library(rgdal)
library(readxl)
library(RColorBrewer)
library(leaflet)
library(dplyr)
library(htmltools)

EJERCICIO 2

- Utilizando la información más reciente sobre la medición multidimensional de la pobreza realizada por el CONEVAL a nivel estatal (2020), obtener: text

- (10%) Considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa el porcentaje de población en situación de pobreza.

mapa_mexico<-readOGR("C:\\Users\\permi\\Desktop\\CIDE\\Primer semestre\\R\\Mexico\\conjunto_de_datos",layer = "mexico_32")
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "C:\Users\permi\Desktop\CIDE\Primer semestre\R\Mexico\conjunto_de_datos", layer: "mexico_32"
## with 32 features
## It has 2 fields
mexico<-read_excel("C:\\Users\\permi\\Desktop\\CIDE\\Primer semestre\\R\\Mexico\\mg_sep2019_integrado\\mexico.xlsx")
tabla33<-merge(x=mapa_mexico@data, y=mexico, by.x="CVE_ENT", by.y="Clave de entidad", sort=FALSE )
mapa_mexico@data$Sit_Pob<-tabla33$`En situacion de pobreza`
my_colors_Sit_Pob<-brewer.pal(5,"Reds")
my_colors_Sit_Pob<-colorRampPalette(my_colors_Sit_Pob)(4)
#Levels: (22.5,35.8] (35.8,49] (49,62.2] (62.2,75.5]
cuantil_Sit_Pob<-cut(mapa_mexico@data$Sit_Pob ,4)
my_colors_Sit_Pob<-my_colors_Sit_Pob[as.numeric(cuantil_Sit_Pob)]
cortess <- c(22.5,35.8,49.62,62.2,Inf)
colores <- colorBin( palette="Reds", domain=mapa_mexico$Sit_Pob ,na.color="transparent", bins=cortess)
  textoss <- paste(
      "Estado : ",mapa_mexico$NOM_ENT ,"<br/>",
      "% de población en pobreza: ", round(mapa_mexico$Sit_Pob ,2),"<br/>" )  %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_mexico ) %>% 
addTiles() %>% 
addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_mexico$Sit_Pob),
                  fillOpacity = 0.9) %>% 
  addLegend("topleft", colors = c("#FEE5D9", "#FB9779", "#E74132", "#A50F15"),
            labels= c("(22.5%-35.8%)","(35.8%-49%)","(49%-62.2%)","(62.2%-75.5%)"),
            title= "Porcentaje de poblacion en situación de pobreza.", opacity = 0.9)
#color = "black", weight = 0.3,

- (10%) Considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa el porcentaje de población con al menos una carencia social. 

mexico_CS<-mexico[,c(2,4)]
tabla33<-merge(x=mapa_mexico@data, y=mexico_CS, by.x="CVE_ENT", by.y="Clave de entidad", sort=FALSE )
mapa_mexico@data$mex_cs<-tabla33$`Con al menos una carencia social`
my_colors_CS<-brewer.pal(5,"Reds")
my_colors_CS<-colorRampPalette(my_colors_CS)(4)
cuantil_CS<-cut(mapa_mexico@data$mex_cs ,4)
my_colors_CS<-my_colors_CS[as.numeric(cuantil_CS)]
#Levels: (14.1,19.4] (19.4,24.7] (24.7,30.1] (30.1,35.4]
cortess <- c(14.1,19.4,24.7,30.1,Inf)
colores <- colorBin( palette="Reds", domain=mapa_mexico$mex_cs ,na.color="transparent", bins=cortess)
  textoss <- paste(
      "Estado : ",mapa_mexico$NOM_ENT ,"<br/>",
      "% de población con al menos una carencia social: ", round(mapa_mexico$mex_cs ,2),"<br/>" )  %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_mexico ) %>% 
addTiles() %>% 
addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_mexico$mex_cs),
                  fillOpacity = 0.9) %>% 
  addLegend("topleft", colors = c("#FEE5D9", "#FB9779", "#E74132", "#A50F15"),
            labels= c("(14.1%-19.4%)","(19.4%-24.7%)","(24.7%-30.1%)","(30.1%-35.4%)"),
            title= "Porcentaje de poblacion con al menos una carencia social", opacity = 0.9)