Movilidad de Personas en Sonora, México

Datos de movilidad de personas en Sonora

Acerca de este documento

• Código de flujo de trabajo de datos realizado por Juan Badouin y Brayan Fajardo para el blog del proyecto colectivo Monitor Sonora

• Este es un documento que explica de manera demostrativa una forma de procesar datos abiertos de google y convertirlos en análisis y visualizaciones que puedan ser útiles para los ciudadanos ante la pandemia por COVID-19

• El análisis fue realizado con el objetivo de difundir y democratizar el uso y análisis de datos en México para de esta forma crear una masa crítica que nos permita tomar mejores decisiones en lo colectivo con mejores herramientas y métodos.

• El código aquí usado está escrito en el lenguaje de programación abierto R y puede ser descargado y así como también sus datos en los hipervínculos que se encuentran abajo.

Importar datos y paquetes

setwd("~/MONITORSONORA/Movilidad")
library(pacman)
p_load("readr","DT","tidyverse","base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "knitr")
DatosMexico <- read.csv("mexico.csv", header=TRUE)
DatosMobilityReport <- read.csv("sonora.csv", header=TRUE)

Descarga de datos y codigo

• Descarga de este código en R (.rmd)

xfun::embed_file("mobil.rmd")

Download mobil.rmd

• Descarga de los datos de sonora

xfun::embed_file("sonora.csv")

Download sonora.csv

• Descarga de los datos de México

xfun::embed_file("mexico.csv")

Download mexico.csv

Datos utilizados

• Los datos aquí utilizados provienen del proyecto "COVID-19 Community Mobility Reports: https://www.google.com/covid19/mobility/

De esta base de datos globales fueron extraídos los correspondientes para México y Sonora

• Tabla de datos para Sonora:

datatable(DatosMobilityReport)

• Tabla de datos para México:

datatable(DatosMexico)

Creación de data frame

FechaMR = seq(from = as.Date("2019-02-15"), to = as.Date("2019-07-15"), by = 'day')


###
Retail_Recreation_Percentage <- DatosMobilityReport$retail_and_recreation_percent_change_from_baseline
###
Grocery_Pharmacy_Percentage <-  DatosMobilityReport$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline
###
Parks_Percentage <- DatosMobilityReport$parks_percent_change_from_baseline
###
TransitStations_Percentage <- DatosMobilityReport$transit_stations_percent_change_from_baseline
###
Workplaces_Percentage <- DatosMobilityReport$workplaces_percent_change_from_baseline
###
Residential_Percentage <- DatosMobilityReport$residential_percent_change_from_baseline

##### GRAFICA 2
###
Porcentaje_VR <- DatosMobilityReport$retail_and_recreation_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_F <-  DatosMobilityReport$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_P <- DatosMobilityReport$parks_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_ET <- DatosMobilityReport$transit_stations_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_AT <- DatosMobilityReport$workplaces_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_H <- DatosMobilityReport$residential_percent_change_from_baseline


#Generacion de un data frame 
datosMRRR <- data.frame(Retail_Recreation_Percentage,Grocery_Pharmacy_Percentage,
                           Parks_Percentage,TransitStations_Percentage,Residential_Percentage)

# Create data MR
dataMR <- data.frame(x=FechaMR,y=Retail_Recreation_Percentage)

Gráfica para Sonora

gMR1 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_VR), size=1, colour="orange") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("a) Comercio y recreación (-45%)")

gMR2 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_F), size=1, colour="darkgreen") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("b) Farmacias y abarrotes (-11%)")

gMR3 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_P), size=1, colour="purple") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("c) Parques (-37%)")

gMR4 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_ET), size=1, colour="brown") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("d) Estaciones de tránsito (-43%)")

gMR5 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_AT), size=1, colour="red") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("e) Espacios de trabajo (-37%)")

gMR6 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_H), size=1, colour="blue") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("f) Hogares (+18%)")

p_load(gridExtra)
grid.arrange(gMR1,gMR2,gMR3,gMR4,gMR5,gMR6)

Gráfica para México

DatosMobilityReport <- DatosMexico

###
Retail_Recreation_Percentage <- DatosMobilityReport$retail_and_recreation_percent_change_from_baseline
###
Grocery_Pharmacy_Percentage <-  DatosMobilityReport$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline
###
Parks_Percentage <- DatosMobilityReport$parks_percent_change_from_baseline
###
TransitStations_Percentage <- DatosMobilityReport$transit_stations_percent_change_from_baseline
###
Workplaces_Percentage <- DatosMobilityReport$workplaces_percent_change_from_baseline
###
Residential_Percentage <- DatosMobilityReport$residential_percent_change_from_baseline

##### GRAFICA 2
###
Porcentaje_VR <- DatosMobilityReport$retail_and_recreation_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_F <-  DatosMobilityReport$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_P <- DatosMobilityReport$parks_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_ET <- DatosMobilityReport$transit_stations_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_AT <- DatosMobilityReport$workplaces_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_H <- DatosMobilityReport$residential_percent_change_from_baseline


#Generacion de un data frame 
datosMRRR <- data.frame(Retail_Recreation_Percentage,Grocery_Pharmacy_Percentage,
                           Parks_Percentage,TransitStations_Percentage,Residential_Percentage)

# Create data MR
dataMR <- data.frame(x=FechaMR,y=Retail_Recreation_Percentage)

• Gráfica

gMR1 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_VR), size=1, colour="orange") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("a) Ventas al por menor y recreación")

gMR2 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_F), size=1, colour="darkgreen") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("b) Farmacias")

gMR3 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_P), size=1, colour="purple") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("c) Parques")

gMR4 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_ET), size=1, colour="brown") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("d) Estaciones de tránsito")

gMR5 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_AT), size=1, colour="red") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("e) Espacios de trabajo")

gMR6 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_H), size=1, colour="blue") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("f) Hogares")

p_load(gridExtra)
grid.arrange(gMR1,gMR2,gMR3,gMR4,gMR5,gMR6)