P1

library(data.table)
library(ggplot2)
library(leaflet)
library(sf)
library(chilemapas)
library(janitor)
library(tidyverse)
library(RColorBrewer)

path <- "/Users/benjamintorreso/Desktop/Data Science/Tarea Grupal 3/"
egresos <- readRDS(paste0(path,"egresos.RDS"))
establecimientos <- fread(paste0(path,"Establecimientos.csv"))

P2

ggplot(egresos,aes(EDAD)) + geom_histogram()

P3

establecimientos <- clean_names(establecimientos)
egresos_establecimientos <- merge(egresos,establecimientos,by.x="ESTAB",by.y="codigo_vigente",all.x=T)

P4

info <- establecimientos[,.(nombre_oficial,longitud_grados_decimales,latitud_grados_decimales,nombre_comuna)]
info <- info[!duplicated(establecimientos), .(nombre_oficial,longitud_grados_decimales,latitud_grados_decimales,nombre_comuna)]

P5

texto<-paste("Comuna: ",info$nombre_comuna,"<br/>","Establecimiento",info$nombre_oficial,"<br/>")
leaflet(info)%>%
  addTiles()%>%
  addCircles(data = info,lng=~longitud_grados_decimales,lat = ~latitud_grados_decimales,popup = texto)

P6

establecimientos_region <- establecimientos[,.N,by=codigo_region]
generacion_r <- generar_regiones()
generacion_r <- data.table(generacion_r)
generacion_r[,codigo_region:=as.numeric(str_extract(codigo_region, pattern = "[:digit:]+"))]
merge6 <- merge(establecimientos_region,generacion_r,by.x="codigo_region",by.y="codigo_region")

P7

pal <- colorNumeric(palette = "Greens", domain = merge6$N)
merge6[,N := as.numeric(N)]
merge6 <- st_sf(merge6)

mapa <- leaflet(merge6$N) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(data = merge6,
              fillColor = ~pal(merge6$N),
              color = "#b2aeae",
              fillOpacity = 6, 
              smoothFactor = 0.2,
              weight = 1) %>%
  addLegend(pal=pal,
            values = merge6$N,
            position = "bottomleft",
            title = "Total de Establecimientos por Region")
mapa