IMPORTAR Y PLOTEAR DATOS DE POBLACION

Practica.. Cargar datos de INEGI

Graficar con cualquier grafica, solo el total de poblacion, cargar datos de de INEGI

Poblacion de todos los municipios

Filtrar y limpiar solo los municipios que nos interesan

Clave del municipio Municipio

001 Canatlan

005 Durango

007 Gomez Palacio

008 Guadalupe Victoria

012 Lerdo

023 Pueblo Nuevo

032 Santiago Papasquiaro

035 Tepehuanes

038 Vicente Guerrero

039 Nuevo Ideal

Importando

setwd(“C:/Users/ENE/Documents/ejerciciosR”) getwd()

library(readr)


misdatos <- read_csv("C:/Users/ENE/Documents/ejerciciosR/resultados_ageb_urbana_10_cpv2010.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   .default = col_character(),
##   entidad = col_integer(),
##   pobtot = col_integer(),
##   vivtot = col_integer()
## )
## See spec(...) for full column specifications.
misdatos
## # A tibble: 30,876 x 198
##    entidad nom_ent mun   nom_mun  loc   nom_loc  ageb  mza   pobtot pobmas
##      <int> <chr>   <chr> <chr>    <chr> <chr>    <chr> <chr>  <int> <chr> 
##  1      10 Durango 000   Total d~ 0000  Total d~ 0000  000   1.63e6 803890
##  2      10 Durango 001   CanatlC!n 0000  Total d~ 0000  000   3.14e4 15633 
##  3      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  Total d~ 0000  000   1.15e4 5482  
##  4      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  Total A~ 0054  000   6.58e2 308   
##  5      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  CanatlC!n 0054  001   3.70e1 17    
##  6      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  CanatlC!n 0054  002   1.60e1 6     
##  7      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  CanatlC!n 0054  003   2.70e1 12    
##  8      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  CanatlC!n 0054  004   3.80e1 20    
##  9      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  CanatlC!n 0054  005   3.20e1 16    
## 10      10 Durango 001   CanatlC!n 0001  CanatlC!n 0054  006   1.90e1 6     
## # ... with 30,866 more rows, and 188 more variables: pobfem <chr>,
## #   p_0a2 <chr>, p_0a2_m <chr>, p_0a2_f <chr>, p_3ymas <chr>,
## #   p_3ymas_m <chr>, p_3ymas_f <chr>, p_5ymas <chr>, p_5ymas_m <chr>,
## #   p_5ymas_f <chr>, p_12ymas <chr>, p_12ymas_m <chr>, p_12ymas_f <chr>,
## #   p_15ymas <chr>, p_15ymas_m <chr>, p_15ymas_f <chr>, p_18ymas <chr>,
## #   p_18ymas_m <chr>, p_18ymas_f <chr>, p_3a5 <chr>, p_3a5_m <chr>,
## #   p_3a5_f <chr>, p_6a11 <chr>, p_6a11_m <chr>, p_6a11_f <chr>,
## #   p_8a14 <chr>, p_8a14_m <chr>, p_8a14_f <chr>, p_12a14 <chr>,
## #   p_12a14_m <chr>, p_12a14_f <chr>, p_15a17 <chr>, p_15a17_m <chr>,
## #   p_15a17_f <chr>, p_18a24 <chr>, p_18a24_m <chr>, p_18a24_f <chr>,
## #   p_15a49_f <chr>, p_60ymas <chr>, p_60ymas_m <chr>, p_60ymas_f <chr>,
## #   rel_h_m <chr>, pob0_14 <chr>, pob15_64 <chr>, pob65_mas <chr>,
## #   prom_hnv <chr>, pnacent <chr>, pnacent_m <chr>, pnacent_f <chr>,
## #   pnacoe <chr>, pnacoe_m <chr>, pnacoe_f <chr>, pres2005 <chr>,
## #   pres2005_m <chr>, pres2005_f <chr>, presoe05 <chr>, presoe05_m <chr>,
## #   presoe05_f <chr>, p3ym_hli <chr>, p3ym_hli_m <chr>, p3ym_hli_f <chr>,
## #   p3hlinhe <chr>, p3hlinhe_m <chr>, p3hlinhe_f <chr>, p3hli_he <chr>,
## #   p3hli_he_m <chr>, p3hli_he_f <chr>, p5_hli <chr>, p5_hli_nhe <chr>,
## #   p5_hli_he <chr>, phog_ind <chr>, pcon_lim <chr>, pclim_mot <chr>,
## #   pclim_vis <chr>, pclim_leng <chr>, pclim_aud <chr>, pclim_mot2 <chr>,
## #   pclim_men <chr>, pclim_men2 <chr>, psin_lim <chr>, p3a5_noa <chr>,
## #   p3a5_noa_m <chr>, p3a5_noa_f <chr>, p6a11_noa <chr>, p6a11_noam <chr>,
## #   p6a11_noaf <chr>, p12a14noa <chr>, p12a14noam <chr>, p12a14noaf <chr>,
## #   p15a17a <chr>, p15a17a_m <chr>, p15a17a_f <chr>, p18a24a <chr>,
## #   p18a24a_m <chr>, p18a24a_f <chr>, p8a14an <chr>, p8a14an_m <chr>,
## #   p8a14an_f <chr>, p15ym_an <chr>, p15ym_an_m <chr>, ...

Que municipio de todos tienen menor poblacion en total de poblacion

misdatos$nom_mun[which.min(misdatos$pobtot)]
## [1] "CanatlC!n"

Filtrar todos los municipios, unicamente cuando sean totales

Total del municipio

todos.los.municipios <- misdatos[which(misdatos$nom_loc == "Total del municipio"),]
tlm <- todos.los.municipios


View(tlm)

summary(tlm$pobtot)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1709    6882   11927   41870   26230  582267
library(ggplot2)

mi.grafica <- ggplot(data = misdatos, aes(nom_mun))
mi.grafica <- mi.grafica + geom_bar (aes(fill = pobtot),col="red")
mi.grafica