library(tidyverse)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(sf)
list.files()
[1] "Antioquia.nb.html"        
[2] "Antioquia.Rmd"            
[3] "EVA.ANTIOQUIA.csv"        
[4] "MGN_MPIO_POLITICO.shp"    
[5] "MGN_MPIO_POLITICO.shp.xml"
eva_antioquia <- read.csv("EVA.ANTIOQUIA.csv")
class(eva_antioquia)

“A partir de aquí empiezan la lectura de los datos”

head(eva_antioquia)
lmunicipio <- select(eva_antioquia, MUNI)
lmunicipio
NA
vercafe <- filter(eva_antioquia, CULTI == "CAFE" )
eva_antioquia %>% group_by(CULTI, MUNI) %>% summarise(max_rend = max(RENDI, na.rm = TRUE)) %>%
  slice(which.max(max_rend))
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
Warning in max(RENDI, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
`summarise()` has grouped output by 'CULTI'. You can override using the `.groups` argument.

” Se busca conocer cuales cultivos son los más populares en Antioquía”

eva_antioquia %>% 
  group_by(GCULTI, MUNI, ANO) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUC, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> ton_prod_max
ton_prod_max
eva_antioquia %>% 
  group_by(CULTI, MUNI, ANO) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUC, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> culti_max
Warning in max(PRODUC, na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
`summarise()` has grouped output by 'CULTI', 'MUNI'. You can override using the `.groups` argument.
culti_max
eva_antioquia %>% 
  filter(MUNI=="URRAO" & CULTI=="PLATANO") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO) ->  platano_urrao
platano_urrao

“Ya que sabemos cuales son los cultivos más prominentes en el Departamento vamos a proceder con su visualización”

g <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = platano_urrao) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Plátano en Urrao [Ton x 1000]')
g + ggtitle("Evolution of Plátano Crop Production in Urrao from 2007 to 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

eva_antioquia %>% 
  group_by(ANO, CULTI, ASEMB, PRODUC, RENDI, ACOSE) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUC, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> max_prod_antioquia
max_prod_antioquia
eva_antioquia %>% 
  filter(CULTI=="PLATANO") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO, ASEMB, RENDI, ACOSE) ->  platano_antioquia
platano_antioquia
NA
p <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Plátano en Antioquía [Ton x 1000]')
p + ggtitle("Evolution of Plátano Crop Production in Antioquia from 2007 to 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

q <- ggplot(aes(x=ANO, y=ASEMB), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área sembrada de Plátano en Antioquía [Ha]')
q + ggtitle("Evolución de Área sembrada de Plátano en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

r <- ggplot(aes(x=ANO, y=RENDI), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Rendimiento de Plátano en Antioquía [TON/Ha cosechada]')
r + ggtitle("Evolución del Rendimiento de Plátano en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
Warning: Removed 10 rows containing missing values
(position_stack).

s <- ggplot(aes(x=ANO, y=ACOSE), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área cosechada de Plátano en Antioquía [Ha]')
s + ggtitle("Evolución del Área cosechada de Plátano en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

eva_antioquia %>% 
  filter(CULTI=="CAFE") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO, ASEMB, RENDI, ACOSE) ->  cafe_antioquia
cafe_antioquia
c <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Café en Antioquía [Ton x 1000]')
c + ggtitle("Evolución de la producción de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

d <- ggplot(aes(x=ANO, y=ASEMB), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Café sembrada en Antioquía [Ha]')
d + ggtitle("Evolución del Área sembrada de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

e <- ggplot(aes(x=ANO, y=ACOSE), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Café cosechada en Antioquía [Ha]')
e + ggtitle("Evolución del Área cosechada de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

f <- ggplot(aes(x=ANO, y=RENDI), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Rendimiento de Café  en Antioquía [TON/ Ha cosechada]')
f + ggtitle("Evolución del rendimiento de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
Warning: Removed 3 rows containing missing values
(position_stack).

eva_antioquia %>% 
  filter(CULTI=="AGUACATE") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO, ASEMB, RENDI, ACOSE) ->  aguacate_antioquia
aguacate_antioquia
a <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Producción de Aguacate  en Antioquía [TON x 1000]')
a + ggtitle("Evolución de la producción de Aguacate en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

b <- ggplot(aes(x=ANO, y=ASEMB), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Aguacate sembrada en Antioquía [Ha]')
b + ggtitle("Evolución del Área de Aguacate sembrada en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

x <- ggplot(aes(x=ANO, y=ACOSE), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Aguacate cosechada en Antioquía [Ha]')
x + ggtitle("Evolución del Área de Aguacate cosechada en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")

y <- ggplot(aes(x=ANO, y=RENDI), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Rendimiento de Aguacate  en Antioquía [TON/ Ha cosechada]')
y + ggtitle("Evolución del rendimiento de Aguacate en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
Warning: Removed 110 rows containing missing values
(position_stack).

data <- eva_antioquia %>%
       filter(CULTI== "PLATANO" & ANO==2018 & PRODUC>17000) %>% 
       select(MUNI, PRODUC)
  
  
# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=PRODUC/1000, fill=MUNI)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0)

data <- eva_antioquia %>%
       filter(CULTI== "CAFE" & ANO==2018 & PRODUC>5000) %>% 
       select(MUNI, PRODUC)
  
  
# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=PRODUC/1000, fill=MUNI)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0)

data <- eva_antioquia %>%
       filter(CULTI== "AGUACATE" & ANO==2018 & PRODUC>5000) %>% 
       select(MUNI, PRODUC)
  
  
# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=PRODUC/1000, fill=MUNI)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0)

plot(cars)
---
title: "Estudio EVA Antioquia"
Autores: "María Santafe y Andrés Hincapié"
Fecha: "10.11.2021"
output: html_notebook
df_print: paged
---

```{r}
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(sf)
```

```{r}
list.files()

```
```{r}
eva_antioquia <- read.csv("EVA.ANTIOQUIA.csv")

```
```{r}
class(eva_antioquia)


```
"A partir de aquí empiezan la lectura de los datos"
```{r}
head(eva_antioquia)
```
```{r}
lmunicipio <- select(eva_antioquia, MUNI)
```
```{r}
lmunicipio

```
```{r}
vercafe <- filter(eva_antioquia, CULTI == "CAFE" )
```
```{r}
eva_antioquia %>% group_by(CULTI, MUNI) %>% summarise(max_rend = max(RENDI, na.rm = TRUE)) %>%
  slice(which.max(max_rend))
```
" Se busca conocer cuales cultivos son los más populares en Antioquía"
```{r}
eva_antioquia %>% 
  group_by(GCULTI, MUNI, ANO) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUC, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> ton_prod_max
```
```{r}
ton_prod_max
```
```{r}
eva_antioquia %>% 
  group_by(CULTI, MUNI, ANO) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUC, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> culti_max
```
```{r}
culti_max
```
```{r}
eva_antioquia %>% 
  filter(MUNI=="URRAO" & CULTI=="PLATANO") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO) ->  platano_urrao
```
```{r}
platano_urrao
```
"Ya que sabemos cuales son los cultivos más prominentes en el Departamento vamos a proceder con su visualización"
```{r}
g <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = platano_urrao) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Plátano en Urrao [Ton x 1000]')
```
```{r}
g + ggtitle("Evolution of Plátano Crop Production in Urrao from 2007 to 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
eva_antioquia %>% 
  group_by(ANO, CULTI, ASEMB, PRODUC, RENDI, ACOSE) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUC, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> max_prod_antioquia
```
```{r}
max_prod_antioquia
```
```{r}
eva_antioquia %>% 
  filter(CULTI=="PLATANO") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO, ASEMB, RENDI, ACOSE) ->  platano_antioquia
```
```{r}
platano_antioquia

```
```{r}
p <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Plátano en Antioquía [Ton x 1000]')
```
```{r}
p + ggtitle("Evolution of Plátano Crop Production in Antioquia from 2007 to 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
q <- ggplot(aes(x=ANO, y=ASEMB), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área sembrada de Plátano en Antioquía [Ha]')
```

```{r}
q + ggtitle("Evolución de Área sembrada de Plátano en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```


```{r}
r <- ggplot(aes(x=ANO, y=RENDI), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Rendimiento de Plátano en Antioquía [TON/Ha cosechada]')
```

```{r}
r + ggtitle("Evolución del Rendimiento de Plátano en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```




```{r}
s <- ggplot(aes(x=ANO, y=ACOSE), data = platano_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área cosechada de Plátano en Antioquía [Ha]')
```

```{r}
s + ggtitle("Evolución del Área cosechada de Plátano en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```

```{r}
eva_antioquia %>% 
  filter(CULTI=="CAFE") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO, ASEMB, RENDI, ACOSE) ->  cafe_antioquia
```
```{r}
cafe_antioquia
```
```{r}
c <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Café en Antioquía [Ton x 1000]')
```
```{r}
c + ggtitle("Evolución de la producción de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```

```{r}
d <- ggplot(aes(x=ANO, y=ASEMB), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Café sembrada en Antioquía [Ha]')
```
```{r}
d + ggtitle("Evolución del Área sembrada de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
e <- ggplot(aes(x=ANO, y=ACOSE), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Café cosechada en Antioquía [Ha]')
```
```{r}
e + ggtitle("Evolución del Área cosechada de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
f <- ggplot(aes(x=ANO, y=RENDI), data = cafe_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Rendimiento de Café  en Antioquía [TON/ Ha cosechada]')
```
```{r}
f + ggtitle("Evolución del rendimiento de Café en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
eva_antioquia %>% 
  filter(CULTI=="AGUACATE") %>% 
  group_by(ANO, CULTI) %>%
  select(MUNI, CULTI, PRODUC, ANO, ASEMB, RENDI, ACOSE) ->  aguacate_antioquia
```
```{r}
aguacate_antioquia
```
```{r}
a <- ggplot(aes(x=ANO, y=PRODUC/1000), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Producción de Aguacate  en Antioquía [TON x 1000]')
```
```{r}
a + ggtitle("Evolución de la producción de Aguacate en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
b <- ggplot(aes(x=ANO, y=ASEMB), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Aguacate sembrada en Antioquía [Ha]')
```
```{r}
b + ggtitle("Evolución del Área de Aguacate sembrada en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
x <- ggplot(aes(x=ANO, y=ACOSE), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Área de Aguacate cosechada en Antioquía [Ha]')
```
```{r}
x + ggtitle("Evolución del Área de Aguacate cosechada en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```
```{r}
y <- ggplot(aes(x=ANO, y=RENDI), data = aguacate_antioquia) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Rendimiento de Aguacate  en Antioquía [TON/ Ha cosechada]')
```
```{r}
y + ggtitle("Evolución del rendimiento de Aguacate en Antioquia desde 2007 hasta 2018") + labs(caption= "Based on EVA data (Minagricultura, 2020)")
```

```{r}
data <- eva_antioquia %>%
       filter(CULTI== "PLATANO" & ANO==2018 & PRODUC>17000) %>% 
       select(MUNI, PRODUC)
  
  
# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=PRODUC/1000, fill=MUNI)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0)
```
```{r}
data <- eva_antioquia %>%
       filter(CULTI== "CAFE" & ANO==2018 & PRODUC>5000) %>% 
       select(MUNI, PRODUC)
  
  
# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=PRODUC/1000, fill=MUNI)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0)
```
```{r}
data <- eva_antioquia %>%
       filter(CULTI== "AGUACATE" & ANO==2018 & PRODUC>5000) %>% 
       select(MUNI, PRODUC)
  
  
# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=PRODUC/1000, fill=MUNI)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0)
```
```{r}
plot(cars)
```

