8) Considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa el porcentaje de población que muestra rezago educativo.

Los datos que necesitamos se encuentran en una hoja diferente del documento de excel.

library(readxl)

base_rezago<- read_xlsx("/Users/mac/Downloads/Anexo_2016-2020.xlsx", sheet = "Cuadro 5" )
## New names:
## * `` -> ...2
## * `` -> ...3
## * `` -> ...4
## * `` -> ...5
## * `` -> ...6
## * ...
## Limpieza


base_rezago_1<- as.data.frame( base_rezago[-c(1:5),-c(1:2)])

base_rezago_2<- as.data.frame( base_rezago_1[-c(33:36),])

### También renombraremos las columnas para manipular la base con mayor facilidad

names(base_rezago_2)[1]<- "Entidad_Federativa"
names(base_rezago_2)[2]<- "pob_2016"
names(base_rezago_2)[3]<- "pob_2018"
names(base_rezago_2)[4]<- "pob_2020"
names(base_rezago_2)[6]<- "rezago_2016"
names(base_rezago_2)[7]<- "rezago_2018"
names(base_rezago_2)[8]<- "rezago_2020"


####### Previo al uso de "merge"

base_rezago_2$c_ent <- 01:32
RM@data$CVE_ENT<-as.numeric(RM@data$CVE_ENT)


joint_rezago<-merge(x=RM@data, y=base_rezago_2, by.x ="CVE_ENT", by.y= "c_ent", sort=FALSE)

RM@data$rezago_ed<-as.numeric(joint_rezago$rezago_2020)
library(leaflet)

levels(cut(RM@data$rezago_ed,4))
## [1] "(9.49,15.3]" "(15.3,21]"   "(21,26.8]"   "(26.8,32.5]"
cortes_rezago <- c(0,15.3,21,26.8,Inf)

## generamos la paleta 

colores_rez <- colorBin( palette="Reds", domain= RM$rezago_ed, na.color="transparent", bins=cortes_rezago)


library(htmltools)

#### le indicamos lo que queremos que nos despliegue 

textos_rezago <- paste(
  "Entidad : ", RM$NOMGEO,"<br/>",
  "% Población con rezago educativo: ", round(RM@data$rezago_ed,3),"<br/>")  %>% lapply(htmltools::HTML)

leaflet(data=RM) %>% addTiles()  %>% addPolygons(label = textos_rezago, fillColor = colores_rez(RM$rezago_ed), color = "white",
                                                 fillOpacity = .7)