PutumayoEVA

library(sf)

Linking to GEOS 3.9.1, GDAL 3.2.1, PROJ 7.2.1

library(mapview)
library(dplyr)

Attaching package: ‘dplyr’

The following objects are masked from ‘package:stats’:

    filter, lag

The following objects are masked from ‘package:base’:

    intersect, setdiff, setequal, union

library(tidyr)
library(ggplot2)

[1] "EVA PUTUMAYO.csv"                               "eva_putumayo_arroz_2018.csv"                    "eva_putumayo_cacao_2018.csv"                   
[4] "eva_putumayo_papa_2018.csv"                     "eva_putumayo_piña_2018.csv"                     "eva_putumayo_yuca_2018.csv"                    
[7] "Evaluaciones_Agropecuarias_Municipales_EVA.csv" "Evaluaciones_Agropecuarias_Putumayo_EVA.csv"   

eva <- read.csv("EVA\\Evaluaciones_Agropecuarias_Putumayo_EVA.CSV")

eva

(mocoa = eva %>% filter(MUNIC=="MOCOA"))

(mocoa2 <- mocoa %>% select(MUNIC, CULTIVO, HA_SEMBRADA, HA_COSECHADA, RENDIMIENTO, PRODUCCION))

mocoa2$HA_SEMBRADA = as.numeric(mocoa2$HA_SEMBRADA)
mocoa2$HA_COSECHADA = as.numeric(mocoa2$HA_COSECHADA)
mocoa2$RENDIMIENTO = as.numeric(mocoa2$RENDIMIENTO)
mocoa2$PRODUCCION = as.numeric(mocoa2$PRODUCCION)

mocoa2

(mocoa3 <- mocoa2 %>% mutate(RENDIMIENTO2 = PRODUCCION/HA_SEMBRADA))

eva$HA_SEMBRADA = as.numeric(eva$HA_SEMBRADA)
eva$HA_COSECHADA = as.numeric(eva$HA_COSECHADA)
eva$RENDIMIENTO = as.numeric(eva$RENDIMIENTO)
eva$PRODUCCION = as.numeric(eva$PRODUCCION)
eva$YEAR = as.numeric(eva$YEAR)

Variable para filtrar los cultivos a utilizar

prueba_cultivos= eva %>% filter(SISTEMA=="PLATANO") 

prueba_cultivos

eva %>%
  group_by(CULTIVO) %>%
  summarise(PROM_REND = mean(RENDIMIENTO, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(PROM_REND))

eva_putumayo_yuca_2018 <-  eva %>% filter(CULTIVO=="YUCA") %>% filter(YEAR==2018)

eva_putumayo_arroz_2018 <-  eva %>% filter(CULTIVO=="ARROZ") %>% filter(YEAR==2018)

eva_putumayo_papa_2018 <-  eva %>% filter(SISTEMA=="PAPA") %>% filter(YEAR==2018)

eva_putumayo_cacao_2018 <-  eva %>% filter(CULTIVO=="CACAO") %>% filter(YEAR==2018)

eva_putumayo_piña_2018 <-  eva %>% filter(CULTIVO=="PIÑA") %>% filter(YEAR==2018)

putumayo <- select(eva, MUNIC, CULTIVO, HA_SEMBRADA, HA_COSECHADA, RENDIMIENTO, PRODUCCION, YEAR, SISTEMA)

putumayo

putumayo_platano <- filter(putumayo, CULTIVO == "PLATANO")

putumayo_platano

putumayo_yuca <- filter(putumayo, CULTIVO == "YUCA")

putumayo_yuca

putumayo_maiz <- filter(putumayo, SISTEMA == "MAIZ TRADICIONAL")

putumayo_maiz

eva %>% 
  filter(CULTIVO == "YUCA") %>%
  group_by(CULTIVO, MUNIC, YEAR, SISTEMA) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUCCION, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> produccion_max_yuca

`summarise()` has grouped output by 'CULTIVO', 'MUNIC', 'YEAR'. You can override using the `.groups` argument.

produccion_max_yuca

eva %>% 
  filter(CULTIVO == "PLATANO") %>%
  group_by(CULTIVO, MUNIC, YEAR, SISTEMA) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUCCION, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> produccion_max_platano

`summarise()` has grouped output by 'CULTIVO', 'MUNIC', 'YEAR'. You can override using the `.groups` argument.

produccion_max_platano

eva %>% 
  filter(SISTEMA == "MAIZ TRADICIONAL") %>%
  group_by(MUNIC, YEAR, SISTEMA) %>%
  summarize(max_prod = max(PRODUCCION, na.rm = TRUE)) %>%
    slice(which.max(max_prod)) %>%
    arrange(desc(max_prod)) -> produccion_max_maiz

`summarise()` has grouped output by 'MUNIC', 'YEAR'. You can override using the `.groups` argument.

produccion_max_maiz

eva %>% 
  filter(MUNIC=="PUERTO GUZMAN" & CULTIVO=="PLATANO") %>% 
  group_by(YEAR, CULTIVO) %>%
  select(MUNIC, CULTIVO, PRODUCCION, YEAR) ->  puerto_guzman_platano

puerto_guzman_platano

eva %>% 
  filter(MUNIC=="PUERTO GUZMAN" & CULTIVO=="YUCA") %>% 
  group_by(YEAR, CULTIVO) %>%
  select(MUNIC, CULTIVO, PRODUCCION, YEAR) ->  puerto_guzman_yuca

puerto_guzman_yuca

eva %>% 
  filter(MUNIC=="PUERTO GUZMAN" & SISTEMA=="MAIZ TRADICIONAL") %>% 
  group_by(YEAR, SISTEMA) %>%
  select(MUNIC, SISTEMA, PRODUCCION, YEAR) ->  puerto_guzman_maiz

puerto_guzman_maiz

grafico_platano <- ggplot(aes(x=YEAR, y=PRODUCCION), data = puerto_guzman_platano) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Platano (Ton)')

grafico_platano + ggtitle("Variación de la Producción de Platano en Puerto Guzmán del 2007 a 2018") + labs(caption = "Sacado de los datos de EVA (Minagricultura, 2019)")

grafico_yuca <- ggplot(aes(x=YEAR, y=PRODUCCION), data = puerto_guzman_yuca) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Yuca (Ton)')

grafico_yuca + ggtitle("Variación de la Producción de Yuca en Puerto Guzmán del 2007 a 2018") + labs(caption = "Sacado de los datos de EVA (Minagricultura, 2019)")

grafico_maiz <- ggplot(aes(x=YEAR, y=PRODUCCION), data = puerto_guzman_maiz) + geom_bar(stat='identity') + labs(y='Produccion de Maiz (Ton)')

grafico_maiz + ggtitle("Variación de la Producción de Maiz en Puerto Guzmán del 2007 a 2018") + labs(caption = "Sacado de los datos de EVA (Minagricultura, 2019)")

eva %>%
  group_by(SISTEMA) %>%
  summarise(PROM_PROD = mean(PRODUCCION, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(PROM_PROD))