación de datos de RStudio bien en inglés o en español. También tenéis el libro R for data science,2e Las dos bibliotecas tienen en común que están diseñadas para trabajar con el operador después |> al tomar como primer elemento un objeto de datos.

Las tres funciones principales de tidyr son las siguientes:

Función Utilidad Argumentos
pivot_longer Pasar a forma más larga cols,names_to,values_to
pivot_wider Pasar a forma más ancha names_from,values_from
separate Separar una columna en varias col, into, sep

Las funciones principales de dplyr, que se suelen encadenar en general unas con otras, son:

Función Utilidad Argumentos
select Selecciona variables a:x, -var1, …
filter Selecciona observaciones V1>5, !is.na(V2),…
mutate Muta variables ratio=V1/V2
rename Renombra variables año = fecha, …
arrange Ordena observaciones desc(V2), V1, …

Otros dos tipos de operaciones de dplyr son básicos.

  • left_join: Una primera es la de juntar objetos distintos que comparten al menos una variable. Para ello se utilizan las funciones xxx_join de dplyr, sobre todo left_join.

  • group_by + summarise: group_by indica que queremos descomponer el objeto de datos en grupos más pequeños de acuerdo a una/s dimensiones. summarise nos indica cómo resumir los datos para cada uno de los grupos definidos por group_by. También es posible utilizar mutate despuès de haber agrupado. Esto sirve para definir una mutación que utiliza información específica de cada grupo de datos. Por último, si queremos eliminar la agrupación, debemos hacer ungroup.

Además de estas funciones básicas hay otras funciones de dplyr que son útiles

Función Utilidad Ejemplos
pull Extrae variable como vector df
slice Selecciona filas por posición slice(df,10:20)
tally Cuenta observaciones en cada grupo … group_by(V)
count Recuentos sin necesidad de group_by … tally(Pais)
bind_rows Junta observaciones de 2 objetos bind_rows(obj1,obj2)
across Transforma varias variables a la vez across(starts_with(“Pob”),log)

Cambios iniciales: poniendo los datos en la forma adecuada

Para este propósito las funciones más útiles son las del paquete tidyr (más las auxiliares necesarias de dplyr). Veamos dos ejemplos:

Ejemplo 1: Cambios iniciales en la variables del censo con separate

Podemos ver cómo está guardada la información del censo con

str(censo2021)
## tibble [243,960 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Unidades.de.medida                 : Factor w/ 1 level "Personas": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Sexo                               : Factor w/ 3 levels "Ambos sexos",..: 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
##  $ Municipio.de.residencia            : Factor w/ 8132 levels "Total Nacional",..: 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...
##  $ País.de.nacimiento..grandes.grupos.: Factor w/ 10 levels "TOTAL","España",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ value                              : num [1:243960] 47400798 23248611 24152187 5022 2525 ...

Comprobamos que las variables con caracteres han sido guardadas como factores. Esto es algo típico de paquetes más antiguos, como {pxR}, a diferencia de los paquetes más ligados al {tidyverse} como {readr} o {haven}. Una buena práctica es convertir todos los factores en caracteres utilizando across. Si no, en cualquier caso, necesitaríamos convertir en carácter la variable código del municipio, que incluye tanto el código INE de cinco números como el nombre del municipio. Por otra parte, los nombres de los municipios vienen precedidos de un código de 5 números. Es el llamado código INE, análogo al código postal. Los códigos son muy importantes en el manejo de datos puesto que permiten identificar a la unidad sin ambiguedad. Sin embargo, necesitamos tener separados el código del municipio y su nombre para poder hacer busquedas relevantes. Para ello utilizaremos la función separate

La función separate sirve para pasar variables de tipo character que incluyen informaciones diversas en la misma cadena, a dos o más variables. Toma los siguientes argumentos:

args(separate)
## function (data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE, 
##     convert = FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...) 
## NULL
  • data: El objeto de datos. En nuestro caso censo2021.
  • col: La columna que queremos separar en dos o más partes. En nuestro caso, Municipio.de.residencia. Hay que escribir directamente el nombre de la variable, sin ponerla entre comillas. Existe otra función si queremos especificar la columna como carácter, entre comillas: la función separate_. En caso de que el nombre de la variable incluya caracteres no estándar como eñes, acentos o espacios, también funciona escribirla entre comillas graves: variable rárà.
  • into: Los nombres de las nuevas columnas que se crean. En nuestro caso podemos llamar cod a la parte con el código y municipio al nombre del municipio. Para ello hay que especificarlo como c("cod","municipio").
  • sep: Especifica por donde separar la columna original. Si es un número, es la posición en que separar. En nuestro queremos separar en el primer espacio . Hay que darse cuenta que hay muchos municipios donde hay más de un espacio (ej: 17901 Cruïlles, Monells i Sant Sadurní de l'Heura). Un problema es el primer valor, Total Nacional que no incluye código, pero tiene “Total” antes del primer espacio.
  • remove: Por defecto es cierto. Controla si la variable col es reemplazada por las nuevas, o si se mantienen todas. Nos va bien la opción por defecto.
  • convert: Si deben tratar de convertirse las variables nuevas a su tipo en caso de que sean numéricas o lógicas. En nuestro caso nos va bien el valor por defecto FALSE.
  • extra: Qué hacer cuando al separar con sep encontramos más piezas que la longitud de into. Es nuestro caso. Hay dos opciones que podríamos utilizar: drop prescindiría de la tercera y sucesivas (dejándonos con el primer nombre del municipio), merge nos deja junto lo que venga después de la primera separación. Esta será nuestra opción. La opción por defecto es warn: utilizar drop pero dar un mensaje de precaución.
  • fill: Qué hacer cuando hay menos piezas de las que indica into, pegarlas a la derecha, rellenando en la izquierda (left), o pegarlas a la derecha rellenando en la derecha (right).

Por otro lado, el nombre de la 4ª variable País.de.nacimiento..grandes.grupos., es excesivamente complejo. Lo podemos cambiar a nacimiento con rename utilizando la posición. También la variable value recoge la población. Podemos cambiarla el nombre a “pob”.

En definitiva, el código para generar las variables separadas es:

censo2021 <- censo2021 |>  mutate(across(where(is.factor),as.character)) |> 
  dplyr::rename("nacimiento"=4, "pob"=value) |>  
  separate(Municipio.de.residencia,c("cod","municipio"),sep=" ", extra="merge")

donde hemos reemplazado el objeto anterior por éste.

Por otro lado queremos generar una variable provincial y cambiar el nombre de la variable value a pob con rename. ¿Cómo generar una variable provincial a partir de los códigos INE? Los códigos INE incluyen dos primeros números que representan la provincia. Para poder generar el código provincial hacemos una mutación con mutate. Ambas funciones corresponden al paquete dplyr.

censo2021 <- censo2021 |>  mutate(prov=as.numeric(cod)%/%1000)

Primero lo hemos definido dividiendo pasándolo a número, haciendo la división entera por 1000 (al ser todos códigos del 1000 al 52000). Los datos correspondientes al total han quedado marcados como NA (Not Available = No disponible).

Ejemplo 2: Pasando datos de formato ancho a largo en los datos del Índice de Desarrollo Humano

Los datos del índice de desarrollo humano incluye un número muy elevado de columnas, 1008 que no son verdaderas variables: no están en forma ordenada.

Vamos a seleccionar las columnas del HDI correspondientes a los años desde 2000 a 2021, y después a pasarlos a forma larga, en la que cada fila corresponda a la combinación de municipio y año. Por último, con separate generamos la variable numérica año.

La función básica para pasar de forma ancha a larga es pivot_longer, que nos pide como argumentos principales:

  • data: El objeto de datos, en nuestro caso AE13mun
  • cols: Las columnas que pivotamos a formato largo. En nuestro caso son columnas que empiezan por hdi_ seguido de un número entre 2000 y 2021. Para ello utilizaremos la función auxiliar del tidyverse, num_range, aunque también las podríamos seleccionar por posición con hdi_2000:hdi_2021.
  • names_to: El nombre que asignamos a la columna que incluya las etiquetas de las columnas en formato ancho. La podemos llamar "año"
  • names_prefix: Prefijo que quitar del nombre de las variables. En nuestro caso, si especificamos names_prefix="hdi_", nos ahorramos la necesidad de un separate.
  • values_to: El nombre que asignamos a la columna que incluye los valores de dichas columnas, los numeros. La podemos llamar "hdi".
Formato ancho a largo
Formato ancho a largo
idh = hdi |>  select(1:3, num_range("hdi_",2000:2021)) |>   pivot_longer(-(1:3), names_to="año",names_prefix="hdi_", values_to="hdi") |> 
  mutate(año=parse_number(año))
idh
## # A tibble: 4,532 × 5
##    iso3  country     hdicode   año   hdi
##    <chr> <chr>       <chr>   <dbl> <dbl>
##  1 AFG   Afghanistan Low      2000 0.335
##  2 AFG   Afghanistan Low      2001 0.337
##  3 AFG   Afghanistan Low      2002 0.362
##  4 AFG   Afghanistan Low      2003 0.376
##  5 AFG   Afghanistan Low      2004 0.392
##  6 AFG   Afghanistan Low      2005 0.4  
##  7 AFG   Afghanistan Low      2006 0.409
##  8 AFG   Afghanistan Low      2007 0.424
##  9 AFG   Afghanistan Low      2008 0.43 
## 10 AFG   Afghanistan Low      2009 0.44 
## # ℹ 4,522 more rows

Ya tenemos creado el objeto en forma larga. Un detalle: hemos tenido que utilizar num_range("hdi_",2000:2021) y no starts_with("hdi_") porque hay otras variables que empiezan por hdi, como hdi_rank o los índices separados para hombres y mujeres. La ventaja de num_range es que podemos especificar el rango de años que queremos sin necesidad de cargar todos los que hay. También utilizamos parse_number para convertir a número. Es más fuerte que as.numeric: fuerza la conversión a número de cualquier cosa que parezca un número en la cadena.

Este tipo de objetos en formato largo son muy útiles, por ejemplo, para hacer gráficos con ggplot. Este sería el gráfico de la evolución del IDH a lo largo del tiempo en los distintos países utilizando un color distinto según el nivel de desarrollo actual:

idh |> 
   ggplot(aes(x=año,y=hdi,group=country,color=hdicode)) + geom_line()

Este gráfico es muy parecido al que está en la página web del IDH

Sin entrar en detalles se nota un cierto aumento en los IDH a lo largo del tiempo en todo tipo de países, pero con pocos países que crucen a otros en el rango. También una caída en el 2020 por el COVID.

Resumenes de los datos: Uso reiterado de las funciones del tidyverse

Habitualmente para responder a una pregunta que nos interese necesitaremos aplicar varias funciones del tidyverse de forma sucesiva. Aprender a utilizarlo es preguntarse qué operaciones sucesivas tenemos que hacer en cada caso. Después escribir los comandos.

Ejemplo 1: Municipios salmantinos mayores de 5000 habitantes ordenados por población (de mayor a menor)

Tenemos que hacer dos cosas: primero filtrar (filter), y después ordenar (arrange). Salamanca tiene código provincial 37, y nos queremos fijar en toda la población. Este es el código:

library(knitr)  # Para poder sacar una tabla bonita en html con kable
censo2021 |> filter(nacimiento=="TOTAL",prov==37,
                pob>5000,Sexo=="Ambos sexos") |>
        select(municipio,pob) |>  
        arrange(desc(pob)) |> 
        kable ()
municipio pob
Salamanca 143549
Santa Marta de Tormes 14632
Béjar 12258
Ciudad Rodrigo 12056
Villamayor 7387
Carbajosa de la Sagrada 7345
Villares de la Reina 6490
Peñaranda de Bracamonte 6151
Guijuelo 5581
Alba de Tormes 5164

La función select dispone de un montón de especificidades que se pueden consultar, por ejemplo, en Sánchez(2019). arrange permite ordenar de acuerdo a las variables que se especifiquen. Por defecto, de menor a mayor. Si queremos cambiar el orden hay que utilizar la función auxiliar desc, como en este caso, o, desde la última versión de tidyverse, cuando la variable es numérica como es el caso, escribir con signo negativo, -pob.

kable no hace falta para mostrar los resultados en una sesión interactiva. Se trata de una función del paquete knitr para dar formato sencillo al html o el fichero que genere el Rmd. Sólo tiene sentido en ficheros Rmarkdown. Una alternativa para tablas en publicaciones es flextable() del paquete {flextable}.

Ejemplo 2: Obtener los 10 municipios salmantinos con mayor porcentaje de población extranjera (de ambos sexos)

Tenemos que filtrar primero (filter), seleccionando, de todos los origenes, sólo “TOTAL” y “España”. Después pasar a forma ancha (pivot_wider), mutar calculando la proporción extranjera (mutate), ordenar de mayor a menor (arrange), y seleccionar (select) columnas. Todas las operaciones las encadenamos con el operador |> :

censo2021 |> filter(prov==37,Sexo=="Ambos sexos",
    nacimiento%in%c("TOTAL","España")) |> 
    pivot_wider(names_from=nacimiento,
                values_from=pob) |> 
    mutate(Extranjeros=TOTAL-España,
      PropExtr=Extranjeros/TOTAL*100) |> 
    arrange(desc(PropExtr)) |> 
    select(municipio,TOTAL:PropExtr) |>  head(10) |> kable(digits=2)
municipio TOTAL España Extranjeros PropExtr
Fuentes de Oñoro 1111 650 461 41.49
Aldea del Obispo 259 196 63 24.32
Villar de Gallimazo 209 162 47 22.49
Valverde de Valdelacasa 67 52 15 22.39
Armenteros 195 152 43 22.05
Beleña 227 185 42 18.50
Puebla de Azaba 141 116 25 17.73
Buenavista 367 307 60 16.35
Bouza, La 56 47 9 16.07
Campillo de Azaba 153 129 24 15.69

Si queremos limitarnos a los municipios mayores de 1000 habitantes y con al menos 100 extranjeros se puede añadir un filter en el sitio adecuado:

censo2021 |> filter(prov==37,Sexo=="Ambos sexos",
    nacimiento%in%c("TOTAL","España")) |> 
    pivot_wider(names_from=nacimiento,
                values_from=pob) |> 
    mutate(Extranjeros=TOTAL-España,
      PropExtr=Extranjeros/TOTAL*100) |> 
    filter(TOTAL>1000,Extranjeros>100) |> 
    arrange(desc(PropExtr)) |> 
    select(municipio,TOTAL:PropExtr) |> kable(digits=2)
municipio TOTAL España Extranjeros PropExtr
Fuentes de Oñoro 1111 650 461 41.49
Terradillos 3096 2751 345 11.14
Guijuelo 5581 4963 618 11.07
Salamanca 143549 128717 14832 10.33
Ledesma 1555 1443 112 7.20
Castellanos de Moriscos 2818 2622 196 6.96
Santa Marta de Tormes 14632 13622 1010 6.90
Ciudad Rodrigo 12056 11359 697 5.78
Cabrerizos 4282 4035 247 5.77
Villamayor 7387 6965 422 5.71
Villares de la Reina 6490 6121 369 5.69
Carbajosa de la Sagrada 7345 6936 409 5.57
Béjar 12258 11583 675 5.51
Alba de Tormes 5164 4911 253 4.90
Peñaranda de Bracamonte 6151 5861 290 4.71
Doñinos de Salamanca 2224 2122 102 4.59
Aldeatejada 2311 2207 104 4.50

Para asegurarte de que comprendes bien estos ejemplos, una recomendación: puedes ir aplicando de manera sucesiva las distintas operaciones |>: Seleccionas primero y ejecutas hasta el primer filter, luego incluyes el pivot_wider, …

Ejemplo 3: Provincias españolas ordenadas por la proporción de municipios menores de 1000 habitantes respecto al total de municipios

censo2021 |> filter(!is.na(prov),Sexo=="Ambos sexos",
                      nacimiento=="TOTAL") |> 
        mutate(menor1000=(pob<1000)) |> 
        group_by(prov) |>
  summarise(n=n(),menor1000=sum(menor1000)) |>
        mutate(prop=menor1000/n*100) |> 
        arrange(desc(prop)) |> head(10) |> kable(digits=2)
prov n menor1000 prop
42 183 172 93.99
49 248 233 93.95
9 371 345 92.99
44 236 219 92.80
5 248 230 92.74
37 362 333 91.99
34 191 171 89.53
40 209 187 89.47
19 288 255 88.54
16 238 206 86.55

La función n() es otra de las funciones auxiliares del tidyverse. Una dificultad para leer los resultados es que las provincias aparecen por su código y no por su nombre. Vemos Salamanca en 6 posición. El argumento digits en kable permite controlar cuántos decimales se imprimen en la tabla.

Ejemplo 4: Provincias españolas ordenadas por la proporción de población viviendo en municipios menores de 1000 habitantes

Es una variación del anterior. A priori, parece muy distinto, pero no lo es. La idea es sencilla: añadir columnas en el summarise del ejemplo 6:

censo2021 |> filter(!is.na(prov),Sexo=="Ambos sexos",
                      nacimiento=="TOTAL") |> 
      mutate(menor1000=(pob<1000),pobmenor=pob*menor1000) |> 
      group_by(prov) |>               summarise(n=n(),menor1000=sum(menor1000),pob=sum(pob),pobmenor=sum(pobmenor)) |>
      mutate(prop_Munic=menor1000/n*100,
              prop_Pob=pobmenor/pob*100) |> 
      arrange(desc(prop_Pob)) |> head(10) |> kable(digits=2)
prov n menor1000 pob pobmenor prop_Munic prop_Pob
49 248 233 169165 64993 93.95 38.42
44 236 219 134259 42962 92.80 32.00
5 248 230 158898 44530 92.74 28.02
40 209 187 153626 39695 89.47 25.84
16 238 206 196510 46713 86.55 23.77
37 362 333 327735 73856 91.99 22.54
42 183 172 88796 19978 93.99 22.50
22 202 174 223995 49869 86.14 22.26
34 191 171 159146 31009 89.53 19.48
10 223 155 390544 67869 69.51 17.38

Vemos como, aún habiendo provincias con más de un 90% de municipios menores de 1000 habitantes, la población que vive en estos no pasa nunca del 40% (el máximo es Zamora, provincia 49).

Ejercicios 1

Preguntas como las siguientes tienen respuestas relativamente simples con estos datos:

  1. ¿Cuál es el código INE de Miranda de Ebro?
  2. ¿Cuántos extranjeros viven en Toledo?
  3. ¿Qué proporción de extranjeros hay en Mijas, Málaga?
  4. ¿Cuántos municipios españoles tienen más de un 40% de extranjeros?
  5. Tabla con las provincias clasificadas por mediana entre los municipios de número de extranjeros.
  6. Municipios salmantinos ordenados por número de nacidos en Asia (de ambos sexos).
  7. ¿Cuál es el municipio español con mayor proporción de mujeres? ¿qué proporción?
  8. ¿En qué provincia española hay mayor proporción de nacidos en la Unión Europea (sin España)? ¿Cuál es esa proporción?
  9. ¿Para que nacionalidad de origen hay mayor desproporción entre los sexos?
  10. Os podéis hacer vuestra propias preguntas.

Leer datos de página web y juntar bases de datos.

Añadir datos provinciales o de CCAA al censo 2021

En esta página tenemos los códigos provinciales INE. También los tenemos en ésta en formato excel. Cargarlos en R será fácil con read_excel

library(readxl)
download.file("https://alarcos.esi.uclm.es/per/fruiz/pobesp/dat/list-pro.xls",destfile = "list-pro.xls",mode="wb")
provs=read_excel("list-pro.xls")

Aquí tenemos en CP el código provincial en formato chr, y en PROVINCIA la provincia. Podemos añadir prov que sea numérico como en censo2021:

provs <- provs |> mutate(prov=as.numeric(CP))

¿Cómo añadir el código de provincia a un objeto que tenga la variable prov, tal como censo2021? Muy sencillo, con un left_join. Podríamos utilizarlo para añadir las otras variables, como número de municipios o superficie. Sólo nos interesa añadir PROVINCIA, asi que seleccionamos sólo las dos variables antes del join.

censo2021 <- censo2021 |> 
              left_join(provs |> select(PROVINCIA,prov),by="prov")

Si repetimos el análisis de las provincias con más población en municipios menores de 1000 habitantes, pero utilizando como variable de grupo PROVINCIA, obtenemos:

censo2021 |> filter(!is.na(prov),Sexo=="Ambos sexos",
                      nacimiento=="TOTAL") |> 
      mutate(menor1000=(pob<1000),pobmenor=pob*menor1000) |> 
      group_by(PROVINCIA) |>               summarise(n=n(),menor1000=sum(menor1000),pob=sum(pob),pobmenor=sum(pobmenor)) |>
      mutate(prop_Munic=menor1000/n*100,
            prop_Pob=pobmenor/pob*100) |> 
      arrange(desc(prop_Pob)) |> head(10) |> kable(digits=2)
PROVINCIA n menor1000 pob pobmenor prop_Munic prop_Pob
Zamora 248 233 169165 64993 93.95 38.42
Teruel 236 219 134259 42962 92.80 32.00
Ávila 248 230 158898 44530 92.74 28.02
Segovia 209 187 153626 39695 89.47 25.84
Cuenca 238 206 196510 46713 86.55 23.77
Salamanca 362 333 327735 73856 91.99 22.54
Soria 183 172 88796 19978 93.99 22.50
Huesca 202 174 223995 49869 86.14 22.26
Palencia 191 171 159146 31009 89.53 19.48
Cáceres 223 155 390544 67869 69.51 17.38

que se entiende mucho más claro.

Añadir el IDH a un mapa con left_join

Una aplicación de la operación left_join que hemos visto es la generación de mapas. Crear mapas con R es muy sencillo con el formato de datos sf, básicamente una tiabla con una columna especial que se llama geography y contiene las siluetas (los polígonos) de las regiones. Para hacer un mapa del mundo utilizamos un mapa ya existente en el paquete tmap y le añadimos una columna con nuestros datos del idh antes de hacer el gráfico. Para saber qué fila corresponde a cada país utilizamos el código internacional iso_a3. En el anterior left_join declaramos en by el nombre de la variable común porque se llamaban igual. Si se llaman distintas se pueden declarar con by=join_by(iso_a3==iso3)

library(tmap)
## Breaking News: tmap 3.x is retiring. Please test v4, e.g. with
## remotes::install_github('r-tmap/tmap')
data(World)  # Mapa del mundo en formato sf
mapa_idh <- World |> 
  left_join( idh |> filter(año==2021),by=join_by(iso_a3==iso3))
ggplot(data=mapa_idh) + geom_sf(aes(fill=hdi)) +
  viridis::scale_fill_viridis()

Observamos cómo los valores más bajos se concentran en África sub-sahariana.

Ejercicios 2

  1. El fichero de excel de las provincias también incluye códigos de Comunidades Autónomas, haz el left_join correspondiente para incluir una columna de CCAA en censo2021 y clasifica las CCAA por el porcentaje de municipios menores de 1000 habitantes.
  2. Crea una variable que mida en qué porcentaje ha aumentado el IDH entre 2000 y 2021, primero a partir del objeto ancho, hdi con mutate, y despúes a partir del objeto largo, idh, con group_by+summarize. Haz un mapa del mundo con lo que ha crecido cada país entre 2000 y 2021.