Clase 2 - CABA
Gonzalo Bardoneschi
27/6/2021
library(tidyverse)## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v ggplot2 3.3.3 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.2 v dplyr 1.0.6
## v tidyr 1.1.3 v stringr 1.4.0
## v readr 1.4.0 v forcats 0.5.1## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(sf)## Linking to GEOS 3.9.0, GDAL 3.2.1, PROJ 7.2.1library(ggmap)## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.library(osmdata)## Data (c) OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0. https://www.openstreetmap.org/copyrightlibrary(leaflet)bbox_caba <- getbb("CABA, Buenos Aires, Argentina")
mapa_caba <- get_stamenmap(bbox = bbox_caba,
zoom=13)## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2764/4934.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2765/4934.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2766/4934.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2767/4934.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2768/4934.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2764/4935.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2765/4935.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2766/4935.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2767/4935.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2768/4935.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2764/4936.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2765/4936.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2766/4936.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2767/4936.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2768/4936.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2764/4937.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2765/4937.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2766/4937.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2767/4937.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2768/4937.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2764/4938.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2765/4938.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2766/4938.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2767/4938.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2768/4938.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2764/4939.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2765/4939.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2766/4939.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2767/4939.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/13/2768/4939.pngggmap(mapa_caba)
caba_calles <- opq(bbox_caba) %>%
add_osm_feature(key = "highway")caba_calles <- osmdata_sf(caba_calles)
caba_calles <- caba_calles$osm_linesbbox2_caba <- getbb("CABA, Buenos Aires, Argentina", format_out = "sf_polygon")
caba_polygon <- bbox2_caba[["multipolygon"]]caba_calles <- st_intersection(caba_calles, caba_polygon)## Warning: attribute variables are assumed to be spatially constant throughout all
## geometriesggmap(mapa_caba)+
geom_sf(data=caba_polygon, fill=NA, size=1, color="firebrick3", inherit.aes = FALSE)+
geom_sf(data = caba_calles, color="deepskyblue4", alpha=0.5, inherit.aes = FALSE)+
labs(title="Buenos Aires",
caption="Fuente: Open Street Map")+
theme_void()## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.
ggmap(mapa_caba)+
geom_sf(data = caba_calles, aes(color=lanes), inherit.aes = FALSE)+
labs(title="Buenos Aires y calles por carriles",
caption="Fuente: Open Street Map")+
theme_void()## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.
caba_calles <- caba_calles %>%
mutate(lanes = as.numeric(lanes))
ggmap(mapa_caba)+
geom_sf(data = caba_calles, aes(color=lanes), inherit.aes = FALSE)+
labs(title="Buenos Aires y calles por carriles",
caption="Fuente: Open Street Map")+
theme_void()## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.
Analizamos puntos desde OSM: Establecimientos nocturnos en la ciudad: Bares, Restaurantes, Patios Cerveceros y Pubs.
caba_nocturnidad <- opq(bbox_caba) %>%
add_osm_feature(key = "amenity", value = c("restaurant", "bar", "pub", "biergarten"))caba_nocturnidad <- osmdata_sf(caba_nocturnidad) caba_nocturnidad## Object of class 'osmdata' with:
## $bbox : -34.705637,-58.5314494,-34.5265535,-58.3351423
## $overpass_call : The call submitted to the overpass API
## $meta : metadata including timestamp and version numbers
## $osm_points : 'sf' Simple Features Collection with 5209 points
## $osm_lines : 'sf' Simple Features Collection with 2 linestrings
## $osm_polygons : 'sf' Simple Features Collection with 561 polygons
## $osm_multilines : NULL
## $osm_multipolygons : 'sf' Simple Features Collection with 1 multipolygonscaba_nocturnidad <- caba_nocturnidad$osm_points
caba_nocturnidad <- st_intersection(caba_nocturnidad, caba_polygon)## Warning: attribute variables are assumed to be spatially constant throughout all
## geometriescaba_nocturnidad## Simple feature collection with 4675 features and 122 fields
## Geometry type: POINT
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -58.52952 ymin: -34.68762 xmax: -58.35683 ymax: -34.53848
## Geodetic CRS: WGS 84
## First 10 features:
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## takeaway toilets toilets.access toilets.wheelchair tourism url
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## verify website wheelchair wifi wikidata wikipedia
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## geometry
## 314685053 POINT (-58.41265 -34.57922)
## 314685054 POINT (-58.41239 -34.57928)
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## 331520104 POINT (-58.5047 -34.63802)
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## 331522170 POINT (-58.50941 -34.64051)
## 454371119 POINT (-58.42418 -34.58485)
## 454412219 POINT (-58.42913 -34.58816)caba_nocturnidad <- caba_nocturnidad[!is.na(caba_nocturnidad$amenity),]ggmap(mapa_caba)+
geom_sf(data=caba_nocturnidad, aes(color=amenity), inherit.aes = FALSE)+
labs(title="Buenos Aires",
subtitle="Comercios relacionados con la actividad nocturna",
color="Tipo",
caption="Fuente: Open Street Map")+
theme_void()## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.
leaflet(caba_nocturnidad) %>%
addTiles() %>%
addMarkers()Los planos conformados permiten identificar los cluster de establecimientos nocturnos dentro del territorio de la CABA. Es claramente notorio, en el caso del primer plano, la concentración de comercios, especialmente restaurantes, en las zonas de Microcentro, Puerto Madero, Retiro, Palermo y Recoleta, con concentraciones menores en Belgrano y Caballito. Es también destacable la conformación de pequeños clusteres de este tipo en corredores viales de importancia, como Avenida Rivadavia y Avenida Beiró.
barrios_caba <- st_read("barrios.geojson")## Reading layer `barrios_badata' from data source
## `C:\Users\Gonza\Desktop\Di Tella\caba 2\barrios.geojson' using driver `GeoJSON'
## Simple feature collection with 48 features and 4 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33515 ymax: -34.52649
## Geodetic CRS: WGS 84coropletico_nocturnidad <- st_join(caba_nocturnidad, barrios_caba)coropletico_nocturnidad <- coropletico_nocturnidad %>%
group_by(barrio) %>%
summarise(cantidad=n()) %>%
st_set_geometry(NULL)head(coropletico_nocturnidad)## # A tibble: 6 x 2
## barrio cantidad
## <chr> <int>
## 1 AGRONOMIA 9
## 2 ALMAGRO 57
## 3 BALVANERA 77
## 4 BARRACAS 55
## 5 BELGRANO 161
## 6 BOCA 24barrios_caba <- barrios_caba %>%
left_join(coropletico_nocturnidad, by="barrio")ggmap(mapa_caba)+
geom_sf(data=barrios_caba %>%
filter(!is.na(cantidad)), aes(fill=cantidad), alpha=0.75, color=NA, inherit.aes = FALSE)+
scale_fill_viridis_c(option="magma", direction=-1)+
labs(title="Buenos Aires",
subtitle="Establecimientos Nocturnos",
fill="Cantidad",
caption="Fuente: Open Street Map")+
theme_void()## Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.
El mapa coroplético permite observar que acertadamente se señaló a los barrios de la linea costera (Palermo, Recoleta, Retiro, San Nicolás y Montserrat) como los principales clusteres de vida nocturna, a lo que se puede sumar Belgrano. Es interesante ver que el plano coroplético permite identificar a Almagro y Balvanera como ejes donde se extiende la zona comercial, y uniendo con Caballito. Permite asimismo ver que existe cierta concentración de establecimientos también en lña zona sur de la ciudad, especialmente en Parque Patricios, lo que es posible de relacionar con el cluster tecnológico que allí se desarrolla y el movimiento que este genera para la zona. Finalmente, el plano coroplético, como desventaja, no permite visualizar correctamente los incipientes clusteres mas nuevos que se generan en los entornos de las grandes avenidas, como es el caso de Rivadavia a la altura de Floresta o Beiró en la zona de Villa Devoto.