Nothing
## ----setup, include = FALSE---------------------------------------------------
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>",
eval = FALSE,
message = FALSE,
warning = FALSE,
include = FALSE
)
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# install.packages('geouy')
## ---- eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE------------------
# # install.packages('devtools') si no tiene instalado devtools
# devtools::install_github("RichDeto/geouy")
## ----message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE------------------------------
# library(geouy)
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# depor <- geouy::load_geouy("Instituciones deportivas")
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# nuevas <- data.frame(cbind(dpto = c("Montevideo", "Salto"),
# loc = c("Montevideo", "Salto"),
# dir = c("Cebollati esq. Magallanes",
# "15 de noviembre 1310")),
# stringsAsFactors = F)
# nuevas_geo <- geocode_ide_uy(nuevas)
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# depor_dep <- geouy::which_uy(depor, "Departamentos")
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# dep <- geouy::load_geouy("Departamentos")
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# dep$"instituciones_deportivas" <- lengths(sf::st_intersects(dep, depor))
#
# plot_geouy(dep, "instituciones_deportivas")
## ----eval=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, include=TRUE-------------------
# # devtools::install_github("RichDeto/geouy", ref = 'master');
# library(geouy)
#
# # Simulamos una población
# pop <- data.frame(x = sample(560000:585000,500),
# y = sample(6136000:6160000,500))
#
# # La categorizamos por la variable preconstruida (Pero obviamente se pueden hacer otras agregaciones)
# pop_loc <- which_uy(pop, "Localidades pg") %>%
# dplyr::left_join(loc_agr_ine, by = c("cod_Localidades pg" = "codloc"))
#
# # Confiando en que los datos están todos en territorio uruguayo, asignamos "Rural" a los NA
# loc[is.na(pop_loc$cat_loc_agr), "cat_loc_agr"] <- "Rural"
#
# # y finalmente podemos hacer una tabla por estas regiones, por ejemplo:
# tabla_regiones <- loc %>% dplyr::group_by(cat_loc_agr) %>%
# summarise(Casos = n())
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