Mapeando los paraderos del corredor TGA

Obteniendo y procesando los datos

Vamos a usar el API del Portal de Datos Abiertos de Lima Metropolitana.

Primero: Definimos un par de funciones que podamos reusar

# Pasamos el URL de API endpoint, y la API developer key
# por defecto sólo retorna los datos, sin metadata
get_data <- function (api_url, api_key, include_metadata=FALSE) {
    api_data <- fromJSON(paste0(api_url, "?auth_key=", api_key))
    data <- extract_dataframe(api_data)
    if (include_metadata==FALSE) {
        return(data)
    } else {
        metadata <- api_data[c("id", "title", "description", "user",
                               "tags", "created_at", "source", "link")]
        metadata["timestamp"] <- as.Date(api_data$result$fTimestamp,
                                         origin = "1970-01-01")
        return(list(metadata=metadata, data=data))
    }
}

# Hace el trabajo de convertir los datos de un formato secuencial
# a una data.frame de R
extract_dataframe <- function(api_data) {
    header <- subset(api_data$result$fArray, fHeader==TRUE)$fStr
    values <- subset(api_data$result$fArray, is.na(fHeader))$fStr
    header_len <- api_data$result$fCols
    df <- as.data.frame(
        matrix(values,
               ncol=header_len,
               byrow = TRUE),
        stringsAsFactors=FALSE)
    colnames(df) <- header
    return(df)
}

Segundo: Conseguimos los datos de la geolocalización de los paraderos del corredor TGA troncal en Lima.

# cargando las librerías necesarias
require(jsonlite, quietly=TRUE)
source("api_key.R")
# formato: api_key <- "YOUR API KEY"
api_url <- "http://api.lima.datosabiertos.pe/datastreams/invoke/PARAD-GEO-REFER-DE-LA"
troncal_fulldata <- get_data(api_url, api_key, TRUE)
troncal <- troncal_fulldata$data

Tecero: Ahora los datos de las rutas alimentadoras

api_url <- "http://api.lima.datosabiertos.pe/datastreams/invoke/PARAD-GEO-REFER-DEL-69193"
alimentadora_fulldata <- get_data(api_url, api_key, TRUE)
alimentadora <- alimentadora_fulldata$data

Cuarto: Combinamos las dos data frames y ajustamos los tipos de algunas columnas

stops <- rbind(troncal,alimentadora)
# corregir los tipos de datos de algunas columnas
stops$LONGITUD <- as.numeric(stops$LONGITUD)
stops$LATITUD <- as.numeric(stops$LATITUD)
stops$CORREDOR <- as.factor(stops$CORREDOR)
stops$TAP <- as.factor(stops$TAP)

Un mapa simple, no interactivo

Usamos el paquete ggmap para generar un mapa estático (formato PNG).

require(ggmap, quietly=TRUE)
# usamos el tipo "toner" de stamen
lima_tga <- get_map(c(lon=mean(stops$LONGITUD), lat=mean(stops$LATITUD)),
                    source="stamen", maptype="toner", zoom=12)
tga_map <- ggmap(lima_tga, extent="device")
tga_map + geom_point(data=stops, size=2,
                    aes(x=LONGITUD, y=LATITUD, col=TAP))

Un mapa interactivo

Y usando el paquete googleVis, incrustamos un mapa interactivo usando el API de Google Maps.

require(googleVis, quietly=TRUE)
rutas <- as.character(stops$TAP)
d2 <- data.frame("latlong"=paste(stops$LATITUD, stops$LONGITUD, sep=":"),
           "tip" = paste(paste0("<b>Corredor: TGA - Ruta: ",
                                rutas, "</b>"),
                          stops$NOMBRE, sep="<br/>"))
tga_map2 <- gvisMap(d2, locationvar="latlong", tipvar="tip",
                    options=list(
                        showTip=TRUE,
                        enableScrollWheel=TRUE,
                        mapType='normal',
                        zoomLevel=19,
                        useMapTypeControl=TRUE,
                        width=900, height=900))
print(tga_map2, "chart")

Información para reproducibilidad

• Código fuente en: https://github.com/jmcastagnetto/lima-datosabiertos-r/tree/master/tga_georef
• Publicado en RPubs: http://rpubs.com/jesuscastagnetto/paraderos-tga-georef

sessionInfo()

## R version 3.1.1 (2014-07-10)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
##  [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
##  [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
##  [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
##  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
## [1] googleVis_0.5.2 mapproj_1.2-1   maps_2.3-2      ggmap_2.3      
## [5] ggplot2_1.0.0   jsonlite_0.9.8 
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] colorspace_1.2-2    digest_0.6.4        evaluate_0.5.5     
##  [4] formatR_0.10        grid_3.1.1          gtable_0.1.2       
##  [7] htmltools_0.2.4     httr_0.3            knitr_1.6          
## [10] labeling_0.2        MASS_7.3-33         munsell_0.4.2      
## [13] plyr_1.8.1          png_0.1-7           proto_0.3-10       
## [16] Rcpp_0.11.2         RCurl_1.95-4.1      reshape2_1.4       
## [19] RgoogleMaps_1.2.0.6 rjson_0.2.14        RJSONIO_1.2-0.2    
## [22] rmarkdown_0.2.64    scales_0.2.4        stringr_0.6.2      
## [25] tools_3.1.1         yaml_2.1.13