Primer examen parcial - Ejercicio 1
# Setup ----
Sys.setlocale("LC_ALL", "es_ES.UTF-8") ## [1] "es_ES.UTF-8/es_ES.UTF-8/es_ES.UTF-8/C/es_ES.UTF-8/en_US.UTF-8"options(scipen=999)
# Librerías ----
library(tidyverse)
library(sf)
library(leaflet)
library(plotly)
# Bases de datos ----
# Solicitudes Admitidas para Periodistas y Defensores de Derechos Humanos para acceder al Mecanismo para la Protección de Personas Defensoras de Derechos Humanos y Periodistas. Datos al 2020.
bd <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/JuveCampos/miniProyectos/master/datos%20Examenes/proteccion.csv")
# Entidades Federativas de México.
geom <- st_read("https://raw.githubusercontent.com/JuveCampos/Shapes_Resiliencia_CDMX_CIDE/master/geojsons/Division%20Politica/DivisionEstatal.geojson")## Reading layer `DivisionEstatal' from data source `https://raw.githubusercontent.com/JuveCampos/Shapes_Resiliencia_CDMX_CIDE/master/geojsons/Division%20Politica/DivisionEstatal.geojson' using driver `GeoJSON'
## Simple feature collection with 32 features and 7 fields
## geometry type: POLYGON
## dimension: XY
## bbox: xmin: -117.1264 ymin: 14.53401 xmax: -86.74038 ymax: 32.71877
## CRS: 4326Ejercicio 1
a) Una explicación de los pasos seguidos para crear el objeto sf que une las geometrías con los atributos.
Para unir las bases identificar cual tiene las geometrías y cual los atributos. En este caso bd es un archivo de texto plano y geom es un archivo geojson, con geometrías.
Encontrar nuestra variable llave en ambas bases de datos, es decir, la variable que es común en ambas bases de datos.
En este caso la variable llave de la base de datos geom es ENTIDAD y la de bd es Entidad.
Con merge pegamos primero las geometrías y después los atributos y la base resultante que se llama map tiene la información de las solcitudes y los polígonos de los estados.