Mapas de las quejas del metro de Madrid
if (!"dplyr" %in% installed.packages()) install.packages("dplyr") # transformar datos
if (!"readr" %in% installed.packages()) install.packages("readr") # leer datos
if (!"ggplot2" %in% installed.packages()) install.packages("ggplot") # gráficas
if (!"ggthemes" %in% installed.packages()) install.packages("ggthemes") # themes
if (!"rgdal" %in% installed.packages()) install.packages("rgdal") # para leer todo tipo de ficheros spaciales
if (!"mapproj" %in% installed.packages()) install.packages("mapproj") # para leer todo tipo de ficheros spaciales
if (!"leaflet" %in% installed.packages()) install.packages("leaflet") # para dibujar mapas interactivos
if (!"leaflet" %in% installed.packages()) install.packages("leaflet") # para dibujar mapas interactivos
library(dplyr)
library(readr)
library(ggplot2)
library(rgdal) # Libería para leer mapas externos en objetos sp
library(leaflet) # Mapas interactivos
library(ggthemes) # Themes
library(mapproj) # Proyección de coordenadasMapa
Datos obtenidos de los tweets de los usuarios que se quejan del Metro de Madrid
Recursos de geolocalización
- Fichero de las líneas del metro (formato KLM): recurso obtenido vía @adelgado
- Fichero con las quejas geolocalizadas: datos procesados de los tweets en los que se identificó el nombre de una estación de metro. Se ha añadido la geolocalización de las estaciones con un recurso del portal del consorcio de Transportes Madrid
lineas_metro_file <- "https://congosto.github.io/mapas/lineas_metro.kml"
quejas_metro_file <- "https://congosto.github.io/datos/metro_madrid_quejas_por_estacion_totales.csv"Leemos datos
- El recurso KML solo se puede leer con readOGR y obtendremos un objeto sp
- El recurso de las quejas se lee como csv. Aunque tiene información de localización no está en un formato espacial
lineas_metro <- readOGR(lineas_metro_file, use_iconv=TRUE, encoding= "UTF-8")## OGR data source with driver: KML
## Source: "https://congosto.github.io/mapas/lineas_metro.kml", layer: "lineas metro"
## with 13 features
## It has 2 fieldsprint (lineas_metro@data)## Name
## 0 L1
## 1 L2
## 2 L3
## 3 L4
## 4 L5
## 5 L6
## 6 L7
## 7 L8
## 8 L9
## 9 L10
## 10 L11
## 11 L12
## 12 R
## Description
## 0 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L1 </div>
## 1 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L2 </div>
## 2 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L3 </div>
## 3 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L4 </div>
## 4 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L5 </div>
## 5 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L6 </div>
## 6 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L7 </div>
## 7 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L8 </div>
## 8 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L9 </div>
## 9 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L10 </div>
## 10 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L11 </div>
## 11 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> L12 </div>
## 12 <div class="googft-info-window"> <b>description:</b> <br> <b>name:</b> R </div>quejas_metro <- read_csv2(quejas_metro_file)
print (quejas_metro)## # A tibble: 1,142 x 6
## Latitude Longitude Line Station Complaint Num_complaints
## <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl>
## 1 40.4 -3.72 6 moncloa Accesos 555
## 2 40.4 -3.70 6 legazpi Accesos 531
## 3 40.4 -3.71 5 la latina Accesos 419
## 4 40.4 -3.67 6 pacifico Accesos 401
## 5 40.4 -3.70 3 lavapies Accesos 398
## 6 40.4 -3.69 8 nuevos ministerios Accesos 348
## 7 40.4 -3.70 3 sol Accesos 326
## 8 40.4 -3.70 7 canal Accesos 310
## 9 40.4 -3.73 6 oporto Accesos 306
## 10 40.4 -3.71 5 callao Accesos 304
## # ... with 1,132 more rowsMapa con ggplot
- Hay que convertirlo de sp a su formato de puntos
- No es necesario unir el fichero espacial y el de datos
- Hay que ajustar color de las líneas del metro para que se correspondan con la realidad
- Hay que ajustar los colores de las quejas para que se vean con claridad los puntos superpuestos
- Le ponemos fondo negro para resaltar mejor los símbolos
- Tenemos que resolver un problema con la leyenda. Al hacer el color manual nos aparecerán los tanto las líneas como las quejas. Con breaks=quejas solo aparecerán las quejas
color_manual <- c ("0" = "cyan",
"1" = "red",
"2" = "yellow",
"3" = "brown",
"4" = "chartreuse",
"5" = "grey",
"6" = "orange",
"7" = "violet",
"8" = "purple",
"9" = "darkblue",
"10" = "darkgreen",
"11" = "darkgoldenrod3",
"12" = "black",
"Accesos" = "cyan",
"Aglomeración" = "chartreuse",
"Avería" = "red",
"Calor" = "yellow",
"Controles" = "purple",
"Inundación" = "blue",
"Lento" = "orange",
"Olor" = "green",
"Precio" = "grey",
"Suciedad" = "brown")
quejas = c("Accesos", "Aglomeración", "Avería", "Calor", "Controles", "Inundación",
"Lento", "Olor", "Precio", "Suciedad")
lineas_metro_points <- fortify(lineas_metro, region="Name")
head (lineas_metro_points)## long lat order piece id group
## 1 -3.591903 40.36003 1 1 0 0.1
## 2 -3.600179 40.36410 2 1 0 0.1
## 3 -3.610633 40.36923 3 1 0 0.1
## 4 -3.612232 40.36962 4 1 0 0.1
## 5 -3.614003 40.36966 5 1 0 0.1
## 6 -3.615295 40.36936 6 1 0 0.1ggplot () +
geom_path(data = lineas_metro_points, aes( x = long, y = lat, group = group, color =id),
size = 1, show.legend = FALSE) +
coord_map("mercator") +
geom_point (data = quejas_metro, aes ( x = Longitude, y = Latitude,
size = Num_complaints,
color = Complaint)) +
scale_color_manual (name = "Quejas", values = color_manual, breaks=quejas) +
labs (title ="Quejas de los usuarios del metro de Madrid") +
theme_map() +
theme(plot.background = element_rect(fill = "black"),
title = element_text(color="white", size = 16),
legend.text = element_text(size = 10),
legend.position = "right")
Mapa con leaflet
- Trabaja directamente en sp
- No es necesario unir el fichero espacial y el de datos porque en cada operacion le damos el dataframe que debe usar
- Funciona añadiendo capas al mapa
- Hay que ajustar color de las líneas del metro para que se correspondan con la realidad
- Hay que ajustar los colores de las quejas para que se vean con claridad los puntos superpuestos
- Le ponemos fondo negro para resaltar mejor los símbolos
- No tenemos el problema con la leyenda
- Le añadimos un tooltip
if (!"htmltools" %in% installed.packages()) install.packages("htmltools") # transformar datos
library(htmltools)
color_lineas <- c ( "cyan",
"red",
"yellow",
"brown",
"chartreuse",
"grey",
"orange",
"violet",
"purple",
"darkblue",
"darkgreen",
"darkorange")
color_quejas <- c ("cyan",
"chartreuse",
"red",
"yellow",
"purple",
"blue",
"orange",
"green",
"grey",
"brown")
leaflet(lineas_metro) %>%
setView( -3.7030258, 40.4167428, zoom = 12) %>%
addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatter) %>%
addPolylines (color = color_lineas) %>%
addCircleMarkers (lng = quejas_metro$Longitude, lat = quejas_metro$Latitude,
radius = ifelse(quejas_metro$Num_complaints >300, 8,
ifelse ( quejas_metro$Num_complaints >100, 6,
ifelse (quejas_metro$Num_complaints > 50, 4,2))),
color = color_quejas,
label = ~htmlEscape(paste (quejas_metro$Station,"\n",
quejas_metro$Complaint,"\n",
quejas_metro$Num_complaints, "\n"))) %>%
addLegend( position = "topright",
colors = color_quejas,
labels = quejas)