# casen2020 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2020.rds")
# casen2020 <- mutate_if(casen2020, is.factor, as.character)
# casen2017 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2017_c2.rds")
# casen2017 <- mutate_if(casen2017, is.factor, as.character)
# casen2015 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2015_c2.rds")
# casen2015 <- mutate_if(casen2015, is.factor, as.character)
# casen2013 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2013_c2.rds")
# casen2013 <- mutate_if(casen2013, is.factor, as.character)
# casen2011 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2011_c2.rds")
# casen2011 <- mutate_if(casen2011, is.factor, as.character)
# casen2009 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2009_c.rds")
# casen2009 <- mutate_if(casen2009, is.factor, as.character)
# casen2006 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2006_c.rds")
# casen2006 <- mutate_if(casen2006, is.factor, as.character)
 

casen2006 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2006_c.rds")
casen2006 <- mutate_if(casen2006, is.factor, as.character)
casen2009 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2009_c.rds")
casen2009 <- mutate_if(casen2009, is.factor, as.character)
casen2011 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2011_c.rds")
casen2011 <- mutate_if(casen2011, is.factor, as.character)
casen2013 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2013_c.rds")
casen2013 <- mutate_if(casen2013, is.factor, as.character)
casen2015 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2015_c.rds")
casen2015 <- mutate_if(casen2015, is.factor, as.character)
casen2017 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2017_c.rds")
casen2017 <- mutate_if(casen2017, is.factor, as.character)
#casen2020 <- read.spss(file="C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2020.sav", to.data.frame=TRUE)
#saveRDS(casen2020,"casen2020.rds")
casen2020 <- readRDS("casen2020.rds")
casen2020 <- mutate_if(casen2020, is.factor, as.character)
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")




reg_20 <- unique(casen2020$region)
# length(reg_20)
reg_17 <- unique(casen2017$region)
# length(reg_17)
reg_15 <- unique(casen2015$region)
# length(reg_15)
reg_13 <- unique(casen2013$region)
# length(reg_13)
reg_11 <- unique(casen2011$region)
# length(reg_11)
reg_09 <- unique(casen2009$REGION)
# length(reg_09)
reg_06 <- unique(casen2006$R)
# length(reg_06)

datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("trabajo", ingreso) )

#### 2020

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_20) {
  casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajocorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2020 = mean(rr$ytrabajocorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
 tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_17) {
  casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajocorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2017 = mean(rr$ytrabajocorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
  
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
  
#### 2015
 
tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_15) {
  casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ytrabajoCorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
  
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2015 = mean(rr$ytrabajoCorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
  
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
 
#### 2013

tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_13) {
  casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajoCorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2013 = mean(rr$ytrabajoCorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
  
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]

tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)

#### 2011
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_11) {
  casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
 
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabhaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2011 = mean(rr$ytrabhaj)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
  
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
 
#### 2009

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_09) {
  casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)

casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YTRABHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
  
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2009 = mean(rr$YTRABHAJ)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
  
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)

tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

ingresos  = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)

 
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)] 


tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100-100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020

# tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,16,4,17,5,18,6,19,7,20,8:15)]

tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]

datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='csv',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='excel',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'hitStats')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines() 
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers') 
p

datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("autonomo", ingreso) )

#### 2020

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_20) {
  casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2020 = mean(rr$yautcorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
 tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_17) {
  casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2017 = mean(rr$yautcorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
  
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
  
#### 2015

tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_15) {
  casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","yautcorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
  
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2015 = mean(rr$yautcorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
  
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
 
#### 2013

tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_13) {
  casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2013 = mean(rr$yautcorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
  
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]

tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)

#### 2011
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_11) {
  casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yauthaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2011 = mean(rr$yauthaj)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
  
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
 
#### 2009

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_09) {
  casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YAUTHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
  
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2009 = mean(rr$YAUTHAJ)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
  
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)

tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

ingresos  = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)

 
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)] 

tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <-  100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <-  100-100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <-  100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='csv',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='excel',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'hitStats')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines() 
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers') 
p

datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("ing_mone", ingreso) )
 
#### 2020

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_20) {
  casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2020 = mean(rr$ymonecorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
 tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_17) {
  casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2017 = mean(rr$ymonecorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
  
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
  
#### 2015

tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_15) {
  casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ymoneCorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
  
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2015 = mean(rr$ymoneCorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
  
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
 
#### 2013

tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_13) {
  casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymoneCorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2013 = mean(rr$ymoneCorh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
  
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]

tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)

#### 2011
 
tabla_prom_reg <- data.frame()
 
for (i in reg_11) {
  casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonehaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2011 = mean(rr$ymonehaj)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
  
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
 
#### 2009

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_09) {
  casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YMONEHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
  
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2009 = mean(rr$YMONEHAJ)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
  
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)

tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

ingresos  = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
 
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)] 

tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='csv',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='excel',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'hitStats')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines() 
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers') 
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers') 
p

datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("sub_mone", ingreso) )

#### 2020

 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_20) {
  casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2020 = mean(rr$ysubh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
 tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_17) {
  casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2017 = mean(rr$ysubh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
  
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
  
#### 2015

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_15) {
  casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ysubh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
  
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2015 = mean(rr$ysubh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
  
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
 
#### 2013

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_13) {
  casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2013 = mean(rr$ysubh)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
  
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]

tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)

#### 2011
 
tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_11) {
  casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubhaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
  
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2011 = mean(rr$ysubhaj)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
  
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
 
#### 2009

tabla_prom_reg <- data.frame()

for (i in reg_09) {
  casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
  
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YSUBHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
  
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]

tabla_reg <- data.frame(
  region = i,
  calculado_2009 = mean(rr$YSUBHAJ)
)

tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)

}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
 
  tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
  
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)

tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

ingresos  = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos  = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)

datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"

tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)] 


tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100-100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100-100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='csv',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='excel',
            filename = 'hitStats'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'hitStats')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))