Deber 9, descubrir patrones espaciales y temporales
CLAUDIA SIENA
5/13/2020
R MarKdown
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 3.6.3## -- Attaching packages ------------------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --## v ggplot2 3.3.0 v purrr 0.3.3
## v tibble 2.1.3 v dplyr 0.8.5
## v tidyr 1.0.2 v stringr 1.4.0
## v readr 1.3.1 v forcats 0.5.0## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'tibble' was built under R version 3.6.2## Warning: package 'tidyr' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'readr' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'purrr' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'stringr' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'forcats' was built under R version 3.6.3## -- Conflicts ---------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(lubridate)## Warning: package 'lubridate' was built under R version 3.6.3##
## Attaching package: 'lubridate'## The following object is masked from 'package:base':
##
## dateElegir algún dataset open data de la Ciudad que tenga tanto coordenadas como fecha. Quienes se animen pueden trabajar con ambos y luego compararlos entre sí.
Data set de Delitos en CABA
delitos <- read.csv("https://bitsandbricks.github.io/data/crimenydelito.csv", stringsAsFactors = FALSE)names(delitos)## [1] "id" "comuna" "barrio"
## [4] "latitud" "longitud" "fecha"
## [7] "hora" "uso_arma" "uso_moto"
## [10] "lugar" "origen_dato" "tipo_delito"
## [13] "cantidad_vehiculos" "cantidad_victimas"summary(delitos)## id comuna barrio latitud
## Min. : 1 Length:184879 Length:184879 Min. :-34.71
## 1st Qu.: 46221 Class :character Class :character 1st Qu.:-34.63
## Median : 92440 Mode :character Mode :character Median :-34.61
## Mean : 92440 Mean :-34.59
## 3rd Qu.:138660 3rd Qu.:-34.59
## Max. :184879 Max. : 0.00
## longitud fecha hora uso_arma
## Min. :-58.53 Length:184879 Length:184879 Length:184879
## 1st Qu.:-58.47 Class :character Class :character Class :character
## Median :-58.44 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :-58.40
## 3rd Qu.:-58.40
## Max. : 0.00
## uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## Length:184879 Length:184879 Mode:logical Length:184879
## Class :character Class :character NA's:184879 Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## Min. : 0.0000 Min. :0.000000
## 1st Qu.: 0.0000 1st Qu.:0.000000
## Median : 0.0000 Median :0.000000
## Mean : 0.2081 Mean :0.001168
## 3rd Qu.: 0.0000 3rd Qu.:0.000000
## Max. :12.0000 Max. :2.000000- Realizar 2 gráficos que les permitan analizar la temporalidad de los datos.¿Detectan algún patrón temporal? ¿A qué puede deberse?
para saber el patron temporal :anio,mes,dia- ymd - lubridate tranforma fecha con mutate !!!
Delitos <- delitos %>% mutate(fecha=ymd(fecha))summary(Delitos)## id comuna barrio latitud
## Min. : 1 Length:184879 Length:184879 Min. :-34.71
## 1st Qu.: 46221 Class :character Class :character 1st Qu.:-34.63
## Median : 92440 Mode :character Mode :character Median :-34.61
## Mean : 92440 Mean :-34.59
## 3rd Qu.:138660 3rd Qu.:-34.59
## Max. :184879 Max. : 0.00
## longitud fecha hora uso_arma
## Min. :-58.53 Min. :2015-11-07 Length:184879 Length:184879
## 1st Qu.:-58.47 1st Qu.:2016-05-15 Class :character Class :character
## Median :-58.44 Median :2016-09-27 Mode :character Mode :character
## Mean :-58.40 Mean :2016-09-27
## 3rd Qu.:-58.40 3rd Qu.:2017-02-09
## Max. : 0.00 Max. :2017-06-30
## uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## Length:184879 Length:184879 Mode:logical Length:184879
## Class :character Class :character NA's:184879 Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## Min. : 0.0000 Min. :0.000000
## 1st Qu.: 0.0000 1st Qu.:0.000000
## Median : 0.0000 Median :0.000000
## Mean : 0.2081 Mean :0.001168
## 3rd Qu.: 0.0000 3rd Qu.:0.000000
## Max. :12.0000 Max. :2.000000Delitos %>%
count(tipo_delito) %>%
arrange (tipo_delito,desc(n))## # A tibble: 17 x 2
## tipo_delito n
## <chr> <int>
## 1 Homicidio Doloso 213
## 2 Homicidio Seg Vial 103
## 3 Hurto (Sin violencia) 41205
## 4 Hurto Automotor 9144
## 5 Hurto De Autopartes 717
## 6 Hurto De Bicicleta 1060
## 7 Hurto De Chapa Patente 2938
## 8 Hurto De Moto / Ciclomotor 2121
## 9 Hurto De Rueda 9904
## 10 Lesiones Seg Vial 12791
## 11 Robo (Con violencia) 90393
## 12 Robo Automotor 5431
## 13 Robo De Autopartes 950
## 14 Robo De Bicicleta 1929
## 15 Robo De Chapa Patente 311
## 16 Robo De Moto / Ciclomotor 784
## 17 Robo De Rueda 4885correcion como hacer que sea descendente por cantidad de casos
delitos %>%
count(tipo_delito) %>%
arrange(desc(n))## # A tibble: 17 x 2
## tipo_delito n
## <chr> <int>
## 1 Robo (Con violencia) 90393
## 2 Hurto (Sin violencia) 41205
## 3 Lesiones Seg Vial 12791
## 4 Hurto De Rueda 9904
## 5 Hurto Automotor 9144
## 6 Robo Automotor 5431
## 7 Robo De Rueda 4885
## 8 Hurto De Chapa Patente 2938
## 9 Hurto De Moto / Ciclomotor 2121
## 10 Robo De Bicicleta 1929
## 11 Hurto De Bicicleta 1060
## 12 Robo De Autopartes 950
## 13 Robo De Moto / Ciclomotor 784
## 14 Hurto De Autopartes 717
## 15 Robo De Chapa Patente 311
## 16 Homicidio Doloso 213
## 17 Homicidio Seg Vial 103Explorar la Temporalidad de homicidios con ymd Se Explora FECHA YMD year
213 Homicidios dolosos entre enero 2016 y junio 2017
Homicidios_dolosos <- Delitos %>%
filter(tipo_delito == "Homicidio Doloso")
summary(Homicidios_dolosos)## id comuna barrio latitud
## Min. :184667 Length:213 Length:213 Min. :-34.69
## 1st Qu.:184720 Class :character Class :character 1st Qu.:-34.65
## Median :184773 Mode :character Mode :character Median :-34.63
## Mean :184773 Mean :-34.63
## 3rd Qu.:184826 3rd Qu.:-34.61
## Max. :184879 Max. :-34.57
## longitud fecha hora uso_arma
## Min. :-58.53 Min. :2016-01-01 Length:213 Length:213
## 1st Qu.:-58.45 1st Qu.:2016-04-12 Class :character Class :character
## Median :-58.43 Median :2016-10-30 Mode :character Mode :character
## Mean :-58.43 Mean :2016-09-25
## 3rd Qu.:-58.39 3rd Qu.:2017-02-10
## Max. :-58.35 Max. :2017-06-30
## uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## Length:213 Length:213 Mode:logical Length:213
## Class :character Class :character NA's:213 Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## Min. :0 Min. :1.000
## 1st Qu.:0 1st Qu.:1.000
## Median :0 Median :1.000
## Mean :0 Mean :1.014
## 3rd Qu.:0 3rd Qu.:1.000
## Max. :0 Max. :2.000Homicidios_Seg_Vial <- Delitos %>%
filter(tipo_delito == "Homicidio Seg Vial")
summary(Homicidios_Seg_Vial)## id comuna barrio latitud
## Min. :112574 Length:103 Length:103 Min. :-34.70
## 1st Qu.:114886 Class :character Class :character 1st Qu.:-34.65
## Median :119819 Mode :character Mode :character Median :-34.63
## Mean :119212 Mean :-34.62
## 3rd Qu.:122983 3rd Qu.:-34.60
## Max. :125323 Max. :-34.54
## longitud fecha hora uso_arma
## Min. :-58.53 Min. :2016-01-01 Length:103 Length:103
## 1st Qu.:-58.49 1st Qu.:2016-04-14 Class :character Class :character
## Median :-58.45 Median :2016-10-31 Mode :character Mode :character
## Mean :-58.45 Mean :2016-10-09
## 3rd Qu.:-58.40 3rd Qu.:2017-03-18
## Max. :-58.36 Max. :2017-06-25
## uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## Length:103 Length:103 Mode:logical Length:103
## Class :character Class :character NA's:103 Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## Min. :0.000 Min. :0
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:0
## Median :2.000 Median :0
## Mean :1.641 Mean :0
## 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:0
## Max. :4.000 Max. :0library(lubridate)FAKE visualizacion del DATASET puede confundir por no tener registros de los mismos meses
Homicidios_dolosos %>%
ggplot() +
geom_bar(aes (x = year(fecha),label=TRUE,abbr=FALSE,color='salmon' ),fill="salmon") +
labs(title = "Disminucion de los homicidios dolosos entre 2015-2017, en CABA ",
color="year",
caption= "caba.gov " )## Warning: Ignoring unknown aesthetics: label, abbr
Homicidios_Seg_Vial %>%
ggplot +
geom_bar(aes(x=year(fecha),label=TRUE,abbre= FALSE,color= "blue"),fill="blue") +
labs(title = "Disminucion de los Homicidios dentro del ambito de seguridad vial 2015-2017",
color= "year",
caption = "caba.gov")## Warning: Ignoring unknown aesthetics: label, abbre
Primera obaervacion
Los homicidios en CABA tanto dolosos como en la seguridad vial disminuyeron del 2015 al 2017 en froma signiticativa , para verificar observo por mes y compar . # Exploracion por mes
Homicidios_dolosos %>%
filter(year(fecha) == 2016) %>%
ggplot() +
geom_bar(aes(x=month(fecha,label = TRUE),fill="red"))+
labs(title =" Dsitribucion de la cantidad homicidios dolosos en los meses de 2016",
fill= "month",
caption = "caba.gob")
Homicidios_dolosos %>%
filter(year(fecha) == 2017) %>%
ggplot() +
geom_bar(aes(x=month(fecha,label = TRUE),fill="red"))+
labs(title =" Dsitribucion de la cantidad homicidios dolosos en los meses de 2017",
fill= "month",
caption = "caba.gob")
Homicidios_dolosos %>%
filter(year(fecha)==2017) %>%
count(tipo_delito)## # A tibble: 1 x 2
## tipo_delito n
## <chr> <int>
## 1 Homicidio Doloso 66Homicidios_dolosos %>%
filter(year(fecha)==2016) %>%
count(tipo_delito)## # A tibble: 1 x 2
## tipo_delito n
## <chr> <int>
## 1 Homicidio Doloso 147Segunda observacion
# Cuando difernciamos por mes los resultados son muy diferentes. # Hay una leve disminucion de Homicidios entre el 2016 y 2017 y no como la diferncia del primer grafico
En el 2016 hay 147 delitos en 12 meses . promedio 12,25 homicidios por mes year 2016
en el 2017 hay 66 delitos en 6 meses Promedio 11 homicidios por mes en year 2017
Segunda Conclusion
Este data set “Delitos” solo contabiliza medio year de Delitos 2017 , eso hace ver que el primer grafico no represnta bien, aumenta disminucion de delitos en CABA al no registra r seis meses. .
Conclusion los graficos de un DATASET con registros incompletos, confunden sobre la dsiminucion de homicidios en CABA debido a :
Registro de Delitos 2017 solo 6 meses .
Registro de Delitos 2016 12 meses
Para saber como disminuyeron los homicidios se puede hacer una media
Homicidios_2016_dolosos <- filter(Homicidios_dolosos, year(fecha)== 2016 )
head(Homicidios_2016_dolosos)## id comuna barrio latitud longitud fecha hora
## 1 184769 Comuna 7 FLORES -34.6476 -58.4426 2016-01-31 19:50:00
## 2 184840 Comuna 14 PALERMO -34.5749 -58.4147 2016-01-23 15:10:00
## 3 184797 Comuna 4 BARRACAS -34.6516 -58.3973 2016-01-22 15:15:00
## 4 184729 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-19 02:10:00
## 5 184811 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-19 02:10:00
## 6 184853 Comuna 9 LINIERS -34.6355 -58.5255 2016-01-18 07:15:00
## uso_arma uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## 1 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 2 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Público NA Homicidio Doloso
## 3 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 4 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 5 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 6 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Doloso
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## 1 0 1
## 2 0 1
## 3 0 1
## 4 0 1
## 5 0 1
## 6 0 1Homicidios_2016_dolosos %>%
group_by(month(fecha)) %>%
count(tipo_delito) %>%
summarise(tipo_delito,Promedio = mean(n))## # A tibble: 12 x 3
## `month(fecha)` tipo_delito Promedio
## <dbl> <chr> <dbl>
## 1 1 Homicidio Doloso 17
## 2 2 Homicidio Doloso 15
## 3 3 Homicidio Doloso 17
## 4 4 Homicidio Doloso 9
## 5 5 Homicidio Doloso 5
## 6 6 Homicidio Doloso 12
## 7 7 Homicidio Doloso 11
## 8 8 Homicidio Doloso 6
## 9 9 Homicidio Doloso 7
## 10 10 Homicidio Doloso 11
## 11 11 Homicidio Doloso 15
## 12 12 Homicidio Doloso 22# En el 2016 el promedio es 12,25 homicidios Dolosos al mes, no logre hacer el promedio total con R
homicidios_2017_dolosos <- filter(Homicidios_dolosos,year(fecha)==2017)
summary(homicidios_2017_dolosos)## id comuna barrio latitud
## Min. :184674 Length:66 Length:66 Min. :-34.69
## 1st Qu.:184734 Class :character Class :character 1st Qu.:-34.65
## Median :184761 Mode :character Mode :character Median :-34.63
## Mean :184767 Mean :-34.63
## 3rd Qu.:184801 3rd Qu.:-34.61
## Max. :184877 Max. :-34.58
## longitud fecha hora uso_arma
## Min. :-58.53 Min. :2017-01-01 Length:66 Length:66
## 1st Qu.:-58.45 1st Qu.:2017-02-14 Class :character Class :character
## Median :-58.44 Median :2017-03-26 Mode :character Mode :character
## Mean :-58.43 Mean :2017-04-01
## 3rd Qu.:-58.39 3rd Qu.:2017-05-20
## Max. :-58.36 Max. :2017-06-30
## uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## Length:66 Length:66 Mode:logical Length:66
## Class :character Class :character NA's:66 Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## Min. :0 Min. :1.00
## 1st Qu.:0 1st Qu.:1.00
## Median :0 Median :1.00
## Mean :0 Mean :1.03
## 3rd Qu.:0 3rd Qu.:1.00
## Max. :0 Max. :2.00homicidios_2017_dolosos %>%
group_by(month(fecha)) %>%
count(tipo_delito)## # A tibble: 6 x 3
## # Groups: month(fecha) [6]
## `month(fecha)` tipo_delito n
## <dbl> <chr> <int>
## 1 1 Homicidio Doloso 9
## 2 2 Homicidio Doloso 13
## 3 3 Homicidio Doloso 14
## 4 4 Homicidio Doloso 8
## 5 5 Homicidio Doloso 12
## 6 6 Homicidio Doloso 10Homicidios_2016_Seg_Vial <- filter(Homicidios_Seg_Vial, year(fecha)==2016)Homicidios_2016_Seg_Vial %>%
ggplot()+
geom_bar(aes(x=month(fecha,label = TRUE),color= "blue"),fill="blue") +
labs(title = "Homicidios,en el ambito de la seguirdad vial,mes a mes ",
subtitle=" 2016",
color ="meses del year 2016",
caption = "caba.gob")
homicidios_2017_seg_vial <- filter(Homicidios_Seg_Vial,year(fecha)== 2017)homicidios_2017_seg_vial %>%
ggplot()+
geom_bar(aes(x=month(fecha,label = TRUE),color="blue"),fill="blue")+
labs (title= "Homicidios en el ambito de la seguridad vial de CABA, mes a mes ",
subtitle="Enero - Junio 2017",
color= "meses de 2017",
caption = "CABA.gob")
Homicidios_Seg_Vial %>%
ggplot()+
geom_bar(aes(x=month(fecha,label=TRUE,abbr = TRUE),color="blue"),fill="blue")+
labs(title = "Homicidios en la seguridad Vial desde enero 2016 a junio 2017 ",
color = "cantidad de homicidios por mes ",
caption = "caba.gob")
# este ultimo grafico deforma porque Mayo parece un mes de pico de homicidios, pero es por la sumatoria incompleta del 2017
# Promedio de homicidios por mes en el 2017 es de 11
Conclusion los datos visualizados mes a mes de Homicidios Dolosos , determinan que la disminucion de homicidios es de solo 1,25 . El cambio de anio NO ES SIGNIFICATIVO.
comparar meses tampoco debe considerarse debido a que en diciembre 2016, duplica al promedio y en el a;o 2017 no hya registro
Conclusion sobre la incidencia del YEAR Y MES ES POCO CONFIABLE, DEBIDO AL sub REGISTRO del dataset DELITOS Es INCOMPlETO L 2017
el grafico de Homicidios Dolosos 2016 y 2017, Se presta a confusion el hecho que en el 2017 solo se registraron 6 meses .
Conclusiones DEL YEAR y MES
Los homicidios en el ambito de la seguridad vial son la mitad que los dolosos entre 2016-2017
Comparando los meses de ocurrencia de homicidios no coinciden
la comparacion entre el 2016-17 de homicidios en el ambito de la seguridad Vial, no hay coincidencias . en el primer grafico de homicidios en el ambito de la seguridad vial, se ve una tendencia que disminuyen los homicidios cuando se acercan los meses invernales, pero esta tendencia no se puede corraborar por la falta de datos 2017.
INVESTIGACION SOBRE el DIA de la semana en la comision de delitos de homicidio tanto doloso como en el ambito de la seguridad Vial
OJO OJO primero duplico con otro nombre el dataset Homicidio_Dolosos con homicidio_doloso por que los voy a convertir en value y necesito un dataset para mutate y luego para wday ejecuto el value Homicidio-doloso
Homicidio_doloso <- Delitos %>%
filter(tipo_delito == "Homicidio Doloso")set.seed("99")
Homicidio_doloso <- Homicidios_dolosos %>%
mutate(fecha_hora = paste(fecha, hora)) %>%
pull(fecha_hora)
Homicidios_dolosos## id comuna barrio latitud longitud fecha hora
## 1 184745 Comuna 10 VERSALLES -34.6304 -58.5294 2017-01-26 22:40:00
## 2 184725 Comuna 6 CABALLITO -34.6097 -58.4308 2017-01-21 13:00:00
## 3 184757 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6806 -58.4888 2017-01-15 02:43:00
## 4 184814 Comuna 15 PATERNAL -34.5973 -58.4658 2017-01-13 03:30:00
## 5 184770 Comuna 7 FLORES -34.6494 -58.4424 2017-01-13 20:30:00
## 6 184733 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6227 -58.3844 2017-01-09 04:20:00
## 7 184815 Comuna 11 VILLA DEL PARQUE -34.6033 -58.5015 2017-01-02 00:00:00
## 8 184743 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4543 2017-01-02 06:30:00
## 9 184782 Comuna 7 FLORES -34.6264 -58.4637 2017-01-01 01:45:00
## 10 184769 Comuna 7 FLORES -34.6476 -58.4426 2016-01-31 19:50:00
## 11 184840 Comuna 14 PALERMO -34.5749 -58.4147 2016-01-23 15:10:00
## 12 184797 Comuna 4 BARRACAS -34.6516 -58.3973 2016-01-22 15:15:00
## 13 184729 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-19 02:10:00
## 14 184811 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-19 02:10:00
## 15 184853 Comuna 9 LINIERS -34.6355 -58.5255 2016-01-18 07:15:00
## 16 184791 Comuna 4 BARRACAS -34.6511 -58.4005 2016-01-17 15:10:00
## 17 184702 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-14 02:55:00
## 18 184724 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6396 -58.4087 2016-01-13 18:00:00
## 19 184695 Comuna 1 RETIRO -34.5734 -58.4020 2016-01-13 20:40:00
## 20 184818 Comuna 9 LINIERS -34.6494 -58.5158 2016-01-09 08:10:00
## 21 184850 Comuna 7 FLORES -34.6482 -58.4433 2016-01-07 07:20:00
## 22 184691 Comuna 3 BALVANERA -34.6052 -58.4107 2016-01-05 01:30:00
## 23 184753 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6263 -58.3843 2016-01-03 05:05:00
## 24 184784 Comuna 14 PALERMO -34.5776 -58.4125 2016-01-02 23:00:00
## 25 184680 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6576 -58.4525 2016-01-01 08:40:00
## 26 184778 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-01 01:20:00
## 27 184830 Comuna 7 FLORES -34.6490 -58.4418 2017-02-21 06:30:00
## 28 184738 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6796 -58.4659 2017-02-19 05:30:00
## 29 184746 Comuna 9 LINIERS -34.6494 -58.5158 2017-02-19 01:00:00
## 30 184750 Comuna 4 BARRACAS -34.6371 -58.3880 2017-02-17 21:00:00
## 31 184787 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6300 -58.4384 2017-02-15 23:55:00
## 32 184755 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6569 -58.4573 2017-02-14 05:50:00
## 33 184742 Comuna 1 SAN TELMO -34.6173 -58.3745 2017-02-13 21:30:00
## 34 184792 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-02-13 03:00:00
## 35 184698 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4543 2017-02-12 23:00:00
## 36 184776 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6560 -58.4507 2017-02-10 04:45:00
## 37 184739 Comuna 7 FLORES -34.6192 -58.4587 2017-02-08 20:30:00
## 38 184800 Comuna 15 CHACARITA -34.5873 -58.4542 2017-02-08 06:20:00
## 39 184813 Comuna 7 FLORES -34.6497 -58.4412 2017-02-08 00:00:00
## 40 184874 Comuna 7 FLORES -34.6478 -58.4432 2016-02-29 21:20:00
## 41 184737 Comuna 5 BOEDO -34.6383 -58.4173 2016-02-27 22:30:00
## 42 184842 Comuna 4 BARRACAS -34.6511 -58.4006 2016-02-26 21:10:00
## 43 184726 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5811 -58.4836 2016-02-21 21:40:00
## 44 184693 Comuna 4 LA BOCA -34.6278 -58.3648 2016-02-20 23:05:00
## 45 184861 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6724 -58.4935 2016-02-20 19:00:00
## 46 184694 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6248 -58.3847 2016-02-19 06:45:00
## 47 184712 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6628 -58.4525 2016-02-10 17:40:00
## 48 184716 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5758 -58.4972 2016-02-09 18:05:00
## 49 184796 Comuna 4 LA BOCA -34.6453 -58.3644 2016-02-09 14:20:00
## 50 184841 Comuna 4 BARRACAS -34.6543 -58.3716 2016-02-04 21:15:00
## 51 184866 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-02-03 15:49:00
## 52 184709 Comuna 10 VILLA LURO -34.6343 -58.5058 2016-02-02 19:30:00
## 53 184854 Comuna 10 VILLA REAL -34.6179 -58.5304 2016-02-02 19:40:00
## 54 184723 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6724 -58.4935 2016-02-01 16:40:00
## 55 184872 Comuna 3 BALVANERA -34.6126 -58.4087 2017-03-31 01:00:00
## 56 184697 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6877 -58.4637 2017-03-30 23:35:00
## 57 184704 Comuna 1 RETIRO -34.5821 -58.3840 2017-03-28 00:00:00
## 58 184684 Comuna 6 CABALLITO -34.6259 -58.4343 2017-03-24 05:20:00
## 59 184871 Comuna 7 FLORES -34.6277 -58.4558 2017-03-24 22:05:00
## 60 184877 Comuna 7 FLORES -34.6465 -58.4502 2017-03-24 05:30:00
## 61 184705 Comuna 3 BALVANERA -34.6053 -58.4080 2017-03-22 21:40:00
## 62 184779 Comuna 4 LA BOCA -34.6359 -58.3552 2017-03-21 23:00:00
## 63 184690 Comuna 7 FLORES -34.6492 -58.4413 2017-03-15 09:20:00
## 64 184674 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6605 -58.4372 2017-03-14 19:00:00
## 65 184875 Comuna 3 BALVANERA -34.6081 -58.3953 2017-03-10 10:45:00
## 66 184870 Comuna 1 RETIRO -34.5878 -58.3717 2017-03-09 06:00:00
## 67 184748 Comuna 7 FLORES -34.6604 -58.4534 2017-03-04 23:30:00
## 68 184752 Comuna 11 VILLA DEVOTO -34.6151 -58.5120 2017-03-03 12:15:00
## 69 184711 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.6013 -58.3740 2016-03-29 09:30:00
## 70 184831 Comuna 15 VILLA CRESPO -34.5984 -58.4450 2016-03-25 23:40:00
## 71 184845 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6474 -58.4374 2016-03-24 18:45:00
## 72 184878 Comuna 7 FLORES -34.6492 -58.4436 2016-03-24 14:00:00
## 73 184857 Comuna 1 RETIRO -34.5845 -58.3768 2016-03-21 00:10:00
## 74 184669 Comuna 1 RETIRO -34.5916 -58.3744 2016-03-16 20:30:00
## 75 184692 Comuna 14 PALERMO -34.5680 -58.4314 2016-03-16 00:00:00
## 76 184849 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6436 -58.4415 2016-03-13 14:30:00
## 77 184869 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-03-13 18:00:00
## 78 184835 Comuna 4 BARRACAS -34.6458 -58.3792 2016-03-12 00:05:00
## 79 184844 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-03-12 21:30:00
## 80 184867 Comuna 15 VILLA CRESPO -34.6003 -58.4376 2016-03-08 00:00:00
## 81 184677 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6155 -58.3859 2016-03-07 04:00:00
## 82 184798 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6601 -58.4559 2016-03-06 05:30:00
## 83 184688 Comuna 14 PALERMO -34.5977 -58.4234 2016-03-05 11:30:00
## 84 184734 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-03-05 07:51:00
## 85 184855 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-03-01 03:50:00
## 86 184679 Comuna 1 RETIRO -34.5976 -58.3842 2017-04-29 11:00:00
## 87 184708 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6503 -58.4299 2017-04-29 23:30:00
## 88 184728 Comuna 1 RETIRO -34.5981 -58.3853 2017-04-25 00:00:00
## 89 184785 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6304 -58.3787 2017-04-20 19:50:00
## 90 184820 Comuna 10 MONTE CASTRO -34.6167 -58.4947 2017-04-20 21:00:00
## 91 184759 Comuna 6 CABALLITO -34.6088 -58.4380 2017-04-15 06:00:00
## 92 184807 Comuna 3 BALVANERA -34.6175 -58.4055 2017-04-15 04:50:00
## 93 184768 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4540 2017-04-01 21:30:00
## 94 184767 Comuna 9 PARQUE AVELLANEDA -34.6572 -58.4750 2016-04-30 15:50:00
## 95 184772 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6729 -58.4867 2016-04-30 01:30:00
## 96 184786 Comuna 4 LA BOCA -34.6318 -58.3615 2016-04-28 12:15:00
## 97 184812 Comuna 7 FLORES -34.6494 -58.4425 2016-04-24 03:00:00
## 98 184699 Comuna 7 FLORES -34.6491 -58.4448 2016-04-12 06:15:00
## 99 184828 Comuna 9 LINIERS -34.6384 -58.5278 2016-04-09 00:00:00
## 100 184862 Comuna 10 VILLA REAL -34.6245 -58.5299 2016-04-09 23:30:00
## 101 184721 Comuna 3 BALVANERA -34.6131 -58.4067 2016-04-03 02:20:00
## 102 184794 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6101 -58.3889 2016-04-03 09:28:00
## 103 184777 Comuna 7 FLORES -34.6498 -58.4422 2017-05-30 22:40:00
## 104 184707 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6545 -58.3971 2017-05-29 20:10:00
## 105 184714 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6094 -58.3864 2017-05-29 11:00:00
## 106 184740 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-05-29 00:00:00
## 107 184749 Comuna 7 FLORES -34.6234 -58.4701 2017-05-29 22:00:00
## 108 184764 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6743 -58.4655 2017-05-28 01:00:00
## 109 184706 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6276 -58.3829 2017-05-20 13:02:00
## 110 184803 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6233 -58.4072 2017-05-20 23:30:00
## 111 184876 Comuna 5 ALMAGRO -34.6020 -58.4141 2017-05-19 10:15:00
## 112 184832 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-05-14 03:50:00
## 113 184754 Comuna 1 RETIRO -34.5956 -58.3920 2017-05-11 14:24:00
## 114 184793 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-05-08 04:15:00
## 115 184719 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.6052 -58.3850 2016-05-30 02:35:00
## 116 184833 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6876 -58.4636 2016-05-20 23:00:00
## 117 184858 Comuna 1 RETIRO -34.5901 -58.3731 2016-05-15 14:30:00
## 118 184761 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6397 -58.4463 2016-05-07 08:13:00
## 119 184848 Comuna 12 VILLA PUEYRREDON -34.5790 -58.5122 2016-05-05 12:30:00
## 120 184801 Comuna 3 BALVANERA -34.6042 -58.4066 2017-06-30 14:23:00
## 121 184766 Comuna 7 FLORES -34.6495 -58.4418 2017-06-27 13:20:00
## 122 184809 Comuna 7 FLORES -34.6511 -58.4437 2017-06-23 22:40:00
## 123 184795 Comuna 1 RETIRO -34.5888 -58.3819 2017-06-22 16:45:00
## 124 184763 Comuna 4 BARRACAS -34.6564 -58.3997 2017-06-20 00:00:00
## 125 184720 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6271 -58.3857 2017-06-20 11:49:00
## 126 184762 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6319 -58.3829 2017-06-18 09:00:00
## 127 184713 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6543 -58.3998 2017-06-10 11:30:00
## 128 184823 Comuna 11 PATERNAL -34.5998 -58.4775 2017-06-09 11:00:00
## 129 184751 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6327 -58.4064 2017-06-03 16:45:00
## 130 184790 Comuna 7 FLORES -34.6499 -58.4436 2016-06-30 17:40:00
## 131 184735 Comuna 4 BARRACAS -34.6522 -58.4002 2016-06-29 23:58:00
## 132 184758 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6608 -58.4790 2016-06-28 20:00:00
## 133 184670 Comuna 9 LINIERS -34.6526 -58.5047 2016-06-22 00:04:00
## 134 184696 Comuna 4 LA BOCA -34.6356 -58.3571 2016-06-19 23:15:00
## 135 184804 Comuna 5 ALMAGRO -34.6116 -58.4208 2016-06-17 20:40:00
## 136 184775 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6360 -58.4423 2016-06-15 01:30:00
## 137 184806 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6264 -58.3801 2016-06-13 08:42:00
## 138 184837 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6278 -58.3822 2016-06-12 17:15:00
## 139 184780 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-06-11 02:30:00
## 140 184819 Comuna 4 BARRACAS -34.6526 -58.3921 2016-06-04 21:15:00
## 141 184838 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6160 -58.3715 2016-06-02 22:30:00
## 142 184741 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6734 -58.4688 2016-07-30 07:41:00
## 143 184847 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4541 2016-07-29 21:30:00
## 144 184852 Comuna 10 FLORESTA -34.6307 -58.4752 2016-07-24 02:15:00
## 145 184846 Comuna 7 FLORES -34.6479 -58.4425 2016-07-21 03:12:00
## 146 184771 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6283 -58.3827 2016-07-18 04:50:00
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## 150 184863 Comuna 3 BALVANERA -34.6115 -58.4088 2016-07-11 02:40:00
## 151 184781 Comuna 6 CABALLITO -34.6186 -58.4304 2016-07-10 13:00:00
## 152 184718 Comuna 9 LINIERS -34.6458 -58.5130 2016-07-02 22:30:00
## 153 184730 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-08-29 23:30:00
## 154 184744 Comuna 3 BALVANERA -34.6124 -58.4036 2016-08-21 01:35:00
## 155 184673 Comuna 4 BARRACAS -34.6539 -58.3986 2016-08-17 20:20:00
## 156 184731 Comuna 4 LA BOCA -34.6354 -58.3617 2016-08-13 06:00:00
## 157 184683 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5709 -58.4949 2016-08-10 18:15:00
## 158 184859 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-08-09 20:30:00
## 159 184868 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-09-29 05:10:00
## 160 184788 Comuna 5 ALMAGRO -34.6108 -58.4212 2016-09-27 14:30:00
## 161 184821 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6394 -58.4478 2016-09-26 00:00:00
## 162 184700 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-09-23 15:30:00
## 163 184834 Comuna 3 BALVANERA -34.6175 -58.4054 2016-09-22 15:00:00
## 164 184675 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6753 -58.4661 2016-09-16 06:10:00
## 165 184873 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6452 -58.4101 2016-09-12 08:50:00
## 166 184668 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6499 -58.4053 2016-10-31 04:00:00
## 167 184715 Comuna 7 FLORES -34.6509 -58.4547 2016-10-31 02:30:00
## 168 184799 Comuna 3 BALVANERA -34.6141 -58.4117 2016-10-31 01:00:00
## 169 184783 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6535 -58.4323 2016-10-30 19:00:00
## 170 184856 Comuna 4 BARRACAS -34.6531 -58.4023 2016-10-29 18:20:00
## 171 184789 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6727 -58.4862 2016-10-25 09:29:00
## 172 184773 Comuna 7 FLORES -34.6239 -58.4758 2016-10-20 22:30:00
## 173 184685 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6597 -58.4498 2016-10-12 01:40:00
## 174 184676 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6649 -58.4499 2016-10-07 14:20:00
## 175 184760 Comuna 4 LA BOCA -34.6242 -58.3466 2016-10-05 01:00:00
## 176 184879 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6146 -58.3834 2016-10-04 14:00:00
## 177 184672 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-11-27 00:00:00
## 178 184802 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-11-26 05:10:00
## 179 184825 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6744 -58.4722 2016-11-20 17:57:00
## 180 184774 Comuna 4 BARRACAS -34.6550 -58.3976 2016-11-19 10:45:00
## 181 184864 Comuna 3 <NA> -34.6176 -58.4096 2016-11-16 17:30:00
## 182 184736 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6861 -58.4832 2016-11-15 01:45:00
## 183 184681 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6119 -58.3846 2016-11-14 11:00:00
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## 189 184865 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6499 -58.4226 2016-11-10 17:31:00
## 190 184678 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6625 -58.4517 2016-11-03 11:45:00
## 191 184682 Comuna 15 CHACARITA -34.5870 -58.4535 2016-11-03 20:00:00
## 192 184687 Comuna 4 BARRACAS -34.6544 -58.4002 2016-12-29 10:08:00
## 193 184822 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6196 -58.3975 2016-12-28 17:09:00
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## 201 184836 Comuna 6 CABALLITO -34.6074 -58.4316 2016-12-22 10:30:00
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## 213 184747 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6502 -58.4267 2016-12-06 02:10:00
## uso_arma uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
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## 7 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA Homicidio Doloso
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## 10 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 11 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Público NA Homicidio Doloso
## 12 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 13 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 14 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
## 15 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Doloso
## 16 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA Homicidio Doloso
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## 18 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Particular NA Homicidio Doloso
## 19 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Doloso
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## 31 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Doloso
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## 212 0 1
## 213 0 1wday(Homicidio_doloso,label = TRUE,abbr=FALSE)## [1] Thursday Saturday Sunday Friday Friday Monday Monday
## [8] Monday Sunday Sunday Saturday Friday Tuesday Tuesday
## [15] Monday Sunday Thursday Wednesday Wednesday Saturday Thursday
## [22] Tuesday Sunday Saturday Friday Friday Tuesday Sunday
## [29] Sunday Friday Wednesday Tuesday Monday Monday Sunday
## [36] Friday Wednesday Wednesday Wednesday Monday Saturday Friday
## [43] Sunday Saturday Saturday Friday Wednesday Tuesday Tuesday
## [50] Thursday Wednesday Tuesday Tuesday Monday Friday Thursday
## [57] Tuesday Friday Friday Friday Wednesday Tuesday Wednesday
## [64] Tuesday Friday Thursday Saturday Friday Tuesday Friday
## [71] Thursday Thursday Monday Wednesday Wednesday Sunday Sunday
## [78] Saturday Saturday Tuesday Monday Sunday Saturday Saturday
## [85] Tuesday Saturday Saturday Tuesday Thursday Thursday Saturday
## [92] Saturday Saturday Saturday Saturday Thursday Sunday Tuesday
## [99] Saturday Saturday Sunday Sunday Tuesday Monday Monday
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## [113] Thursday Monday Monday Friday Sunday Saturday Thursday
## [120] Friday Tuesday Friday Thursday Tuesday Tuesday Sunday
## [127] Saturday Friday Saturday Thursday Wednesday Tuesday Wednesday
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## [141] Thursday Saturday Friday Sunday Thursday Monday Sunday
## [148] Sunday Saturday Monday Sunday Saturday Monday Sunday
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## [162] Friday Thursday Friday Monday Monday Monday Monday
## [169] Sunday Saturday Tuesday Thursday Wednesday Friday Wednesday
## [176] Tuesday Sunday Saturday Sunday Saturday Wednesday Tuesday
## [183] Monday Monday Sunday Sunday Sunday Thursday Thursday
## [190] Thursday Thursday Thursday Wednesday Tuesday Tuesday Tuesday
## [197] Sunday Sunday Saturday Friday Thursday Thursday Wednesday
## [204] Wednesday Wednesday Monday Saturday Saturday Friday Wednesday
## [211] Saturday Saturday Tuesday
## 7 Levels: Sunday < Monday < Tuesday < Wednesday < Thursday < ... < Saturdayoptions(scipen = 20)
ggplot(Homicidios_dolosos) +
geom_bar(aes(x = wday(fecha,label= TRUE,abbr = FALSE), fill ="red"))+
labs (tittle="Cantidad de Homicidios Dolosos ",
subtitle = "Cantidad de Homicidios Dolosos agrupados por DIA de la semana ",
fill="Cantidad de homicidios/dia",
caption= "gob.caba")
# Observacion de homicidios . Ocurren mas en los fines de semana, entre 34 y 40 homicidios, en cambio en los dias de semana los homicidios son menosres a 30 salvo los martes .
Homicidios en el ambito de la seguridad Vial
homicidio_seg_vial <- filter(Delitos,tipo_delito=="Homcidio Seg Vial")set.seed("99")
homicidio_seg_vial <- Homicidios_Seg_Vial %>%
mutate(fecha_hora = paste(fecha, hora)) %>%
pull(fecha_hora)
homicidio_seg_vial## [1] "2017-01-24 14:00:00" "2017-01-22 02:30:00" "2017-01-16 16:30:00"
## [4] "2017-01-02 01:00:00" "2016-01-29 15:20:00" "2016-01-24 19:10:00"
## [7] "2016-01-18 07:15:00" "2016-01-05 11:30:00" "2016-01-03 07:00:00"
## [10] "2016-01-02 01:15:00" "2016-01-01 04:00:00" "2017-02-28 09:20:00"
## [13] "2017-02-26 09:35:00" "2017-02-26 23:40:00" "2017-02-18 05:30:00"
## [16] "2017-02-09 07:00:00" "2017-02-06 09:00:00" "2016-02-28 09:35:00"
## [19] "2016-02-28 04:50:00" "2016-02-21 06:00:00" "2016-02-18 01:30:00"
## [22] "2016-02-17 09:30:00" "2016-02-14 22:00:00" "2016-02-14 05:14:00"
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## [31] "2017-03-11 01:30:00" "2017-03-07 08:00:00" "2016-03-23 01:50:00"
## [34] "2016-03-20 11:30:00" "2016-03-18 22:28:00" "2016-03-18 17:42:00"
## [37] "2016-03-13 15:00:00" "2016-03-11 16:30:00" "2016-03-08 12:30:00"
## [40] "2016-03-04 17:30:00" "2017-04-27 00:00:00" "2017-04-23 06:30:00"
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## [46] "2016-04-23 21:00:00" "2016-04-19 09:50:00" "2016-04-09 00:00:00"
## [49] "2017-05-29 14:15:00" "2017-05-27 19:50:00" "2017-05-23 02:45:00"
## [52] "2017-05-22 16:40:00" "2017-05-22 16:00:00" "2017-05-20 05:00:00"
## [55] "2017-05-17 10:13:00" "2017-05-15 16:00:00" "2017-05-14 00:50:00"
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## [61] "2017-05-07 02:30:00" "2017-05-05 19:05:00" "2016-05-22 22:00:00"
## [64] "2016-05-21 17:00:00" "2016-05-06 14:00:00" "2016-05-05 17:16:00"
## [67] "2017-06-25 22:40:00" "2017-06-22 10:15:00" "2017-06-19 16:26:00"
## [70] "2017-06-13 14:50:00" "2017-06-12 22:38:00" "2017-06-04 09:00:00"
## [73] "2017-06-03 23:20:00" "2016-06-13 16:30:00" "2016-06-12 06:40:00"
## [76] "2016-06-04 21:15:00" "2016-07-27 16:08:00" "2016-07-14 22:00:00"
## [79] "2016-08-19 21:02:00" "2016-09-13 07:10:00" "2016-09-10 21:00:00"
## [82] "2016-09-05 17:40:00" "2016-09-03 15:30:00" "2016-10-31 02:58:00"
## [85] "2016-10-28 23:00:00" "2016-10-27 20:30:00" "2016-10-24 05:00:00"
## [88] "2016-10-23 05:00:00" "2016-10-14 00:05:00" "2016-10-14 12:00:00"
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## [94] "2016-11-25 22:20:00" "2016-11-20 15:25:00" "2016-11-09 20:00:00"
## [97] "2016-11-07 20:00:00" "2016-12-29 11:18:00" "2016-12-27 20:20:00"
## [100] "2016-12-13 10:20:00" "2016-12-11 23:30:00" "2016-12-06 07:22:00"
## [103] "2016-12-03 06:40:00"wday(homicidio_seg_vial,label = TRUE,abbr = FALSE)## [1] Tuesday Sunday Monday Monday Friday Sunday Monday
## [8] Tuesday Sunday Saturday Friday Tuesday Sunday Sunday
## [15] Saturday Thursday Monday Sunday Sunday Sunday Thursday
## [22] Wednesday Sunday Sunday Wednesday Tuesday Monday Wednesday
## [29] Thursday Monday Saturday Tuesday Wednesday Sunday Friday
## [36] Friday Sunday Friday Tuesday Friday Thursday Sunday
## [43] Friday Tuesday Tuesday Saturday Tuesday Saturday Monday
## [50] Saturday Tuesday Monday Monday Saturday Wednesday Monday
## [57] Sunday Saturday Thursday Tuesday Sunday Friday Sunday
## [64] Saturday Friday Thursday Sunday Thursday Monday Tuesday
## [71] Monday Sunday Saturday Monday Sunday Saturday Wednesday
## [78] Thursday Friday Tuesday Saturday Monday Saturday Monday
## [85] Friday Thursday Monday Sunday Friday Friday Monday
## [92] Saturday Saturday Friday Sunday Wednesday Monday Thursday
## [99] Tuesday Tuesday Sunday Tuesday Saturday
## 7 Levels: Sunday < Monday < Tuesday < Wednesday < Thursday < ... < Saturdayoptions(scipen = 20)
ggplot(Homicidios_Seg_Vial) +
geom_bar(aes(x = wday(fecha,label= TRUE,abbr = FALSE),color="blue"),fill="blue")+
labs (tittle="Cantidad de Homicidios Seg Vial ",
subtitle = "2016 junio 2017 Ocurrencia de Homicidios Seg por dia de la semana ",
color="Cantidad homicidios seg Vial /dia",
caption= "gob.caba")
options(scipen = 20)
ggplot(Homicidios_dolosos)+
geom_bar(aes(x=wday(fecha,label = TRUE,abbr = TRUE), color="salmon"),fill="salmon") +
labs(title = "Ocurrencia de Homicidios Dolosos segun el DIA",
subtitle = "2016-junio 2017",
color = "Homicidio dolosol x DIA de semana ",
caption ="caba.gob ")
# Conclusion El DIA parece influir entre los homicidios tanto dolosos como los ocurrido, y en el ambito vial. Es en el fin de semana donde mas ocurren. Los dolosos ocurren durante toda la semana y un incremento en week-end.siendo el Sabado el dia de mayor Homicidios Dolosos.los Homicidios en la seguridad vial, en el domingo encuentra su maxima expresion, parecen descender a casi el tercio a la mitad de la semana
investigacion del Impacto HORARIO en los HOMICIDIOS
hora_pico_2016 <- Homicidios_2016_dolosos %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(hora_pico_2016) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito)) +
labs(title = "2016 Distribución horaria por homicidio doloso ",
x = "hora", y = "%",
color = "ocurrencia por hora de Homcidio doloso ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
hora_pico_2017 <- homicidios_2017_dolosos %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(hora_pico_2017) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito)) +
labs(title = "2017 Distribución horaria por homicidio doloso ",
x = "hora", y = "%",
color = "ocurrencia por Hora de Homcidio doloso ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
hora_pico <- Homicidios_dolosos %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(hora_pico) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito)) +
labs(title = "2016-17 Distribución horaria de los Homicidios Doloso ",
x = "hora", y = "%",
color = "picos horarios de los Homcidios dolosos ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
OBSERVACION sobre las HORAS de OCURRENCIA DE HOMICIDIOS 2016-2017 .LOS PICOS OCURREN DURANTE LA NOCHE EN LAS HORAS 22,23,24 HS , ORO PICO ACONTECE A LAS 14 HS
como afecta el Dia de la semana en los homicidios
`
Homicidio_seg_vial <- Homicidios_2016_Seg_Vial %>%
filter(tipo_delito == "Homicidio Seg Vial")set.seed("99")
Homicidio_seg_vial <- Homicidios_Seg_Vial %>%
mutate(fecha_hora = paste(fecha, hora)) %>%
pull(fecha_hora)
Homicidio_seg_vial## [1] "2017-01-24 14:00:00" "2017-01-22 02:30:00" "2017-01-16 16:30:00"
## [4] "2017-01-02 01:00:00" "2016-01-29 15:20:00" "2016-01-24 19:10:00"
## [7] "2016-01-18 07:15:00" "2016-01-05 11:30:00" "2016-01-03 07:00:00"
## [10] "2016-01-02 01:15:00" "2016-01-01 04:00:00" "2017-02-28 09:20:00"
## [13] "2017-02-26 09:35:00" "2017-02-26 23:40:00" "2017-02-18 05:30:00"
## [16] "2017-02-09 07:00:00" "2017-02-06 09:00:00" "2016-02-28 09:35:00"
## [19] "2016-02-28 04:50:00" "2016-02-21 06:00:00" "2016-02-18 01:30:00"
## [22] "2016-02-17 09:30:00" "2016-02-14 22:00:00" "2016-02-14 05:14:00"
## [25] "2016-02-10 11:30:00" "2016-02-09 18:05:00" "2016-02-08 01:20:00"
## [28] "2017-03-29 18:00:00" "2017-03-23 05:00:00" "2017-03-13 07:50:00"
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## [40] "2016-03-04 17:30:00" "2017-04-27 00:00:00" "2017-04-23 06:30:00"
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## [46] "2016-04-23 21:00:00" "2016-04-19 09:50:00" "2016-04-09 00:00:00"
## [49] "2017-05-29 14:15:00" "2017-05-27 19:50:00" "2017-05-23 02:45:00"
## [52] "2017-05-22 16:40:00" "2017-05-22 16:00:00" "2017-05-20 05:00:00"
## [55] "2017-05-17 10:13:00" "2017-05-15 16:00:00" "2017-05-14 00:50:00"
## [58] "2017-05-13 07:20:00" "2017-05-11 09:24:00" "2017-05-09 08:00:00"
## [61] "2017-05-07 02:30:00" "2017-05-05 19:05:00" "2016-05-22 22:00:00"
## [64] "2016-05-21 17:00:00" "2016-05-06 14:00:00" "2016-05-05 17:16:00"
## [67] "2017-06-25 22:40:00" "2017-06-22 10:15:00" "2017-06-19 16:26:00"
## [70] "2017-06-13 14:50:00" "2017-06-12 22:38:00" "2017-06-04 09:00:00"
## [73] "2017-06-03 23:20:00" "2016-06-13 16:30:00" "2016-06-12 06:40:00"
## [76] "2016-06-04 21:15:00" "2016-07-27 16:08:00" "2016-07-14 22:00:00"
## [79] "2016-08-19 21:02:00" "2016-09-13 07:10:00" "2016-09-10 21:00:00"
## [82] "2016-09-05 17:40:00" "2016-09-03 15:30:00" "2016-10-31 02:58:00"
## [85] "2016-10-28 23:00:00" "2016-10-27 20:30:00" "2016-10-24 05:00:00"
## [88] "2016-10-23 05:00:00" "2016-10-14 00:05:00" "2016-10-14 12:00:00"
## [91] "2016-10-10 02:30:00" "2016-11-26 04:50:00" "2016-11-26 14:14:00"
## [94] "2016-11-25 22:20:00" "2016-11-20 15:25:00" "2016-11-09 20:00:00"
## [97] "2016-11-07 20:00:00" "2016-12-29 11:18:00" "2016-12-27 20:20:00"
## [100] "2016-12-13 10:20:00" "2016-12-11 23:30:00" "2016-12-06 07:22:00"
## [103] "2016-12-03 06:40:00"por_hora_2016 <- Homicidios_2016_Seg_Vial %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(por_hora_2016) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito)) +
labs(title = "2016 Distribución horaria por homicidio en la seguridad Vial ",
x = "hora", y = "%",
color = "ocurrencia de los Homcidio seg vial ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
por_hora_2017 <- homicidios_2017_seg_vial %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(por_hora_2017) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito)) +
labs(title = "2017 Distribución horaria por homicidio en la seguridad Vial ",
x = "hora", y = "%",
color = "ocurrencia de los Homcidio seg vial ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
por_hora <- Homicidios_Seg_Vial %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(por_hora) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito)) +
labs(title = "2016-2017 Distribución horaria por homicidio en la seguridad Vial ",
x = "hora", y = "%",
color = "ocurrencia de los Homcidio seg vial ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
Observacion de homicidios en la seguridad Vial por hora. El Horario afecta a la cantidad de homicidios. los homicidios dolosos tinen su pico en horario nocturno 23pm y 2 am , los homcidios en el ambito de la seguridad vial tinen su pico en horarios diurnos 9 am, 16pm y 21 pm
Homicidios <- Delitos %>%
filter(tipo_delito =="Homicidio Seg Vial"|tipo_delito=="Homicidio Doloso")
head(Homicidios)## id comuna barrio latitud longitud fecha hora
## 1 184745 Comuna 10 VERSALLES -34.6304 -58.5294 2017-01-26 22:40:00
## 2 121781 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6506 -58.4097 2017-01-24 14:00:00
## 3 121735 Comuna 12 SAAVEDRA -34.5508 -58.4996 2017-01-22 02:30:00
## 4 184725 Comuna 6 CABALLITO -34.6097 -58.4308 2017-01-21 13:00:00
## 5 121583 Comuna 6 CABALLITO -34.6283 -58.4356 2017-01-16 16:30:00
## 6 184757 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6806 -58.4888 2017-01-15 02:43:00
## uso_arma uso_moto lugar origen_dato tipo_delito
## 1 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Doloso
## 2 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Seg Vial
## 3 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Seg Vial
## 4 CON USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA Homicidio Doloso
## 5 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Seg Vial
## 6 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA Homicidio Doloso
## cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## 1 0 1
## 2 2 0
## 3 2 0
## 4 0 1
## 5 2 0
## 6 0 1Homicidios %>%
ggplot()+
geom_bar(aes(x=wday(fecha,label = TRUE, abbr = FALSE),color="red"),fill="red")+
labs(title ="Ocurrencia del total de Homicidios Desde 2016 a junio 2017",
color="dia de la semana ")
observacion se ve claro que los homicidios aumentan los fines de semana. Sabemos que los sabados se concenttran los homicidios dolosos y los domingo los homcidios del ambito de seg vial
options(scipen = 20)
Homicidios1 <- Homicidios %>%
mutate(fecha_hora = paste(fecha, hora)) %>%
pull(fecha_hora)
Homicidios## id comuna barrio latitud longitud fecha hora
## 1 184745 Comuna 10 VERSALLES -34.6304 -58.5294 2017-01-26 22:40:00
## 2 121781 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6506 -58.4097 2017-01-24 14:00:00
## 3 121735 Comuna 12 SAAVEDRA -34.5508 -58.4996 2017-01-22 02:30:00
## 4 184725 Comuna 6 CABALLITO -34.6097 -58.4308 2017-01-21 13:00:00
## 5 121583 Comuna 6 CABALLITO -34.6283 -58.4356 2017-01-16 16:30:00
## 6 184757 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6806 -58.4888 2017-01-15 02:43:00
## 7 184814 Comuna 15 PATERNAL -34.5973 -58.4658 2017-01-13 03:30:00
## 8 184770 Comuna 7 FLORES -34.6494 -58.4424 2017-01-13 20:30:00
## 9 184733 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6227 -58.3844 2017-01-09 04:20:00
## 10 121303 Comuna 11 VILLA GRAL MITRE -34.6103 -58.4659 2017-01-02 01:00:00
## 11 184815 Comuna 11 VILLA DEL PARQUE -34.6033 -58.5015 2017-01-02 00:00:00
## 12 184743 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4543 2017-01-02 06:30:00
## 13 184782 Comuna 7 FLORES -34.6264 -58.4637 2017-01-01 01:45:00
## 14 184769 Comuna 7 FLORES -34.6476 -58.4426 2016-01-31 19:50:00
## 15 113140 Comuna 9 MATADEROS -34.6668 -58.5111 2016-01-29 15:20:00
## 16 113037 Comuna 11 VILLA DEVOTO -34.6083 -58.5010 2016-01-24 19:10:00
## 17 184840 Comuna 14 PALERMO -34.5749 -58.4147 2016-01-23 15:10:00
## 18 184797 Comuna 4 BARRACAS -34.6516 -58.3973 2016-01-22 15:15:00
## 19 184729 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-19 02:10:00
## 20 184811 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-19 02:10:00
## 21 184853 Comuna 9 LINIERS -34.6355 -58.5255 2016-01-18 07:15:00
## 22 112905 Comuna 9 LINIERS -34.6355 -58.5255 2016-01-18 07:15:00
## 23 184791 Comuna 4 BARRACAS -34.6511 -58.4005 2016-01-17 15:10:00
## 24 184702 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-14 02:55:00
## 25 184724 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6396 -58.4087 2016-01-13 18:00:00
## 26 184695 Comuna 1 RETIRO -34.5734 -58.4020 2016-01-13 20:40:00
## 27 184818 Comuna 9 LINIERS -34.6494 -58.5158 2016-01-09 08:10:00
## 28 184850 Comuna 7 FLORES -34.6482 -58.4433 2016-01-07 07:20:00
## 29 184691 Comuna 3 BALVANERA -34.6052 -58.4107 2016-01-05 01:30:00
## 30 112635 Comuna 10 VILLA REAL -34.6250 -58.5284 2016-01-05 11:30:00
## 31 112602 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6321 -58.3907 2016-01-03 07:00:00
## 32 184753 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6263 -58.3843 2016-01-03 05:05:00
## 33 184784 Comuna 14 PALERMO -34.5776 -58.4125 2016-01-02 23:00:00
## 34 112597 Comuna 9 MATADEROS -34.6691 -58.5081 2016-01-02 01:15:00
## 35 112574 Comuna 8 VILLA RIACHUELO -34.6876 -58.4753 2016-01-01 04:00:00
## 36 184680 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6576 -58.4525 2016-01-01 08:40:00
## 37 184778 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-01-01 01:20:00
## 38 122595 Comuna 6 CABALLITO -34.6120 -58.4548 2017-02-28 09:20:00
## 39 122563 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6498 -58.4184 2017-02-26 09:35:00
## 40 122567 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6318 -58.3830 2017-02-26 23:40:00
## 41 184830 Comuna 7 FLORES -34.6490 -58.4418 2017-02-21 06:30:00
## 42 184738 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6796 -58.4659 2017-02-19 05:30:00
## 43 184746 Comuna 9 LINIERS -34.6494 -58.5158 2017-02-19 01:00:00
## 44 122397 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.6051 -58.3836 2017-02-18 05:30:00
## 45 184750 Comuna 4 BARRACAS -34.6371 -58.3880 2017-02-17 21:00:00
## 46 184787 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6300 -58.4384 2017-02-15 23:55:00
## 47 184755 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6569 -58.4573 2017-02-14 05:50:00
## 48 184742 Comuna 1 SAN TELMO -34.6173 -58.3745 2017-02-13 21:30:00
## 49 184792 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-02-13 03:00:00
## 50 184698 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4543 2017-02-12 23:00:00
## 51 184776 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6560 -58.4507 2017-02-10 04:45:00
## 52 122151 Comuna 9 MATADEROS -34.6691 -58.5081 2017-02-09 07:00:00
## 53 184739 Comuna 7 FLORES -34.6192 -58.4587 2017-02-08 20:30:00
## 54 184800 Comuna 15 CHACARITA -34.5873 -58.4542 2017-02-08 06:20:00
## 55 184813 Comuna 7 FLORES -34.6497 -58.4412 2017-02-08 00:00:00
## 56 122087 Comuna 14 PALERMO -34.5810 -58.4290 2017-02-06 09:00:00
## 57 184874 Comuna 7 FLORES -34.6478 -58.4432 2016-02-29 21:20:00
## 58 113759 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6385 -58.4450 2016-02-28 09:35:00
## 59 113761 Comuna 8 VILLA RIACHUELO -34.7037 -58.4612 2016-02-28 04:50:00
## 60 184737 Comuna 5 BOEDO -34.6383 -58.4173 2016-02-27 22:30:00
## 61 184842 Comuna 4 BARRACAS -34.6511 -58.4006 2016-02-26 21:10:00
## 62 113600 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6108 -58.3811 2016-02-21 06:00:00
## 63 184726 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5811 -58.4836 2016-02-21 21:40:00
## 64 184693 Comuna 4 LA BOCA -34.6278 -58.3648 2016-02-20 23:05:00
## 65 184861 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6724 -58.4935 2016-02-20 19:00:00
## 66 184694 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6248 -58.3847 2016-02-19 06:45:00
## 67 113536 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6306 -58.4516 2016-02-18 01:30:00
## 68 113521 Comuna 9 MATADEROS -34.6547 -58.5099 2016-02-17 09:30:00
## 69 113438 Comuna 4 LA BOCA -34.6429 -58.3688 2016-02-14 22:00:00
## 70 113440 Comuna 15 VILLA CRESPO -34.5991 -58.4376 2016-02-14 05:14:00
## 71 184712 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6628 -58.4525 2016-02-10 17:40:00
## 72 113342 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6249 -58.3913 2016-02-10 11:30:00
## 73 113316 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5758 -58.4972 2016-02-09 18:05:00
## 74 184716 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5758 -58.4972 2016-02-09 18:05:00
## 75 184796 Comuna 4 LA BOCA -34.6453 -58.3644 2016-02-09 14:20:00
## 76 113308 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6130 -58.3805 2016-02-08 01:20:00
## 77 184841 Comuna 4 BARRACAS -34.6543 -58.3716 2016-02-04 21:15:00
## 78 184866 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-02-03 15:49:00
## 79 184709 Comuna 10 VILLA LURO -34.6343 -58.5058 2016-02-02 19:30:00
## 80 184854 Comuna 10 VILLA REAL -34.6179 -58.5304 2016-02-02 19:40:00
## 81 184723 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6724 -58.4935 2016-02-01 16:40:00
## 82 184872 Comuna 3 BALVANERA -34.6126 -58.4087 2017-03-31 01:00:00
## 83 184697 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6877 -58.4637 2017-03-30 23:35:00
## 84 123244 Comuna 12 VILLA PUEYRREDON -34.5700 -58.5090 2017-03-29 18:00:00
## 85 184704 Comuna 1 RETIRO -34.5821 -58.3840 2017-03-28 00:00:00
## 86 184684 Comuna 6 CABALLITO -34.6259 -58.4343 2017-03-24 05:20:00
## 87 184871 Comuna 7 FLORES -34.6277 -58.4558 2017-03-24 22:05:00
## 88 184877 Comuna 7 FLORES -34.6465 -58.4502 2017-03-24 05:30:00
## 89 123113 Comuna 1 PUERTO MADERO -34.6116 -58.3586 2017-03-23 05:00:00
## 90 184705 Comuna 3 BALVANERA -34.6053 -58.4080 2017-03-22 21:40:00
## 91 184779 Comuna 4 LA BOCA -34.6359 -58.3552 2017-03-21 23:00:00
## 92 184690 Comuna 7 FLORES -34.6492 -58.4413 2017-03-15 09:20:00
## 93 184674 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6605 -58.4372 2017-03-14 19:00:00
## 94 122853 Comuna 14 PALERMO -34.5793 -58.4258 2017-03-13 07:50:00
## 95 122830 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6287 -58.4100 2017-03-11 01:30:00
## 96 184875 Comuna 3 BALVANERA -34.6081 -58.3953 2017-03-10 10:45:00
## 97 184870 Comuna 1 RETIRO -34.5878 -58.3717 2017-03-09 06:00:00
## 98 122701 Comuna 9 PARQUE AVELLANEDA -34.6587 -58.4701 2017-03-07 08:00:00
## 99 184748 Comuna 7 FLORES -34.6604 -58.4534 2017-03-04 23:30:00
## 100 184752 Comuna 11 VILLA DEVOTO -34.6151 -58.5120 2017-03-03 12:15:00
## 101 184711 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.6013 -58.3740 2016-03-29 09:30:00
## 102 184831 Comuna 15 VILLA CRESPO -34.5984 -58.4450 2016-03-25 23:40:00
## 103 184845 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6474 -58.4374 2016-03-24 18:45:00
## 104 184878 Comuna 7 FLORES -34.6492 -58.4436 2016-03-24 14:00:00
## 105 114400 Comuna 3 BALVANERA -34.6088 -58.4060 2016-03-23 01:50:00
## 106 184857 Comuna 1 RETIRO -34.5845 -58.3768 2016-03-21 00:10:00
## 107 114326 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6240 -58.3898 2016-03-20 11:30:00
## 108 114278 Comuna 10 VILLA REAL -34.6181 -58.5303 2016-03-18 22:28:00
## 109 114285 Comuna 10 VILLA LURO -34.6342 -58.5061 2016-03-18 17:42:00
## 110 184669 Comuna 1 RETIRO -34.5916 -58.3744 2016-03-16 20:30:00
## 111 184692 Comuna 14 PALERMO -34.5680 -58.4314 2016-03-16 00:00:00
## 112 184849 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6436 -58.4415 2016-03-13 14:30:00
## 113 184869 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-03-13 18:00:00
## 114 114113 Comuna 7 FLORES -34.6436 -58.4415 2016-03-13 15:00:00
## 115 184835 Comuna 4 BARRACAS -34.6458 -58.3792 2016-03-12 00:05:00
## 116 184844 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-03-12 21:30:00
## 117 114081 Comuna 9 MATADEROS -34.6475 -58.5002 2016-03-11 16:30:00
## 118 184867 Comuna 15 VILLA CRESPO -34.6003 -58.4376 2016-03-08 00:00:00
## 119 113961 Comuna 8 VILLA RIACHUELO -34.6984 -58.4706 2016-03-08 12:30:00
## 120 184677 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6155 -58.3859 2016-03-07 04:00:00
## 121 184798 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6601 -58.4559 2016-03-06 05:30:00
## 122 184688 Comuna 14 PALERMO -34.5977 -58.4234 2016-03-05 11:30:00
## 123 184734 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-03-05 07:51:00
## 124 113861 Comuna 12 SAAVEDRA -34.5415 -58.4738 2016-03-04 17:30:00
## 125 184855 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-03-01 03:50:00
## 126 184679 Comuna 1 RETIRO -34.5976 -58.3842 2017-04-29 11:00:00
## 127 184708 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6503 -58.4299 2017-04-29 23:30:00
## 128 123828 Comuna 7 VILLA SOLDATI -34.6555 -58.4384 2017-04-27 00:00:00
## 129 184728 Comuna 1 RETIRO -34.5981 -58.3853 2017-04-25 00:00:00
## 130 123719 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6720 -58.4671 2017-04-23 06:30:00
## 131 184785 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6304 -58.3787 2017-04-20 19:50:00
## 132 184820 Comuna 10 MONTE CASTRO -34.6167 -58.4947 2017-04-20 21:00:00
## 133 184759 Comuna 6 CABALLITO -34.6088 -58.4380 2017-04-15 06:00:00
## 134 184807 Comuna 3 BALVANERA -34.6175 -58.4055 2017-04-15 04:50:00
## 135 123543 Comuna 10 VERSALLES -34.6245 -58.5247 2017-04-14 06:15:00
## 136 184768 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4540 2017-04-01 21:30:00
## 137 184767 Comuna 9 PARQUE AVELLANEDA -34.6572 -58.4750 2016-04-30 15:50:00
## 138 184772 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6729 -58.4867 2016-04-30 01:30:00
## 139 184786 Comuna 4 LA BOCA -34.6318 -58.3615 2016-04-28 12:15:00
## 140 115167 Comuna 9 VILLA LUGANO -34.6740 -58.5016 2016-04-26 22:50:00
## 141 115172 Comuna 14 PALERMO -34.5766 -58.4294 2016-04-26 04:45:00
## 142 184812 Comuna 7 FLORES -34.6494 -58.4425 2016-04-24 03:00:00
## 143 115110 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6849 -58.4848 2016-04-23 21:00:00
## 144 115003 Comuna 8 VILLA RIACHUELO -34.6855 -58.4731 2016-04-19 09:50:00
## 145 184699 Comuna 7 FLORES -34.6491 -58.4448 2016-04-12 06:15:00
## 146 114769 Comuna 9 LINIERS -34.6384 -58.5278 2016-04-09 00:00:00
## 147 184828 Comuna 9 LINIERS -34.6384 -58.5278 2016-04-09 00:00:00
## 148 184862 Comuna 10 VILLA REAL -34.6245 -58.5299 2016-04-09 23:30:00
## 149 184721 Comuna 3 BALVANERA -34.6131 -58.4067 2016-04-03 02:20:00
## 150 184794 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6101 -58.3889 2016-04-03 09:28:00
## 151 184777 Comuna 7 FLORES -34.6498 -58.4422 2017-05-30 22:40:00
## 152 184707 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6545 -58.3971 2017-05-29 20:10:00
## 153 184714 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6094 -58.3864 2017-05-29 11:00:00
## 154 184740 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-05-29 00:00:00
## 155 184749 Comuna 7 FLORES -34.6234 -58.4701 2017-05-29 22:00:00
## 156 124677 Comuna 9 MATADEROS -34.6592 -58.5212 2017-05-29 14:15:00
## 157 184764 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6743 -58.4655 2017-05-28 01:00:00
## 158 124648 Comuna 8 VILLA SOLDATI -34.6643 -58.4359 2017-05-27 19:50:00
## 159 124557 Comuna 6 CABALLITO -34.6280 -58.4338 2017-05-23 02:45:00
## 160 124514 Comuna 15 PATERNAL -34.6041 -58.4600 2017-05-22 16:40:00
## 161 124523 Comuna 4 BARRACAS -34.6404 -58.3771 2017-05-22 16:00:00
## 162 184706 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6276 -58.3829 2017-05-20 13:02:00
## 163 184803 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6233 -58.4072 2017-05-20 23:30:00
## 164 124463 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.6058 -58.3765 2017-05-20 05:00:00
## 165 184876 Comuna 5 ALMAGRO -34.6020 -58.4141 2017-05-19 10:15:00
## 166 124355 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6164 -58.3807 2017-05-17 10:13:00
## 167 124304 Comuna 10 LINIERS -34.6340 -58.5126 2017-05-15 16:00:00
## 168 184832 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-05-14 03:50:00
## 169 124278 Comuna 1 SAN TELMO -34.6206 -58.3684 2017-05-14 00:50:00
## 170 124259 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6738 -58.4590 2017-05-13 07:20:00
## 171 124205 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6278 -58.3814 2017-05-11 09:24:00
## 172 184754 Comuna 1 RETIRO -34.5956 -58.3920 2017-05-11 14:24:00
## 173 124134 Comuna 12 VILLA PUEYRREDON -34.5795 -58.4954 2017-05-09 08:00:00
## 174 184793 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2017-05-08 04:15:00
## 175 124079 Comuna 15 AGRONOMIA -34.5869 -58.4868 2017-05-07 02:30:00
## 176 124009 Comuna 4 BARRACAS -34.6533 -58.3755 2017-05-05 19:05:00
## 177 184719 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.6052 -58.3850 2016-05-30 02:35:00
## 178 115883 Comuna 2 RECOLETA -34.5842 -58.3906 2016-05-22 22:00:00
## 179 115872 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6751 -58.4846 2016-05-21 17:00:00
## 180 184833 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6876 -58.4636 2016-05-20 23:00:00
## 181 184858 Comuna 1 RETIRO -34.5901 -58.3731 2016-05-15 14:30:00
## 182 184761 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6397 -58.4463 2016-05-07 08:13:00
## 183 115420 Comuna 10 VILLA LURO -34.6306 -58.5032 2016-05-06 14:00:00
## 184 184848 Comuna 12 VILLA PUEYRREDON -34.5790 -58.5122 2016-05-05 12:30:00
## 185 115374 Comuna 9 MATADEROS -34.6574 -58.4988 2016-05-05 17:16:00
## 186 184801 Comuna 3 BALVANERA -34.6042 -58.4066 2017-06-30 14:23:00
## 187 184766 Comuna 7 FLORES -34.6495 -58.4418 2017-06-27 13:20:00
## 188 125323 Comuna 4 CONSTITUCION -34.6293 -58.3909 2017-06-25 22:40:00
## 189 184809 Comuna 7 FLORES -34.6511 -58.4437 2017-06-23 22:40:00
## 190 125269 Comuna 9 MATADEROS -34.6449 -58.4953 2017-06-22 10:15:00
## 191 184795 Comuna 1 RETIRO -34.5888 -58.3819 2017-06-22 16:45:00
## 192 184763 Comuna 4 BARRACAS -34.6564 -58.3997 2017-06-20 00:00:00
## 193 184720 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6271 -58.3857 2017-06-20 11:49:00
## 194 125198 Comuna 3 BALVANERA -34.6178 -58.4066 2017-06-19 16:26:00
## 195 184762 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6319 -58.3829 2017-06-18 09:00:00
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## 197 125025 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6091 -58.3815 2017-06-12 22:38:00
## 198 184713 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6543 -58.3998 2017-06-10 11:30:00
## 199 184823 Comuna 11 PATERNAL -34.5998 -58.4775 2017-06-09 11:00:00
## 200 124822 Comuna 3 BALVANERA -34.6043 -58.4078 2017-06-04 09:00:00
## 201 184751 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6327 -58.4064 2017-06-03 16:45:00
## 202 124798 Comuna 12 VILLA PUEYRREDON -34.5823 -58.4918 2017-06-03 23:20:00
## 203 184790 Comuna 7 FLORES -34.6499 -58.4436 2016-06-30 17:40:00
## 204 184735 Comuna 4 BARRACAS -34.6522 -58.4002 2016-06-29 23:58:00
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## 207 184696 Comuna 4 LA BOCA -34.6356 -58.3571 2016-06-19 23:15:00
## 208 184804 Comuna 5 ALMAGRO -34.6116 -58.4208 2016-06-17 20:40:00
## 209 184775 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6360 -58.4423 2016-06-15 01:30:00
## 210 116494 Comuna 15 PATERNAL -34.6036 -58.4621 2016-06-13 16:30:00
## 211 184806 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6264 -58.3801 2016-06-13 08:42:00
## 212 184837 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6278 -58.3822 2016-06-12 17:15:00
## 213 116466 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6766 -58.4981 2016-06-12 06:40:00
## 214 184780 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-06-11 02:30:00
## 215 184819 Comuna 4 BARRACAS -34.6526 -58.3921 2016-06-04 21:15:00
## 216 116239 Comuna 4 BARRACAS -34.6526 -58.3921 2016-06-04 21:15:00
## 217 184838 Comuna 1 MONTSERRAT -34.6160 -58.3715 2016-06-02 22:30:00
## 218 184741 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6734 -58.4688 2016-07-30 07:41:00
## 219 184847 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4541 2016-07-29 21:30:00
## 220 117534 Comuna 3 SAN CRISTOBAL -34.6236 -58.4004 2016-07-27 16:08:00
## 221 184852 Comuna 10 FLORESTA -34.6307 -58.4752 2016-07-24 02:15:00
## 222 184846 Comuna 7 FLORES -34.6479 -58.4425 2016-07-21 03:12:00
## 223 184771 Comuna 1 CONSTITUCION -34.6283 -58.3827 2016-07-18 04:50:00
## 224 184703 Comuna 7 FLORES -34.6436 -58.4452 2016-07-17 19:30:00
## 225 184710 Comuna 4 BARRACAS -34.6362 -58.3812 2016-07-17 04:00:00
## 226 184829 Comuna 7 FLORES -34.6437 -58.4541 2016-07-16 14:10:00
## 227 117243 Comuna 5 ALMAGRO -34.6111 -58.4197 2016-07-14 22:00:00
## 228 184863 Comuna 3 BALVANERA -34.6115 -58.4088 2016-07-11 02:40:00
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## 232 184744 Comuna 3 BALVANERA -34.6124 -58.4036 2016-08-21 01:35:00
## 233 118085 Comuna 1 RETIRO -34.5893 -58.3809 2016-08-19 21:02:00
## 234 184673 Comuna 4 BARRACAS -34.6539 -58.3986 2016-08-17 20:20:00
## 235 184731 Comuna 4 LA BOCA -34.6354 -58.3617 2016-08-13 06:00:00
## 236 184683 Comuna 12 VILLA URQUIZA -34.5709 -58.4949 2016-08-10 18:15:00
## 237 184859 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-08-09 20:30:00
## 238 184868 Comuna 1 RETIRO -34.5844 -58.3757 2016-09-29 05:10:00
## 239 184788 Comuna 5 ALMAGRO -34.6108 -58.4212 2016-09-27 14:30:00
## 240 184821 Comuna 7 PARQUE CHACABUCO -34.6394 -58.4478 2016-09-26 00:00:00
## 241 184700 Comuna 7 FLORES -34.6464 -58.4436 2016-09-23 15:30:00
## 242 184834 Comuna 3 BALVANERA -34.6175 -58.4054 2016-09-22 15:00:00
## 243 184675 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6753 -58.4661 2016-09-16 06:10:00
## 244 118678 Comuna 9 PARQUE AVELLANEDA -34.6520 -58.4725 2016-09-13 07:10:00
## 245 184873 Comuna 4 PARQUE PATRICIOS -34.6452 -58.4101 2016-09-12 08:50:00
## 246 118619 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6680 -58.4821 2016-09-10 21:00:00
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## 253 184783 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6535 -58.4323 2016-10-30 19:00:00
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## 298 184671 Comuna 7 FLORES -34.6419 -58.4523 2016-12-24 14:45:00
## 299 184689 Comuna 1 SAN NICOLAS -34.5954 -58.4261 2016-12-23 15:04:00
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## 308 184817 Comuna 8 VILLA LUGANO -34.6713 -58.4699 2016-12-16 22:15:00
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## 312 184805 Comuna 7 FLORES -34.6480 -58.4417 2016-12-10 02:35:00
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## 314 120675 Comuna 14 PALERMO -34.5787 -58.4253 2016-12-06 07:22:00
## 315 184747 Comuna 4 NUEVA POMPEYA -34.6502 -58.4267 2016-12-06 02:10:00
## 316 120634 Comuna 11 VILLA SANTA RITA -34.6174 -58.4756 2016-12-03 06:40:00
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## 226 CON USO DE ARMA SIN MOTO <NA> NA
## 227 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 228 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 229 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Particular NA
## 230 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 231 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 232 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 233 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 234 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 235 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 236 CON USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 237 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 238 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 239 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 240 CON USO DE ARMA SIN MOTO <NA> NA
## 241 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 242 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 243 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 244 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 245 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 246 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 247 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 248 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 249 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 250 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 251 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 252 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 253 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 254 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 255 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 256 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 257 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 258 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 259 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 260 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 261 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 262 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 263 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 264 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 265 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 266 CON USO DE ARMA SIN MOTO <NA> NA
## 267 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Particular NA
## 268 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 269 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 270 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 271 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 272 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 273 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 274 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 275 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 276 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Público NA
## 277 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 278 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 279 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 280 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 281 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Particular NA
## 282 CON USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 283 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 284 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 285 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 286 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 287 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 288 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 289 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 290 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 291 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 292 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 293 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 294 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 295 CON USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 296 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 297 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 298 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 299 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Particular NA
## 300 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 301 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 302 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 303 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 304 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 305 CON USO DE ARMA SIN MOTO Lugar Particular NA
## 306 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 307 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 308 CON USO DE ARMA SIN MOTO Domicilio Particular NA
## 309 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 310 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 311 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 312 CON USO DE ARMA SIN MOTO Barrio vulnerable NA
## 313 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 314 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 315 CON USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## 316 SIN USO DE ARMA SIN MOTO Via Pública NA
## tipo_delito cantidad_vehiculos cantidad_victimas
## 1 Homicidio Doloso 0 1
## 2 Homicidio Seg Vial 2 0
## 3 Homicidio Seg Vial 2 0
## 4 Homicidio Doloso 0 1
## 5 Homicidio Seg Vial 2 0
## 6 Homicidio Doloso 0 1
## 7 Homicidio Doloso 0 1
## 8 Homicidio Doloso 0 1
## 9 Homicidio Doloso 0 1
## 10 Homicidio Seg Vial 2 0
## 11 Homicidio Doloso 0 1
## 12 Homicidio Doloso 0 1
## 13 Homicidio Doloso 0 1
## 14 Homicidio Doloso 0 1
## 15 Homicidio Seg Vial 1 0
## 16 Homicidio Seg Vial 2 0
## 17 Homicidio Doloso 0 1
## 18 Homicidio Doloso 0 1
## 19 Homicidio Doloso 0 1
## 20 Homicidio Doloso 0 1
## 21 Homicidio Doloso 0 1
## 22 Homicidio Seg Vial 0 0
## 23 Homicidio Doloso 0 1
## 24 Homicidio Doloso 0 1
## 25 Homicidio Doloso 0 1
## 26 Homicidio Doloso 0 1
## 27 Homicidio Doloso 0 1
## 28 Homicidio Doloso 0 1
## 29 Homicidio Doloso 0 1
## 30 Homicidio Seg Vial 0 0
## 31 Homicidio Seg Vial 2 0
## 32 Homicidio Doloso 0 1
## 33 Homicidio Doloso 0 1
## 34 Homicidio Seg Vial 2 0
## 35 Homicidio Seg Vial 2 0
## 36 Homicidio Doloso 0 1
## 37 Homicidio Doloso 0 1
## 38 Homicidio Seg Vial 1 0
## 39 Homicidio Seg Vial 1 0
## 40 Homicidio Seg Vial 1 0
## 41 Homicidio Doloso 0 1
## 42 Homicidio Doloso 0 1
## 43 Homicidio Doloso 0 1
## 44 Homicidio Seg Vial 3 0
## 45 Homicidio Doloso 0 1
## 46 Homicidio Doloso 0 1
## 47 Homicidio Doloso 0 1
## 48 Homicidio Doloso 0 1
## 49 Homicidio Doloso 0 1
## 50 Homicidio Doloso 0 1
## 51 Homicidio Doloso 0 1
## 52 Homicidio Seg Vial 4 0
## 53 Homicidio Doloso 0 1
## 54 Homicidio Doloso 0 1
## 55 Homicidio Doloso 0 1
## 56 Homicidio Seg Vial 2 0
## 57 Homicidio Doloso 0 1
## 58 Homicidio Seg Vial 2 0
## 59 Homicidio Seg Vial 2 0
## 60 Homicidio Doloso 0 2
## 61 Homicidio Doloso 0 1
## 62 Homicidio Seg Vial 2 0
## 63 Homicidio Doloso 0 1
## 64 Homicidio Doloso 0 1
## 65 Homicidio Doloso 0 1
## 66 Homicidio Doloso 0 1
## 67 Homicidio Seg Vial 2 0
## 68 Homicidio Seg Vial 2 0
## 69 Homicidio Seg Vial 2 0
## 70 Homicidio Seg Vial 1 0
## 71 Homicidio Doloso 0 1
## 72 Homicidio Seg Vial 1 0
## 73 Homicidio Seg Vial 0 0
## 74 Homicidio Doloso 0 1
## 75 Homicidio Doloso 0 1
## 76 Homicidio Seg Vial 2 0
## 77 Homicidio Doloso 0 1
## 78 Homicidio Doloso 0 1
## 79 Homicidio Doloso 0 1
## 80 Homicidio Doloso 0 1
## 81 Homicidio Doloso 0 1
## 82 Homicidio Doloso 0 1
## 83 Homicidio Doloso 0 1
## 84 Homicidio Seg Vial 2 0
## 85 Homicidio Doloso 0 1
## 86 Homicidio Doloso 0 1
## 87 Homicidio Doloso 0 1
## 88 Homicidio Doloso 0 1
## 89 Homicidio Seg Vial 4 0
## 90 Homicidio Doloso 0 1
## 91 Homicidio Doloso 0 1
## 92 Homicidio Doloso 0 1
## 93 Homicidio Doloso 0 1
## 94 Homicidio Seg Vial 1 0
## 95 Homicidio Seg Vial 2 0
## 96 Homicidio Doloso 0 1
## 97 Homicidio Doloso 0 1
## 98 Homicidio Seg Vial 2 0
## 99 Homicidio Doloso 0 1
## 100 Homicidio Doloso 0 1
## 101 Homicidio Doloso 0 1
## 102 Homicidio Doloso 0 1
## 103 Homicidio Doloso 0 1
## 104 Homicidio Doloso 0 1
## 105 Homicidio Seg Vial 2 0
## 106 Homicidio Doloso 0 1
## 107 Homicidio Seg Vial 2 0
## 108 Homicidio Seg Vial 2 0
## 109 Homicidio Seg Vial 2 0
## 110 Homicidio Doloso 0 1
## 111 Homicidio Doloso 0 1
## 112 Homicidio Doloso 0 1
## 113 Homicidio Doloso 0 1
## 114 Homicidio Seg Vial 0 0
## 115 Homicidio Doloso 0 1
## 116 Homicidio Doloso 0 1
## 117 Homicidio Seg Vial 2 0
## 118 Homicidio Doloso 0 1
## 119 Homicidio Seg Vial 2 0
## 120 Homicidio Doloso 0 1
## 121 Homicidio Doloso 0 1
## 122 Homicidio Doloso 0 1
## 123 Homicidio Doloso 0 1
## 124 Homicidio Seg Vial 1 0
## 125 Homicidio Doloso 0 1
## 126 Homicidio Doloso 0 1
## 127 Homicidio Doloso 0 1
## 128 Homicidio Seg Vial 1 0
## 129 Homicidio Doloso 0 1
## 130 Homicidio Seg Vial 2 0
## 131 Homicidio Doloso 0 1
## 132 Homicidio Doloso 0 1
## 133 Homicidio Doloso 0 1
## 134 Homicidio Doloso 0 1
## 135 Homicidio Seg Vial 2 0
## 136 Homicidio Doloso 0 1
## 137 Homicidio Doloso 0 1
## 138 Homicidio Doloso 0 1
## 139 Homicidio Doloso 0 1
## 140 Homicidio Seg Vial 2 0
## 141 Homicidio Seg Vial 4 0
## 142 Homicidio Doloso 0 1
## 143 Homicidio Seg Vial 2 0
## 144 Homicidio Seg Vial 1 0
## 145 Homicidio Doloso 0 1
## 146 Homicidio Seg Vial 0 0
## 147 Homicidio Doloso 0 1
## 148 Homicidio Doloso 0 1
## 149 Homicidio Doloso 0 1
## 150 Homicidio Doloso 0 1
## 151 Homicidio Doloso 0 1
## 152 Homicidio Doloso 0 1
## 153 Homicidio Doloso 0 1
## 154 Homicidio Doloso 0 1
## 155 Homicidio Doloso 0 2
## 156 Homicidio Seg Vial 1 0
## 157 Homicidio Doloso 0 1
## 158 Homicidio Seg Vial 2 0
## 159 Homicidio Seg Vial 2 0
## 160 Homicidio Seg Vial 1 0
## 161 Homicidio Seg Vial 1 0
## 162 Homicidio Doloso 0 1
## 163 Homicidio Doloso 0 1
## 164 Homicidio Seg Vial 2 0
## 165 Homicidio Doloso 0 1
## 166 Homicidio Seg Vial 1 0
## 167 Homicidio Seg Vial 2 0
## 168 Homicidio Doloso 0 1
## 169 Homicidio Seg Vial 2 0
## 170 Homicidio Seg Vial 2 0
## 171 Homicidio Seg Vial 1 0
## 172 Homicidio Doloso 0 1
## 173 Homicidio Seg Vial 2 0
## 174 Homicidio Doloso 0 1
## 175 Homicidio Seg Vial 2 0
## 176 Homicidio Seg Vial 2 0
## 177 Homicidio Doloso 0 1
## 178 Homicidio Seg Vial 2 0
## 179 Homicidio Seg Vial 2 0
## 180 Homicidio Doloso 0 1
## 181 Homicidio Doloso 0 1
## 182 Homicidio Doloso 0 1
## 183 Homicidio Seg Vial 0 0
## 184 Homicidio Doloso 0 1
## 185 Homicidio Seg Vial 4 0
## 186 Homicidio Doloso 0 1
## 187 Homicidio Doloso 0 1
## 188 Homicidio Seg Vial 1 0
## 189 Homicidio Doloso 0 1
## 190 Homicidio Seg Vial 1 0
## 191 Homicidio Doloso 0 2
## 192 Homicidio Doloso 0 1
## 193 Homicidio Doloso 0 1
## 194 Homicidio Seg Vial 2 0
## 195 Homicidio Doloso 0 1
## 196 Homicidio Seg Vial 1 0
## 197 Homicidio Seg Vial 1 0
## 198 Homicidio Doloso 0 1
## 199 Homicidio Doloso 0 1
## 200 Homicidio Seg Vial 2 0
## 201 Homicidio Doloso 0 1
## 202 Homicidio Seg Vial 2 0
## 203 Homicidio Doloso 0 1
## 204 Homicidio Doloso 0 1
## 205 Homicidio Doloso 0 1
## 206 Homicidio Doloso 0 1
## 207 Homicidio Doloso 0 1
## 208 Homicidio Doloso 0 1
## 209 Homicidio Doloso 0 1
## 210 Homicidio Seg Vial 1 0
## 211 Homicidio Doloso 0 1
## 212 Homicidio Doloso 0 1
## 213 Homicidio Seg Vial 2 0
## 214 Homicidio Doloso 0 1
## 215 Homicidio Doloso 0 1
## 216 Homicidio Seg Vial 0 0
## 217 Homicidio Doloso 0 1
## 218 Homicidio Doloso 0 1
## 219 Homicidio Doloso 0 1
## 220 Homicidio Seg Vial 3 0
## 221 Homicidio Doloso 0 1
## 222 Homicidio Doloso 0 1
## 223 Homicidio Doloso 0 1
## 224 Homicidio Doloso 0 1
## 225 Homicidio Doloso 0 1
## 226 Homicidio Doloso 0 1
## 227 Homicidio Seg Vial 1 0
## 228 Homicidio Doloso 0 1
## 229 Homicidio Doloso 0 1
## 230 Homicidio Doloso 0 1
## 231 Homicidio Doloso 0 1
## 232 Homicidio Doloso 0 1
## 233 Homicidio Seg Vial 1 0
## 234 Homicidio Doloso 0 1
## 235 Homicidio Doloso 0 1
## 236 Homicidio Doloso 0 1
## 237 Homicidio Doloso 0 1
## 238 Homicidio Doloso 0 1
## 239 Homicidio Doloso 0 1
## 240 Homicidio Doloso 0 1
## 241 Homicidio Doloso 0 1
## 242 Homicidio Doloso 0 1
## 243 Homicidio Doloso 0 1
## 244 Homicidio Seg Vial 1 0
## 245 Homicidio Doloso 0 1
## 246 Homicidio Seg Vial 2 0
## 247 Homicidio Seg Vial 1 0
## 248 Homicidio Seg Vial 2 0
## 249 Homicidio Seg Vial 1 0
## 250 Homicidio Doloso 0 1
## 251 Homicidio Doloso 0 1
## 252 Homicidio Doloso 0 1
## 253 Homicidio Doloso 0 1
## 254 Homicidio Doloso 0 1
## 255 Homicidio Seg Vial 2 0
## 256 Homicidio Seg Vial 1 0
## 257 Homicidio Doloso 0 1
## 258 Homicidio Seg Vial 0 0
## 259 Homicidio Seg Vial 2 0
## 260 Homicidio Doloso 0 1
## 261 Homicidio Seg Vial 2 0
## 262 Homicidio Seg Vial 2 0
## 263 Homicidio Doloso 0 1
## 264 Homicidio Seg Vial 2 0
## 265 Homicidio Doloso 0 1
## 266 Homicidio Doloso 0 1
## 267 Homicidio Doloso 0 1
## 268 Homicidio Doloso 0 1
## 269 Homicidio Seg Vial 1 0
## 270 Homicidio Seg Vial 1 0
## 271 Homicidio Doloso 0 1
## 272 Homicidio Seg Vial 1 0
## 273 Homicidio Seg Vial 0 0
## 274 Homicidio Doloso 0 1
## 275 Homicidio Doloso 0 1
## 276 Homicidio Doloso 0 1
## 277 Homicidio Doloso 0 1
## 278 Homicidio Doloso 0 1
## 279 Homicidio Doloso 0 1
## 280 Homicidio Doloso 0 1
## 281 Homicidio Doloso 0 1
## 282 Homicidio Doloso 0 1
## 283 Homicidio Doloso 0 1
## 284 Homicidio Doloso 0 1
## 285 Homicidio Seg Vial 1 0
## 286 Homicidio Seg Vial 2 0
## 287 Homicidio Doloso 0 1
## 288 Homicidio Doloso 0 1
## 289 Homicidio Seg Vial 1 0
## 290 Homicidio Doloso 0 1
## 291 Homicidio Doloso 0 1
## 292 Homicidio Doloso 0 1
## 293 Homicidio Doloso 0 1
## 294 Homicidio Seg Vial 4 0
## 295 Homicidio Doloso 0 1
## 296 Homicidio Doloso 0 1
## 297 Homicidio Doloso 0 1
## 298 Homicidio Doloso 0 1
## 299 Homicidio Doloso 0 1
## 300 Homicidio Doloso 0 1
## 301 Homicidio Doloso 0 1
## 302 Homicidio Doloso 0 1
## 303 Homicidio Doloso 0 1
## 304 Homicidio Doloso 0 1
## 305 Homicidio Doloso 0 1
## 306 Homicidio Doloso 0 1
## 307 Homicidio Doloso 0 1
## 308 Homicidio Doloso 0 1
## 309 Homicidio Doloso 0 1
## 310 Homicidio Seg Vial 3 0
## 311 Homicidio Seg Vial 2 0
## 312 Homicidio Doloso 0 1
## 313 Homicidio Doloso 0 1
## 314 Homicidio Seg Vial 1 0
## 315 Homicidio Doloso 0 1
## 316 Homicidio Seg Vial 2 0hora_homicidios <- Homicidios %>%
count(tipo_delito, hora_base = hour(hms(hora))) %>%
group_by(tipo_delito) %>%
mutate(pct = n / sum(n) *100)ggplot(hora_homicidios) +
geom_line(aes(x = hora_base, y = pct, color = tipo_delito),size=2) +
labs(title ="2016-2017 Distribución horaria por homicidios Dolosos y seguridad Vial ",
x = "hora", y = "%",
color = "ocurrencia de los Homcidios doloso y de Seg Vail ") +
expand_limits(y = 0) +
scale_x_continuous(breaks = 0:23)
Conclusion : con este registro incompleto de datos todo 2016 y mitad del 2017, las fechas que dan mas certitud son los dias y las horas, no asi los anios. Se puede ver cierta concentracion en determinados meses pero no se confirman con los datos incompletos 2017.
Se ve claramente como los picos de los homicidios dolosos ocurren en la noche, desde las 23pm a las 2 am, en plena noche . en cambio los picos de los homicidios en la seguirdad vial ocurren mas durante el dia 9am, 15 pm y de noche 21 hs pm .coincidiendo con los horarios de ida y vuelta del trabajo. el pico de las 15 pm puede coincidir con la salidas bancarias, tanto en dolosos como homicidios en el ambito vial.
3 III. Analizar la distribución espacial de los datos a partir de:
- Un mapa de densidad que muestre donde se concentran la mayor cantidad de observaciones.
library(sf)## Warning: package 'sf' was built under R version 3.6.3## Linking to GEOS 3.6.1, GDAL 2.2.3, PROJ 4.9.3library(ggmap)## Warning: package 'ggmap' was built under R version 3.6.3## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.Primero hacer un mapa de CABA como ? primero elimino todo lo que no es de del hemisferio de CABA _???
Delitos <- Delitos %>%
filter(latitud <0,longitud <0 )bboxCABA <- make_bbox(Delitos$longitud,Delitos$latitud)CABA <- get_stamenmap(bbox = bboxCABA, zoom=11)## Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/690/1233.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/691/1233.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/692/1233.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/690/1234.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/691/1234.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/692/1234.pngggmap(CABA)
ggmap(CABA) +
geom_point(data=Homicidios,aes(x=longitud,y=latitud))+
labs(title = "homcidios en caba 2016-junio 2017",
caption="caba.gob")
ggmap(CABA)+
geom_point(data=Homicidios_dolosos,aes(x=longitud,y=latitud),color="salmon")+
labs(title = "Homicidios Dolosos en caba enero 2016-junio 2017",
caption="caba.gob")
ggmap(CABA)+
geom_point(data=Homicidios_Seg_Vial,aes(x=longitud,y=latitud),color="blue")+
labs(title = "Homicidios,2016-2017 ambito de seguirdad vial de CABA",
caption = "caba.gob")
- Un facetado del mapa del punto III.a. que permita discenir patrones espaciales dentro de las categorías de una variable. ¿El patrón espacial de los datos elegidos se mantiene o varía según las categorías?
ggmap(CABA) +
geom_bin2d(data = Homicidios,
aes(x = longitud, y = latitud))+
labs(title = "concentracion de los homicidios en CABA")+
scale_fill_viridis_c()
ggmap(CABA) +
geom_bin2d(data = Homicidios_dolosos,
aes(x = longitud, y = latitud))+
labs(title = "concentracion de los homicidios Dolodos en CABA")+
scale_fill_viridis_c()
ggmap(CABA) +
geom_bin2d(data = Homicidios,
aes(x = longitud, y = latitud))+
labs(title = "concentracion de los homicidios en CABA")+
scale_fill_viridis_c()
delitos_frecuentes <- Homicidios %>%
count(tipo_delito)%>%
top_n(2) %>%
pull(tipo_delito)## Selecting by nggmap(CABA) +
geom_point(data = filter(Homicidios, tipo_delito %in% delitos_frecuentes),
aes(x = longitud, y = latitud, color = tipo_delito),
size = 2)+
labs(title =" Homicidios en CABA enero 2016 junio 2017, FACETADO")+
scale_color_brewer(palette = "Set1") +
facet_wrap(~tipo_delito)
- Comparar la densidad de los datos en el tiempo (facetar). ¿Los patrones espaciales de los datos elegidos se mantienen o varían en el tiempo?
Homicidios <- Homicidios %>%
mutate(dia_semana = wday(fecha, label = TRUE))
ggmap(CABA) +
geom_point(data = filter(Homicidios,
tipo_delito %in% c("Homicidio Doloso", "Homicidio Seg Vial")),
aes(x = longitud, y = latitud, color = tipo_delito), size = 2) +
labs(title= "FACETADO por dia y localizacion de H. dolosos y H. de Seg Vial",
subtille= "2016-2017")+
facet_wrap(~dia_semana)
ggmap(CABA) +
geom_density2d (data = filter(Homicidios, tipo_delito %in% delitos_frecuentes), aes(x = longitud, y = latitud, color = stat(level)),size=1)+
labs(title = "Mapa de Calor de los homicidios en CABA 2016-junio 2017 ")+
scale_color_viridis_c() +
facet_wrap(~tipo_delito)
Para entregar el ejercicio deberán publicarlo y compartir el link tal como hicieron en los ejercicios anteriores.