INJURY_SOURCE.R

# Cargar paquetes necesarios

install.packages("dplyr")

## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

setwd("/cloud/project")

#  Cargar datos

datos <- read.csv("Datos Mineros.csv",
                  header = TRUE,
                  sep = ";",
                  dec = ".",
                  fileEncoding = "latin1")

library(dplyr)
library(stringr)
library(gt)

#  Extraer la variable

CAUSAS_DEL_DAÑO <- datos$INJURY_SOURCE

# Convertimos a dataframe
df_causas <- data.frame(variable = CAUSAS_DEL_DAÑO)

#  AGRUPACIÓN POR PALABRAS CLAVE

df_causas$grupo <- case_when(
  str_detect(df_causas$variable, regex("NO VALUE", ignore_case = TRUE)) ~ "SIN VALOR",
  str_detect(df_causas$variable, regex("METAL", ignore_case = TRUE)) ~ "METALES / PIEZAS",
  str_detect(df_causas$variable, regex("GROUND|ROCK|COAL|ORE|CAVING", ignore_case = TRUE)) ~ "ROCA / MINERAL",
  str_detect(df_causas$variable, regex("MINE FLOOR|BOTTOM|FOOTWAL", ignore_case = TRUE)) ~ "PISO / SUPERFICIE",
  str_detect(df_causas$variable, regex("MACHINES", ignore_case = TRUE)) ~ "MAQUINARIA / EQUIPO",
  str_detect(df_causas$variable, regex("DUST", ignore_case = TRUE)) ~ "POLVO / MINERAL MOLIDO",
  TRUE ~ "MISCELÁNEO"
)

# TABLA DE FRECUENCIAS AGRUPADA

TDFgrupoCausas <- df_causas %>%
  group_by(grupo) %>%
  summarise(ni = n()) %>%
  mutate(hi = round((ni / sum(ni)) * 100, 0)) %>%
  arrange(desc(ni))  # Orden descendente por frecuencia

# Agregar totales
total_ni <- sum(TDFgrupoCausas$ni)
total_hi <- 100

TDFgrupoCausasCompleto <- rbind(
  TDFgrupoCausas,
  data.frame(grupo = "TOTAL", ni = total_ni, hi = total_hi)
)

print(TDFgrupoCausasCompleto)

## # A tibble: 8 × 3
##   grupo                     ni    hi
##   <chr>                  <int> <dbl>
## 1 MISCELÁNEO              2088    42
## 2 ROCA / MINERAL           916    19
## 3 METALES / PIEZAS         855    17
## 4 SIN VALOR                591    12
## 5 MAQUINARIA / EQUIPO      202     4
## 6 PISO / SUPERFICIE        163     3
## 7 POLVO / MINERAL MOLIDO   130     3
## 8 TOTAL                   4945   100

# TABLA GT FINAL AGRUPADA

tabla_causas_grupo <- TDFgrupoCausasCompleto %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("Tabla N° 1"),
    subtitle = md("Distribución de Frecuencias Agrupadas de INJURY_SOURCE")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo1")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    table.border.top.style = "solid",
    table.border.bottom.style = "solid",
    column_labels.border.top.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.width = px(2),
    row.striping.include_table_body = TRUE,
    heading.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.width = px(2),
    table_body.hlines.color = "gray",
    table_body.border.bottom.color = "black"
  ) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(
      rows = grupo == "TOTAL"
    )
  )

tabla_causas_grupo

Tabla N° 1
Distribución de Frecuencias Agrupadas de INJURY_SOURCE
grupo	ni	hi
MISCELÁNEO	2088	42
ROCA / MINERAL	916	19
METALES / PIEZAS	855	17
SIN VALOR	591	12
MAQUINARIA / EQUIPO	202	4
PISO / SUPERFICIE	163	3
POLVO / MINERAL MOLIDO	130	3
TOTAL	4945	100
Autor: Grupo1

# GRÁFICOS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA AGRUPADA



Colores <- colorRampPalette(c("lightskyblue", "darkblue"))

# 1. Diagrama de barras ni
barplot(TDFgrupoCausas$ni,
        main = "Frecuencia de INJURY_SOURCE por Grupo",
        xlab = "Grupo",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "steelblue",
        names.arg = TDFgrupoCausas$grupo,
        las = 2,
        cex.names = 0.8)

# GRÁFICO DE BARRAS: FRECUENCIAS ABSOLUTAS POR GRUPO (GLOBAL)

barplot(TDFgrupoCausas$ni,
        main = "Gráfica Nº2: Frecuencia de INJURY_SOURCE por Grupo (Global)",
        xlab = "Grupo de INJURY_SOURCE",
        ylab = "Cantidad (ni)",
        col = "darkorange",
        names.arg = TDFgrupoCausas$grupo,
        cex.names = 0.8,  
        las = 2,          
        ylim = c(0, max(TDFgrupoCausas$ni) * 1.2))  

# 2. Diagrama de barras hi
barplot(TDFgrupoCausas$hi,
        main = "Porcentaje de INJURY_SOURCE por Grupo",
        xlab = "Grupo",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "seagreen",
        names.arg = TDFgrupoCausas$grupo,
        las = 2,
        cex.names = 0.8,
        ylim = c(0, max(TDFgrupoCausas$hi)*1.2))

# GRÁFICO DE BARRAS: FRECUENCIAS RELATIVAS POR GRUPO (GLOBAL)

barplot(TDFgrupoCausas$hi,
        main = "Gráfica Nº4: Porcentaje de INJURY_SOURCE por Grupo (Global)",
        xlab = "Grupo de INJURY_SOURCE",
        ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "tomato",
        names.arg = TDFgrupoCausas$grupo,
        cex.names = 0.9,  # Tamaño de etiquetas eje X
        las = 2,          # Gira los nombres de las categorías
        ylim = c(0, 100)) # Eje Y fijo de 0 a 100%

# 3. Gráfico circular
Colores <- colorRampPalette(c("lightskyblue", "darkblue"))

# Etiquetas con porcentaje
etiquetas <- paste(TDFgrupoCausas$hi, "%", sep="")

# Gráfico de pastel
pie(TDFgrupoCausas$hi, 
    radius = 0.7, 
    col = Colores(nrow(TDFgrupoCausas)),  # Número de colores según la cantidad de grupos
    main = "Gráfica Nº5: Porcentaje de INJURY_SOURCE por Grupo", 
    labels = etiquetas)

# Leyenda
legend(x = 1, y = 0,  # Ajusta estos valores según el gráfico
       title = "Grupos",
       legend = TDFgrupoCausas$grupo,
       fill = Colores(nrow(TDFgrupoCausas)),
       cex = 0.5,
       title.cex = 1)