Control 2

Nombres: Anibal Bravo; Maria jose Flores.

Cargar libreria y base de datos

library(data.table)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(chilemapas)

## Warning: package 'chilemapas' was built under R version 4.0.5

## Loading required package: sf

## Warning: package 'sf' was built under R version 4.0.5

## Linking to GEOS 3.9.0, GDAL 3.2.1, PROJ 7.2.1

## Registered S3 method overwritten by 'geojsonlint':
##   method         from 
##   print.location dplyr

library(sf)
library(sp)

## Warning: package 'sp' was built under R version 4.0.5

library(leaflet)

## Warning: package 'leaflet' was built under R version 4.0.5

library(readr)

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.0.5

rm(list = ls())
ene <- read_csv("ENE (1).csv")

## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1]

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   X1 = col_double(),
##   region = col_double(),
##   region1 = col_character(),
##   fact_cal = col_double(),
##   situacion_ocupacional = col_character(),
##   r_p_c = col_character()
## )

comunas <- read_csv("comunas.csv")

## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1]

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   X1 = col_double(),
##   codigo_comuna = col_character(),
##   nombre_comuna = col_character()
## )

merge<- merge(ene, comunas, by.x="r_p_c", by.y="codigo_comuna")
merge<- as.data.table(merge)

Personas encuestadas y reprecentacion de la encuesta

merge[,.N]

## [1] 73797

merge[,sum(fact_cal,na.rm=T)]

## [1] 15853046

Estas son la cantidad de personas encuestadas y que reprecenta la encuesta a nivel nacional

Pregunta 3 Grafico feo

ggplot(merge,aes(x=region1))+
  geom_bar()

Pregunta 4 Grafico bonito

ggplot(merge,aes(x=region1))+
  geom_bar()+
  labs(title = "Cantidad de personas", subtitle = "por region",x= "Regiones", y= "Cantidad de personas")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90,vjust=1))

Conseguir variable tasa de desempleo

Desempleo<- merge[region1=="Magallanes",.N,by=.(situacion_ocupacional,r_p_c,nombre_comuna)]
Desempleo<- as.data.table(Desempleo)
Cesantes<-Desempleo[]

Desempleo=Desempleo[situacion_ocupacional=="OCUPADO",T.OCUPADO:=N]
Desempleo=Desempleo[situacion_ocupacional=="CESANTE",T.CESANTE:=N]
DesempleoOcup=Desempleo[!is.na(Desempleo$T.OCUPADO),]
DesempleoCes=Desempleo[!is.na(Desempleo$T.CESANTE),]
DesempleoCes=DesempleoCes[,T.OCUPADO:=NULL]
DesempleoOcup=DesempleoOcup[,T.CESANTE:=NULL]

DesempleoOCUPCES=merge(DesempleoCes,DesempleoOcup,by.x="r_p_c",by.y="r_p_c")

DesempleoOCUPCES[,Tdesempleo:=((T.CESANTE/T.OCUPADO)+T.CESANTE)]

Grafico de la tasa de desempleo

ggplot(DesempleoOCUPCES,aes(x=Tdesempleo,y=nombre_comuna.x)) +
  geom_bar(stat='identity')+
   labs(title = "Tasa de desempleo de Magallanes", subtitle = "por comuna",x= "Tasa de desempleo", y= "Comunas")

Mapa De Magallanes

mapa<-merge(mapa_comunas,DesempleoOCUPCES,by.x='codigo_comuna', by.y='r_p_c')
mapa<-st_sf(mapa) 

pal <- colorNumeric(   
  palette = "YlOrBr",
  domain = mapa$Tdesempleo)

mapa <- leaflet() %>% 
  addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron) %>% 
  addPolygons(data = mapa,
              fillColor = ~pal(Tdesempleo),
              color = "#b2aeae",  
              fillOpacity = 0.7, 
              smoothFactor = 0.2,
              weight = 1) %>%   
  addLegend(pal = pal, 
            values = mapa$Tdesempleo,
            position = "bottomright",
            title = "Tasa de Desempleo Region de Magallanes") %>% 
  addScaleBar(position = "topright") 

## Warning: sf layer has inconsistent datum (+proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs).
## Need '+proj=longlat +datum=WGS84'

mapa