library('DT')
library('tidyverse')
library('expss')
1 Introducción
2 Parte I
2.1 El código comunal
Leemos la data con la informacion administrativa comunal actualizada, desplegando solo los primeros diez registros:
<- readxl::read_xls("CUT_2018_v04.xls")
codigos_comunales_actuales names(codigos_comunales_actuales)[6] <- "Comuna"
$Comuna <- as.numeric(codigos_comunales_actuales$Comuna)
codigos_comunales_actuales
<- codigos_comunales_actuales[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.2 tmmx
Leemos los datos de temperaturas máximas imputadas (pero aún no corregidas por 0.1) desplegando solo los primeros diez registros::
rangos GEE
2.3 Tabla imputada de temperaturas máximas
Leemos la tabla imputada de temperaturas máximas
<- readRDS("TERRACLIMATE_MEDIA_tmmx_imp.rds")
df_0 names(df_0)[253] <- 'Comuna'
<- df_0[,c(253,1:252)]
df_1
<- df_1[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.4 Corregimos por 0.1
for (i in 2:253){
<- (df_1[,i]*.1)
df_1[,i]
}options(digits=20)
<- df_1[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.5 Enero
Calculamos las sd y los promedios para el mes de Enero de todo el conjunto de años, estableciendo para las sd 5 categorías divididas en partes iguales cuyos extremos son los máximos y mínimos de la sd, asociando a cada comuna su pertenencia al quintil y el rango al que está asociado.
Observemos los perimeros 10 registros:
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(2, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
# quedan las columnas quintiles_rango_n y quintiles_rango_n_valores como strings, debemos dejarlas como doubles
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Enero'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Enero'
<- r_enero
r_Enero
<- r_Enero[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.6 Febrero
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(3, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Febrero'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Febrero'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Febrero'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Febrero'
<- r_enero
r_febrero
<- r_febrero[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.7 Marzo
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(4, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Marzo'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Marzo'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Marzo'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Marzo'
<- r_enero
r_marzo
<- r_marzo[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.8 Abril
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(5, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Abril'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Abril'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Abril'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Abril'
<- r_enero
r_abril
<- r_abril[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.9 Mayo
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(6, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Mayo'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Mayo'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Mayo'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Mayo'
<- r_enero
r_mayo
<- r_mayo[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.10 Junio
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(7, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Junio'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Junio'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Junio'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Junio'
<- r_enero
r_junio
<- r_junio[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.11 Julio
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(8, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Julio'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Julio'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Julio'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Julio'
<- r_enero
r_julio
<- r_julio[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.12 Agosto
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(9, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
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<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Agosto'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Agosto'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Agosto'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Agosto'
<- r_enero
r_agosto
<- r_agosto[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.13 Septiembre
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(10, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Septiembre'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Septiembre'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Septiembre'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Septiembre'
<- r_enero
r_septiembre
<- r_septiembre[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.14 Octubre
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(11, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Octubre'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Octubre'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Octubre'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Octubre'
<- r_enero
r_octubre
<- r_octubre[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.15 Noviembre
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(12, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Noviembre'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Noviembre'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Noviembre'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Noviembre'
<- r_enero
r_noviembre
<- r_noviembre[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.16 Diciembre
<- tibble()
minimas <- df_1[,c(1,seq(13, 253, 12))]
df_min <- rbind(minimas,df_min)
minimas <- minimas[order(minimas$Comuna),]
minimas $sd = round(apply(minimas[,-1], 1, sd),3)
minimas$mean = rowMeans(minimas[,c(-1)])
minimasnames(minimas)[23] <- "sd_Enero"
names(minimas)[24] <- "mean_Enero"
<- minimas[,-c(2:22,25)]
minimas <- max(minimas$sd_Enero)
max <- min(minimas$sd_Enero)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df <- minimas
receptaculo $quintiles_rango_n <-
receptaculoifelse(receptaculo$sd_Enero >= uno & receptaculo$sd_Enero < dos , 1, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= dos & receptaculo$sd_Enero < tres , 2, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= tres & receptaculo$sd_Enero < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$sd_Enero >= cuatro & receptaculo$sd_Enero < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$sd_Enero >= quinto & receptaculo$sd_Enero < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo
r_enero $Comuna <- as.double(r_enero$Comuna)
r_enero$quintiles_rango_n <- as.double(r_enero$quintiles_rango_n)
r_eneronames(r_enero)[2] <- 'sd_Diciembre'
names(r_enero)[3] <- 'mean_Diciembre'
names(r_enero)[4] <- 'quintiles_rango_n_Diciembre'
names(r_enero)[5] <- 'quintiles_rango_n_valores_Diciembre'
<- r_enero
r_diciembre
<- r_diciembre[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.17 Hay que apilar horizontalmente
Y vemos los primeros 10 registros:
= cbind(r_Enero, r_febrero, r_marzo, r_abril, r_mayo, r_junio, r_julio, r_agosto, r_septiembre, r_octubre, r_noviembre, r_diciembre)
datos_tmmn
<- datos_tmmn[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.18 Suma de los rangos
Añadimos una columna final en la que hacemos una suma de los quintiles sobre los que caen cada uno de los meses llamada suma de rangos:
$suma_de_rangos <- datos_tmmn$quintiles_rango_n_Enero + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Febrero + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Marzo + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Abril + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Mayo +
datos_tmmn$quintiles_rango_n_Junio + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Julio + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Agosto +
datos_tmmn$quintiles_rango_n_Septiembre + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Octubre + datos_tmmn$quintiles_rango_n_Noviembre +
datos_tmmn$quintiles_rango_n_Diciembre
datos_tmmn
<- datos_tmmn[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.19 Quintilización de la suma de los rangos
Hacemos el mismo proceso de quintilización para la última columna creada agregando los campos del quintil al cual pertenece y el intervalo asociado:
<- max(datos_tmmn$suma_de_rangos)
max <- min(datos_tmmn$suma_de_rangos)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos)
df
<- datos_tmmn
receptaculo
$quintiles_rango_n_suma <-
receptaculoifelse(receptaculo$suma_de_rangos >= uno & receptaculo$suma_de_rangos < dos , 1, ifelse(receptaculo$suma_de_rangos >= dos & receptaculo$suma_de_rangos < tres , 2, ifelse(receptaculo$suma_de_rangos >= tres & receptaculo$suma_de_rangos < cuatro, 3, ifelse(receptaculo$suma_de_rangos >= cuatro & receptaculo$suma_de_rangos < quinto , 4 , ifelse(receptaculo$suma_de_rangos >= quinto & receptaculo$suma_de_rangos < sexto,5,"")))))
$quintiles_rango_n_valores_suma <-
receptaculoifelse(receptaculo$quintiles_rango_n_suma == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n_suma == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n_suma == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n_suma == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$quintiles_rango_n_suma == 5,df[5,2],"")))))
<- receptaculo[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.20 Eliminemos los campos de comuna repetidos
<- receptaculo[, -c(6,11,16,21,26,31,36,41,46,51,56)]
receptaculo
<- receptaculo[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
2.21 Agrupamos al final la información administrativa comunal
<- merge(receptaculo, y = codigos_comunales_actuales)
aaa
<- aaa[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
saveRDS(aaa, "tmmx.rds")
<- readRDS("tmmx.rds") bbb
2.22 Promedio de las sd, su estandarización y asociación a la categoria de rango al cual pertenece
Calculamos el promedio de las sd de cada mes agregando la columna promedios_sd_parte_tmmx_del_ivacc:
$promedios_sd_parte_tmmx_del_ivacc <- (bbb[, 2] + bbb[, 6] + bbb[, 10] + bbb[, 14] + bbb[, 18] + bbb[, 22] + bbb[, 26] + bbb[, 30] +
bbb34] + bbb[, 38] + bbb[, 42] + bbb[, 46])/12
bbb[,
<- bbb[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
Anadimos columna de promedios_sd_parte_tmmx_del_ivacc estandarizada y la categoria string a la que pertenece la categorizacion quintilica de quintiles_rango_n_suma
<- max(bbb$promedios_sd_parte_tmmx_del_ivacc)
maxi <- min(bbb$promedios_sd_parte_tmmx_del_ivacc)
mini $promedios_sd_estandarizado <- (bbb$promedios_sd_parte_tmmx_del_ivacc - mini)/(maxi - mini)
bbb$tmmn_quintiles_rango_n_suma_leyenda <- ifelse(bbb$quintiles_rango_n_suma == 1 , "muy baja vulnerabilidad - tmmx", ifelse(bbb$quintiles_rango_n_suma == 2 ,"baja vulnerabilidad - tmmx", ifelse(bbb$quintiles_rango_n_suma == 3, "moderada vulnerabilidad - tmmx", ifelse(bbb$quintiles_rango_n_suma == 4, "alta vulnerabilidad - tmmx" , ifelse(bbb$quintiles_rango_n_suma == 5,"muy alta vulnerabilidad - tmmx","")))))
bbb
<- bbb[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
Ordenamos las columnas:
Juntemos las últimas tres columnas creadas al final de conjunto de columnas no administrativas, separando ambos ámbitos por un * y como siempre observemos los primeros 10 registros:
$x <- "*"
bbb
<- bbb[, c( 1, 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ,10, 11, 12, 13, 14, 15 ,16 ,17, 18 ,19 ,20 ,21 ,22 ,23 ,24 ,25 ,26 ,27 ,28 ,29 ,30 ,31 ,32 ,33 ,34 ,35 ,36 ,37 ,38 ,39 ,40 ,41 ,42 ,43, 44 ,45 ,46 ,47,48 ,49 ,62, 50, 51 ,52 ,59 ,60, 61 ,56 ,57 ,58 ,53 ,54 ,55)]
bbb1
<- bbb1[c(1:10),]
abc
datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
3 Asignación exacta de nombres a las cabeceras
Asignemosle correctos nombres a las columnas desde el *:
names(bbb1)[51] <- "suma de los quintiles de sd por mes"
names(bbb1)[52] <- "quintiles_sobre_la_suma_de_los_quintiles_de_sd_por_mes"
names(bbb1)[53] <- "rango"
names(bbb1)[54] <- "promedios_sd.parte_del_ivacc"
names(bbb1)[55] <- "promedios_sd_estandarizados"
names(bbb1)[56] <- "categoría"
Le agregamos a las cabeceras el postfijo tmmx
colnames(bbb1)[1:62] <- str_c( colnames(bbb1)[1:62], "_tmmx" )
Observemos los primeros 10 registros:
datatable(bbb1, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tmmx.xlsx'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
4 Parte II
Establecemos quintiles para la columna promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx
<- max(bbb1$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx)
max <- min(bbb1$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx)
min <- (max-min)/5
incremento <- min + incremento
dos <- dos + incremento
tres <- tres + incremento
cuatro <- cuatro + incremento
quinto <- quinto + incremento + 0.001
sexto <- c(1, 2, 3, 4, 5)
rango <- round(min, digits = 3)
uno <- round(dos, digits = 3)
dos <- paste(uno, "-", dos)
primer_rango <- round(dos, digits = 3)
dos <- round(tres, digits = 3)
tres <- paste(dos, "-", tres)
segundo_rango <- round(tres, digits = 3)
tres <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- paste(tres, "-", cuatro)
tercer_rango <- round(cuatro, digits = 3)
cuatro <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- paste(cuatro, "-", quinto)
cuarto_rango <- round(quinto, digits = 3)
quinto <- round(sexto, digits = 3)
sexto <- paste(quinto, "-", sexto)
quinto_rango <- c(1,2,3,4,5)
rango <- c(primer_rango, segundo_rango , tercer_rango , cuarto_rango , quinto_rango )
intervalos <- data.frame(rango, intervalos) df
df
## rango intervalos
## 1 1 0.516 - 0.672
## 2 2 0.672 - 0.828
## 3 3 0.828 - 0.984
## 4 4 0.984 - 1.14
## 5 5 1.14 - 1.297
Asociamos promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx con su quintil, su rango y su categoría ordenando las columnas:
<- bbb1
receptaculo $valor_del_rango_de_pro_sd <-
receptaculoifelse(receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx >= 0.515 & receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx < 0.672 , 1, ifelse(receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx >= 0.672 & receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx < 0.828 , 2, ifelse(receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx >= 0.828 & receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx < 0.984, 3, ifelse(receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx >= 0.984 & receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx < 1.14 , 4 , ifelse(receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx >= 1.14 & receptaculo$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx < 1.298,5,"")))))
$rango <-
receptaculoifelse(receptaculo$valor_del_rango_de_pro_sd == 1 , df[1,2], ifelse(receptaculo$valor_del_rango_de_pro_sd == 2 , df[2,2], ifelse(receptaculo$valor_del_rango_de_pro_sd == 3, df[3,2], ifelse(receptaculo$valor_del_rango_de_pro_sd == 4, df[4,2] , ifelse(receptaculo$valor_del_rango_de_pro_sd == 5,df[5,2],"")))))
$nombre_del_rango <- ifelse(receptaculo$quintiles_sobre_la_suma_de_los_quintiles_de_sd_por_mes_tmmx == 1 , "muy baja vulnerabilidad - tmmx", ifelse(receptaculo$quintiles_sobre_la_suma_de_los_quintiles_de_sd_por_mes_tmmx == 2 ,"baja vulnerabilidad - tmmx", ifelse(receptaculo$quintiles_sobre_la_suma_de_los_quintiles_de_sd_por_mes_tmmx == 3, "moderada vulnerabilidad - tmmx", ifelse(receptaculo$quintiles_sobre_la_suma_de_los_quintiles_de_sd_por_mes_tmmx == 4, "alta vulnerabilidad - tmmx" , ifelse(receptaculo$quintiles_sobre_la_suma_de_los_quintiles_de_sd_por_mes_tmmx == 5,"muy alta vulnerabilidad - tmmx",""))))) receptaculo
<- receptaculo[, c( 1, 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ,10, 11, 12, 13, 14, 15 ,16 ,17, 18 ,19 ,20 ,21 ,22 ,23 ,24 ,25 ,26 ,27 ,28 ,29 ,30 ,31 ,32 ,33 ,34 ,35 ,36 ,37 ,38 ,39 ,40 ,41 ,42 ,43, 44 ,45 ,46 ,47,48 ,49 ,50, 51 ,52 ,53 ,54, 63,64,65, 55 ,56, 57 ,58 ,59, 60 ,61 ,62)] receptaculo_final
$categoría_tmmx <- NULL receptaculo_final
Requerimiento final
datatable(receptaculo_final, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tmmx_z.xlsx'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))
4.1 Extracción de las columnas de interés:
<- tibble(
tabla_tmmx comuna = receptaculo_final$Comuna_tmmx,
promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx = receptaculo_final$promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx,
nombre_del_rango = receptaculo_final$nombre_del_rango,
promedios_sd_estandarizados_tmmx = receptaculo_final$promedios_sd_estandarizados_tmmx
)
tabla_tmmx
## # A tibble: 345 x 4
## comuna promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx nombre_del_rango promedios_sd_est~
## <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 1101 0.753 baja vulnerabilid~ 0.304
## 2 1107 0.765 baja vulnerabilid~ 0.320
## 3 1401 0.831 baja vulnerabilid~ 0.404
## 4 1402 0.904 moderada vulnerab~ 0.497
## 5 1403 0.997 moderada vulnerab~ 0.617
## 6 1404 0.845 baja vulnerabilid~ 0.423
## 7 1405 0.938 moderada vulnerab~ 0.542
## 8 2101 1.06 alta vulnerabilid~ 0.693
## 9 2102 0.893 baja vulnerabilid~ 0.484
## 10 2103 1.00 moderada vulnerab~ 0.621
## # ... with 335 more rows
saveRDS(tabla_tmmx, "tabla_tmmx.rds")
La fórmula aplicada al conjunto de variables IVACC se hace sobre los promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx para todas las variables!!!
Se extrae para construir una nueva tabla, de cada variable los siguientes campos:
1 promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx
2 nombre_del_rango y
3 promedios_sd_estandarizados_tmmx
Se deben pintar sobre un shp:
promedios_sd.parte_del_ivacc_tmmx y
promedios_sd_estandarizados_tmmx