PrimerTarea

Limpieza de los datos

data <- data[data$'comuna origen' != 'Fuera de Cali',]
data <- data[data$'comuna destino' != 'Fuera de Cali',]
data <- data[data$'comuna origen' != 0,]
data <- data[data$'comuna destino' != 0,]

data$`comuna origen` <- as.numeric(data$`comuna origen`)
data$`comuna destino` <- as.numeric(data$`comuna destino`)

Conteo en general

Conteo de origen en general

num_or <- data['comuna origen']
num_or <- table(num_or)
num_or <- as.data.frame(num_or)
num_or$'comuna.origen' <- as.numeric(num_or$comuna)
colnames(num_or) <- c("comuna", "numero or gen")

Conteo de destino en general

num_des <- data['comuna destino']
num_des <- table(num_des)
num_des <- as.data.frame(num_des)
num_des$'comuna.destino' <- as.numeric(num_des$comuna)
colnames(num_des) <- c("comuna", "numero des gen")

Pegado de datos a las comunas

comunas <- left_join(comunas, num_or, by = "comuna")
comunas <- left_join(comunas, num_des, by = "comuna")

Graficado

comunas$`numero or gen` <- as.numeric(comunas$`numero or gen`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero or gen`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo",
    fill = "Cantidad de origen"
  ) +
  theme_minimal()

comunas$`numero des gen` <- as.numeric(comunas$`numero des gen`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero des gen`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo",
    fill = "Cantidad de destino"
  ) +
  theme_minimal()

Conteo por bicicletas

data_bic <- data[data$'TIPO DE VEHÍCULO' == 1,]

Conteo de origen por bicicleta

num_or_bic <- data_bic['comuna origen']
num_or_bic <- table(num_or_bic)
num_or_bic <- as.data.frame(num_or_bic)
num_or_bic$'comuna.origen' <- as.numeric(num_or_bic$comuna)
colnames(num_or_bic) <- c("comuna", "numero or bic")

Conteo de destino por bicicleta

num_des_bic <- data_bic['comuna destino']
num_des_bic <- table(num_des_bic)
num_des_bic <- as.data.frame(num_des_bic)
num_des_bic$'comuna.destino' <- as.numeric(num_des_bic$comuna)
colnames(num_des_bic) <- c("comuna", "numero des bic")

Pegado de datos a las comunas

comunas <- left_join(comunas, num_or_bic, by = "comuna")
comunas <- left_join(comunas, num_des_bic, by = "comuna")

Graficado

comunas$`numero or bic` <- as.numeric(comunas$`numero or bic`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero or bic`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo de bicicleta",
    fill = "Cantidad de origen"
  ) +
  theme_minimal()

comunas$`numero des bic` <- as.numeric(comunas$`numero des bic`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero des bic`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo de bicicleta",
    fill = "Cantidad de destino"
  ) +
  theme_minimal()

Conteo por motos

data_moto <- data[data$'TIPO DE VEHÍCULO' == 2,]

Conteo de origen por moto

num_or_moto <- data_moto['comuna origen']
num_or_moto <- table(num_or_moto)
num_or_moto <- as.data.frame(num_or_moto)
num_or_moto$'comuna.origen' <- as.numeric(num_or_moto$comuna)
colnames(num_or_moto) <- c("comuna", "numero or moto")

Conteo de destino por moto

num_des_moto <- data_moto['comuna destino']
num_des_moto <- table(num_des_moto)
num_des_moto <- as.data.frame(num_des_moto)
num_des_moto$'comuna.destino' <- as.numeric(num_des_moto$comuna)
colnames(num_des_moto) <- c("comuna", "numero des moto")

Pegado de datos a las comunas

comunas <- left_join(comunas, num_or_moto, by = "comuna")
comunas <- left_join(comunas, num_des_moto, by = "comuna")

Graficado

comunas$`numero or moto` <- as.numeric(comunas$`numero or moto`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero or moto`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo de motos",
    fill = "Cantidad de origen"
  ) +
  theme_minimal()

comunas$`numero des moto` <- as.numeric(comunas$`numero des moto`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero des moto`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo de motos",
    fill = "Cantidad de destino"
  ) +
  theme_minimal()

Conteo por carros

data_carro <- data[data$'TIPO DE VEHÍCULO' == 3,]

Conteo de origen por moto

num_or_carro <- data_carro['comuna origen']
num_or_carro <- table(num_or_carro)
num_or_carro <- as.data.frame(num_or_carro)
num_or_carro$'comuna.origen' <- as.numeric(num_or_carro$comuna)
colnames(num_or_carro) <- c("comuna", "numero or carro")

Conteo de destino por carro

num_des_carro <- data_carro['comuna destino']
num_des_carro <- table(num_des_carro)
num_des_carro <- as.data.frame(num_des_carro)
num_des_carro$'comuna.destino' <- as.numeric(num_des_carro$comuna)
colnames(num_des_carro) <- c("comuna", "numero des carro")

Pegado de datos a las comunas

comunas <- left_join(comunas, num_or_carro, by = "comuna")
comunas <- left_join(comunas, num_des_carro, by = "comuna")

Graficado

comunas$`numero or carro` <- as.numeric(comunas$`numero or carro`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero or carro`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo de carros",
    fill = "Cantidad de origen"
  ) +
  theme_minimal()

comunas$`numero des carro` <- as.numeric(comunas$`numero des carro`)

ggplot(comunas) +
  geom_sf(aes(fill = `numero des carro`), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(option = "C", direction = -1) +
  labs(
    title = "Conteo de carros",
    fill = "Cantidad de destino"
  ) +
  theme_minimal()