R/alojamiento_checks.R
In jhoneder1993/jmmi_col: Funciones que facilitan la limpieza de los datos obtenidos en la misión REACH Colombia
Defines functions
alojamiento_checks
Documented in
alojamiento_checks
#' Alojamiento Checks
#'
#' Sirve para identificar los datos atipicos de precios y valores atipicos de la base de datos
#'
#' @param base_datos La base de datos despues de haber realizado el cleaning
#'
#' @return Encuestas_piloto
#' @return Intencion_moverse
#' @return Tipo_alojamiento_rancho
#' @return Tipo_alojamiento_temp
#' @return Tipo_alojamiento_pagadiario
#' @return Tipo_alojamiento_hotel
#' @return Num_hogar
#' @return Facilidades
#' @return Facilidadaes_otr
#' @return Num_cuartos
#' @return precioslocos_inquilinato
#' @return precioslocos_cuarto
#' @return precioslocos_pagadiario
#' @return precioslocos_casa
#' @return precioslocos_habitacion
#' @return precioslocos_albergue
#' @return precioslocos_asentamiento
#' @return Pago_alojamiento
#' @return Agua_valor
#' @return Gas_valor
#' @return EnergiaLuz_valor
#' @return Internet_valor
#' @return Telefono_valor
#' @return Disminuye_arriendo
#' @return Aumen ta_arriendo
#' @export
#'
#' @examples base_cleaning <- cleaning_alojamiento(base_datos_reshape)
#'
#' @examples base_outliers <- checks_alojamiento(base_cleaning)
#' @examples base_outliers <- checks_alojamiento(base_datos = base_cleaning )
alojamiento_checks <- function(base_datos){
lista <- list()
### Calcular cantidad_pago1
## Crear la columna cantidad_pago1
base_datos["cantidad_pago1"] <- NA
## Organizar columna creada
base_datos <- base_datos %>% relocate(cantidad_pago1, .after = valor_ant_alojamiento)
## Calcular cantidad_pago1
for(i in 1:nrow(base_datos)){
if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Diariamente"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i]) * 30
}else if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Semanalmente"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i]) * 4
}else if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Cada 15 días"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i]) * 2
}else if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Cada mes"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i])
}
}
### Calcular valor_ant_alojamiento1
## Crear la valor_ant_alojamiento1
base_datos["valor_ant_alojamiento1"] <- NA
## Organizar columna creada
base_datos <- base_datos %>% relocate(valor_ant_alojamiento1, .after = valor_ant_alojamiento)
## Calcular cantidad_pago1
for(i in 1:nrow(base_datos)){
if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Diariamente"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i]) * 30
}else if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Semanalmente"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i]) * 4
}else if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Cada 15 días"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i]) * 2
}else if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Cada mes"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i])
}
}
base_datos <- base_datos %>% filter(!replace_na(base_datos[["consentimiento"]], "") == "No")
### Verificar encuesta piloto
base_datos2 <- base_datos
##fechas de recoleccion
fechas <- base_datos %>% select("fecha_encuesta") %>% unique()
fechas <- data.frame(fecha_encuesta = sort(fechas$fecha_encuesta))
fechas$encuesta_piloto <- NA
#agregar las variables a la base de datos
base_datos2$encuesta_piloto <- NA
#agregar los datos dados por el usuario a las fechas
print("Para la verificacion de las encuestas piloto")
cat("\n")
for(i in 1:nrow(fechas)){
valor <- readline(paste(prompt = "Hace parte de las encuestas piloto", paste(fechas[["fecha_encuesta"]][i], "?(si/no):", sep = "")))
while (tolower(valor) != "si" & tolower(valor) != "no") {
valor <- readline(paste(prompt = "Solo 'si' o 'no'. Hace parte de las encuestas piloto", paste(fechas[["fecha_encuesta"]][i], "?(si/no):", sep = "")))
}
fechas[["encuesta_piloto"]][i] <- valor
}
#Pasar los valores dados por el usuario de las fechas a la base de datos
for(i in 1:nrow(fechas)){
for(j in 1:nrow(base_datos)){
if (fechas[["fecha_encuesta"]][i] == base_datos2[["fecha_encuesta"]][j]){
base_datos2[["encuesta_piloto"]][j] <- fechas[["encuesta_piloto"]][i]
}
}
}
# Hacer filtro para los que son encuesta piloto
base_datos2 <- base_datos2 %>% filter(encuesta_piloto == "si")
# Eliminar la columna creada para el filtro
base_datos2 <- base_datos2 %>% select(-encuesta_piloto)
lista[["Encuestas_piloto"]] <- base_datos2
#print avance
print("La base de datos 'Encuestas_piloto' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Check intencion de moverse
base_datos3 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "fecha_encuesta", "organizacion", "encuestador", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "movimiento_otro")
base_datos3 <- base_datos3[,(names(base_datos3)) %in% dejar]
## Filtro
base_datos3 <- base_datos3 %>% filter(movimiento_otro != "")
lista[["Intencion_moverse"]] <- base_datos3
#print avance
print("La base de datos 'Intencion_moverse' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Check tipo de alojamiento
##Definicion rancho
base_datos4 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tipo_alojamiento_otr")
base_datos4 <- base_datos4[,(names(base_datos4)) %in% dejar]
base_datos4 <- base_datos4 %>% filter(tipo_alojamiento_otr != "")
lista[["Tipo_alojamiento_rancho"]] <- base_datos4
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_rancho' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Casa o apartamento- alojamiento temporal
base_datos5 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "prop_alojamiento", "tipo_alojamiento")
base_datos5 <- base_datos5[,(names(base_datos5)) %in% dejar]
base_datos5 <- base_datos5 %>% filter(prop_alojamiento == "Hospedaje temporal" & tipo_alojamiento == "Casa o apartamento")
lista[["Tipo_alojamiento_temp"]] <- base_datos5
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_temp' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Pagadiario diferente a alojamiento temporal
base_datos6 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "prop_alojamiento", "tipo_alojamiento")
base_datos6 <- base_datos6[,(names(base_datos6)) %in% dejar]
base_datos6 <- base_datos6 %>% filter(prop_alojamiento == "Hospedaje temporal" & tipo_alojamiento == "Pagadiario o pasa día")
lista[["Tipo_alojamiento_pagadiario"]] <- base_datos6
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_pagadiario' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Habitacion hotel diferente a alojamiento temporal
base_datos7 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "prop_alojamiento", "tipo_alojamiento")
base_datos7 <- base_datos7[,(names(base_datos7)) %in% dejar]
base_datos7 <- base_datos7 %>% filter(prop_alojamiento == "Hospedaje temporal" & tipo_alojamiento == "Habitación hotel")
lista[["Tipo_alojamiento_hotel"]] <- base_datos7
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_hotel' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Confirmar outlier
## Numero integrantes hogar
base_datos8 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "num_hogar", "num_nohogar")
base_datos8 <- base_datos8[,(names(base_datos8)) %in% dejar]
base_datos8 <- base_datos8 %>% filter(as.numeric(num_hogar) > 10 | as.numeric(num_nohogar) > 10)
lista[["Num_hogar"]] <- base_datos8
#print avance
print("La base de datos 'Num_hogar' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Numero de facilidades
base_datos9 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "inodoro_compt",
"inodoro_indiv", "cuarto_prva", "cuarto_compt", "ducha_compt", "ducha_indiv", "lavamanos_compt",
"lavamanos_indiv", "cocina_compt", "cocina_indiv", "otr_facilidad", "lavan_compt", "lavan_indiv")
base_datos9 <- base_datos9[,(names(base_datos9)) %in% dejar]
base_datos9 <- base_datos9 %>% filter(as.numeric(inodoro_compt) < 0 | as.numeric(inodoro_indiv < 0) | as.numeric(cuarto_prva < 0) |
as.numeric(cuarto_compt) < 0 | as.numeric(ducha_compt < 0) | as.numeric(ducha_indiv < 0) |
as.numeric(lavamanos_compt) < 0 | as.numeric(lavamanos_indiv) < 0 | as.numeric(cocina_compt < 0) |
as.numeric(cocina_indiv) < 0 | as.numeric(otr_facilidad) < 0 | as.numeric(lavan_compt) < 0 |
as.numeric(lavan_indiv) < 0 | as.numeric(inodoro_compt) > 3 | as.numeric(inodoro_indiv) > 3 |
as.numeric(cuarto_prva) > 3 | as.numeric(cuarto_compt) > 3 | as.numeric(ducha_compt) > 3 |
as.numeric(ducha_indiv) > 3 | as.numeric(lavamanos_compt) > 3 | as.numeric(lavamanos_indiv) > 3 |
as.numeric(cocina_compt) > 3 | as.numeric(cocina_indiv) > 3 | as.numeric(otr_facilidad) > 3 |
as.numeric(lavan_compt > 3) | as.numeric(lavan_indiv) > 3)
lista[["Facilidades"]] <- base_datos9
#print avance
print("La base de datos 'Facilidades' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Otra facilidad
base_datos10 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "otr_facilidad_esp")
base_datos10 <- base_datos10[,(names(base_datos10)) %in% dejar]
base_datos10 <- base_datos10 %>% filter(otr_facilidad_esp != "")
lista[["Facilidades_otr"]] <- base_datos10
#print avance
print("La base de datos 'Facilidades_otr' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Numero cuatros
base_datos11 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "cuartos")
base_datos11 <- base_datos11[,(names(base_datos11)) %in% dejar]
base_datos11 <- base_datos11 %>% filter(as.numeric(cuartos) == 0 | as.numeric(cuartos) < 0 | as.numeric(cuartos) > 2)
lista[["Num_cuartos"]] <- base_datos11
#print avance
print("La base de datos 'Num_cuartos' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago inquilinato
base_datos12 <- base_datos
base_datos12 <- base_datos12 %>% filter(tipo_alojamiento == "Cuarto en Inquilinato")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos12[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos12[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos12[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos12[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos12)) {
if(replace_na(base_datos12[[name]][j], 0) > 2){
base_datos12[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos12[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos12 <- base_datos12[,(names(base_datos12)) %in% dejar]
base_datos12 <- base_datos12 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_inquilinato"]] <- base_datos12
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_inquilinato' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago cuarto
base_datos13 <- base_datos
base_datos13 <- base_datos13 %>% filter(tipo_alojamiento == "Cuarto en otro tipo de estructura")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos13) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos13[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos13[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos13[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos13[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos13)) {
if(replace_na(base_datos13[[name]][j], 0) > 2){
base_datos13[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos13[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos13 <- base_datos13[,(names(base_datos13)) %in% dejar]
base_datos13 <- base_datos13 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
#print avance
lista[["precioslocos_cuarto"]] <- base_datos13
print("La base de datos 'precioslocos_cuarto' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_cuarto'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad pago pagadiario
base_datos14 <- base_datos
base_datos14 <- base_datos14 %>% filter(tipo_alojamiento == "Pagadiario o pasa día")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos14) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos14[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos14[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos14[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos14[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos14)) {
if(replace_na(base_datos14[[name]][j], 0) > 2){
base_datos14[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos14[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos14 <- base_datos14[,(names(base_datos14)) %in% dejar]
base_datos14 <- base_datos14 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_pagadiario"]] <- base_datos14
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_pagadiario' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_pagadiario'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad casa o apartamento
base_datos15 <- base_datos
base_datos15 <- base_datos15 %>% filter(tipo_alojamiento == "Casa o apartamento")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos15) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos15[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos15[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos15[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos15[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos15)) {
if(replace_na(base_datos15[[name]][j], 0) > 2){
base_datos15[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos15[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos15 <- base_datos15[,(names(base_datos15)) %in% dejar]
base_datos15 <- base_datos15 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_casa"]] <- base_datos15
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_casa' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_casa'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad Habitacion hotel
base_datos16 <- base_datos
base_datos16 <- base_datos16 %>% filter(tipo_alojamiento == "Habitación hotel")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos16) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos16[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos16[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos16[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos16[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos16)) {
if(replace_na(base_datos16[[name]][j], 0) > 2){
base_datos16[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos16[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos16 <- base_datos16[,(names(base_datos16)) %in% dejar]
base_datos16 <- base_datos16 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_habitacion"]] <- base_datos16
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_habitacion' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_habitacion'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad Albergue
base_datos17 <- base_datos
base_datos17 <- base_datos17 %>% filter(tipo_alojamiento == "Albergue")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos17) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos17[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos17[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos17[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos17[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos17)) {
if(replace_na(base_datos17[[name]][j], 0) > 2){
base_datos17[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos17[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos17 <- base_datos17[,(names(base_datos17)) %in% dejar]
base_datos17 <- base_datos17 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_albergue"]] <- base_datos17
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_albergue' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_albergue'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad Ocupación en terrenos privados mediante asentamientos informales.
base_datos18 <- base_datos
base_datos18 <- base_datos18 %>% filter(tipo_alojamiento == "Ocupación en terrenos privados mediante asentamientos informales.")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos18) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos18[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos18[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos18[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos18[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos18)) {
if(replace_na(base_datos18[[name]][j], 0) > 2){
base_datos18[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos18[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos18 <- base_datos18[,(names(base_datos18)) %in% dejar]
base_datos18 <- base_datos18 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_asentamiento"]] <- base_datos18
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_asentamiento' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_asentamiento'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Valor servicios
base_datos19 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "valor_servicio_1",
"valor_servicio_2", "valor_servicio_3", "valor_servicio_4", "valor_servicio_5",
"valor_servicio_6", "valor_facilidades_1", "valor_facilidades_2",
"valor_facilidades_3", "valor_facilidades_4", "valor_facilidades_999")
base_datos19 <- base_datos19[,(names(base_datos19)) %in% dejar]
base_datos19 <- base_datos19 %>%
filter(if("valor_servicio_1" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_1) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_2" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_2) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_3" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_3) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_4" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_4) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_5" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_5) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_1" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_1) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_2" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_2) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_3" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_3) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_4" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_4) < 1000 else TRUE |
as.numeric(valor_servicio_1) > 500000 | as.numeric(valor_servicio_2) > 300000 | as.numeric(valor_servicio_3) > 200000 |
as.numeric(valor_servicio_4) > 200000 | as.numeric(valor_servicio_5) > 200000 |
if("valor_facilidades_1" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_1) > 20000 else TRUE |
if("valor_facilidades_2" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_2) > 20000 else TRUE |
if("valor_facilidades_3" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_3) > 20000 else TRUE |
if("valor_facilidades_4" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_4) > 20000 else TRUE)
lista[["Pago_alojamiento"]] <- base_datos19
#print avance
print("La base de datos 'Pago_alojamiento' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Checks Logicos
## Agua
base_datos20 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_1", "valor_servicio_1")
base_datos20 <- base_datos20[,(names(base_datos20)) %in% dejar]
base_datos20 <- base_datos20 %>% filter(modo_pago_servicio_1 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_1) == 0 )
lista[["Agua_valor"]] <- base_datos20
#print avance
print("La base de datos 'Agua_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Gas
base_datos21 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_2", "valor_servicio_2")
base_datos21 <- base_datos21[,(names(base_datos21)) %in% dejar]
base_datos21 <- base_datos21 %>% filter(modo_pago_servicio_2 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_2) == 0 )
lista[["Gas_valor"]] <- base_datos21
#print avance
print("La base de datos 'Gas_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Energia y luz
base_datos22 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_3", "valor_servicio_3")
base_datos22 <- base_datos22[,(names(base_datos22)) %in% dejar]
base_datos22 <- base_datos22 %>% filter(modo_pago_servicio_3 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_3) == 0 )
lista[["EnergiaLuz_valor"]] <- base_datos22
#print avance
print("La base de datos 'EnergiaLuz_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Conectividad internet
base_datos23 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_4", "valor_servicio_4")
base_datos23 <- base_datos23[,(names(base_datos23)) %in% dejar]
base_datos23 <- base_datos23 %>% filter(modo_pago_servicio_4 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_4) == 0 )
lista[["Internet_valor"]] <- base_datos23
#print avance
print("La base de datos 'Internet_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Conectividad telefono
base_datos24 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_5", "valor_servicio_5")
base_datos24 <- base_datos24[,(names(base_datos24)) %in% dejar]
base_datos24 <- base_datos24 %>% filter(if("valor_servicio_5" %in% names(base_datos24)) modo_pago_servicio_5 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_5) == 0 else FALSE)
lista[["telefono_valor"]] <- base_datos24
#print avance
print("La base de datos 'telefono_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago (si disminuye): se verifica que si se reporta una disminución
## en el pago del arriendo efectivamente se cumpla
base_datos25 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento",
"cantidad_pago", "cambio_precio", "valor_ant_alojamiento")
base_datos25 <- base_datos25[,(names(base_datos25)) %in% dejar]
base_datos25 <- base_datos25 %>% filter(cantidad_pago == valor_ant_alojamiento | as.numeric(cantidad_pago) > as.numeric(valor_ant_alojamiento))
lista[["Disminuye_arriendo"]] <- base_datos25
#print avance
print("La base de datos 'Disminuye_arriendo' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago (si aumenta): se verifica que si se reporta un aumento
## en el pago del arriendo efectivamente se cumpla
base_datos26 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento",
"cantidad_pago", "cambio_precio", "valor_ant_alojamiento")
base_datos26 <- base_datos26[,(names(base_datos26)) %in% dejar]
base_datos26 <- base_datos26 %>% filter(cantidad_pago == valor_ant_alojamiento | as.numeric(cantidad_pago) < as.numeric(valor_ant_alojamiento))
lista[["Aumenta_arriendo"]] <- base_datos26
#print avance
print("La base de datos 'Aumenta_arriendo' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
##dia escrito, mes escrito, mes numero, dia, hora, minuto, segundo, año
##format(Sys.time(), "%a %b %m %d %H:%M:%S %Y")
dia <- format(Sys.time(), "%d-%m-%Y")
## Guardar las base de datos
dir_base_datos <- writexl::write_xlsx(list("Encuestas_piloto" = base_datos2,
"Intencion_moverse" = base_datos3,
"Tipo_alojamiento_rancho" = base_datos4,
"Tipo_alojamiento_temp" = base_datos5,
"Tipo_alojamiento_pagadiario" = base_datos6,
"Tipo_alojamiento_hotel" = base_datos7,
"Num_hogar" = base_datos8,
"Facilidades" = base_datos9,
"Facilidadaes_otr" = base_datos10,
"Num_cuartos" = base_datos11,
"precioslocos_inquilinato" = base_datos12,
"precioslocos_cuarto" = base_datos13,
"precioslocos_pagadiario" = base_datos14,
"precioslocos_casa" = base_datos15,
"precioslocos_habitacion" = base_datos16,
"precioslocos_albergue" = base_datos17,
"precioslocos_asentamiento" = base_datos18,
"Pago_alojamiento" = base_datos19,
"Agua_valor" = base_datos20,
"Gas_valor" = base_datos21,
"EnergiaLuz_valor" = base_datos22,
"Internet_valor" = base_datos23,
"Telefono_valor" = base_datos24,
"Disminuye_arriendo" = base_datos25,
"Aumenta_arriendo" = base_datos26),
paste("Result/Clean_data/Check/REACH_Checks_JMMICOL_Sheltter_Total_", dia ,".xlsx", sep = ""))
#print avance
print("La bases de datos se han guardado en el archivo 'Result/Clean_data/Check/REACH_Checks_JMMICOL_Sheltter_Total_...' de manera correcta.")
cat("\n")
### Guardar bases de datos segun ORG
org <- base_datos %>% select(organizacion) %>% unique()
for (i in 1:nrow(org)) {
filtro <- base_datos %>% filter(organizacion %in% org[[1]][i])
dir_filtro <- writexl::write_xlsx(list("Base de datos" = filtro),
paste("Result/Clean_data/Feedback/Formato_Limpieza_Vivienda_", org[[1]][i] ,".xlsx", sep = ""))
}
#print avance
print("La bases de datos segun ORG 'Result/Clean_data/Feedback/Formato_Limpieza_Vivienda_..' se han guardado de manera correcta.")
cat("\n")
##salida de la lista
print("Funcion ejecutada con exito...")
##Return la lista con toda la informacion
return(lista)
}
jhoneder1993/jmmi_col documentation built on July 27, 2023, 8:10 a.m.
R Package Documentation
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Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Defines functions alojamiento_checks
Documented in alojamiento_checks
#' Alojamiento Checks
#'
#' Sirve para identificar los datos atipicos de precios y valores atipicos de la base de datos
#'
#' @param base_datos La base de datos despues de haber realizado el cleaning
#'
#' @return Encuestas_piloto
#' @return Intencion_moverse
#' @return Tipo_alojamiento_rancho
#' @return Tipo_alojamiento_temp
#' @return Tipo_alojamiento_pagadiario
#' @return Tipo_alojamiento_hotel
#' @return Num_hogar
#' @return Facilidades
#' @return Facilidadaes_otr
#' @return Num_cuartos
#' @return precioslocos_inquilinato
#' @return precioslocos_cuarto
#' @return precioslocos_pagadiario
#' @return precioslocos_casa
#' @return precioslocos_habitacion
#' @return precioslocos_albergue
#' @return precioslocos_asentamiento
#' @return Pago_alojamiento
#' @return Agua_valor
#' @return Gas_valor
#' @return EnergiaLuz_valor
#' @return Internet_valor
#' @return Telefono_valor
#' @return Disminuye_arriendo
#' @return Aumen ta_arriendo
#' @export
#'
#' @examples base_cleaning <- cleaning_alojamiento(base_datos_reshape)
#'
#' @examples base_outliers <- checks_alojamiento(base_cleaning)
#' @examples base_outliers <- checks_alojamiento(base_datos = base_cleaning )
alojamiento_checks <- function(base_datos){
lista <- list()
### Calcular cantidad_pago1
## Crear la columna cantidad_pago1
base_datos["cantidad_pago1"] <- NA
## Organizar columna creada
base_datos <- base_datos %>% relocate(cantidad_pago1, .after = valor_ant_alojamiento)
## Calcular cantidad_pago1
for(i in 1:nrow(base_datos)){
if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Diariamente"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i]) * 30
}else if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Semanalmente"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i]) * 4
}else if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Cada 15 días"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i]) * 2
}else if(replace_na(base_datos[["tiempo_pago"]][i], "") == "Cada mes"){
base_datos[["cantidad_pago1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["cantidad_pago"]][i])
}
}
### Calcular valor_ant_alojamiento1
## Crear la valor_ant_alojamiento1
base_datos["valor_ant_alojamiento1"] <- NA
## Organizar columna creada
base_datos <- base_datos %>% relocate(valor_ant_alojamiento1, .after = valor_ant_alojamiento)
## Calcular cantidad_pago1
for(i in 1:nrow(base_datos)){
if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Diariamente"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i]) * 30
}else if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Semanalmente"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i]) * 4
}else if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Cada 15 días"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i]) * 2
}else if(replace_na(base_datos[["pago_alojamiento_ant"]][i], "") == "Cada mes"){
base_datos[["valor_ant_alojamiento1"]][i] <- as.numeric(base_datos[["valor_ant_alojamiento"]][i])
}
}
base_datos <- base_datos %>% filter(!replace_na(base_datos[["consentimiento"]], "") == "No")
### Verificar encuesta piloto
base_datos2 <- base_datos
##fechas de recoleccion
fechas <- base_datos %>% select("fecha_encuesta") %>% unique()
fechas <- data.frame(fecha_encuesta = sort(fechas$fecha_encuesta))
fechas$encuesta_piloto <- NA
#agregar las variables a la base de datos
base_datos2$encuesta_piloto <- NA
#agregar los datos dados por el usuario a las fechas
print("Para la verificacion de las encuestas piloto")
cat("\n")
for(i in 1:nrow(fechas)){
valor <- readline(paste(prompt = "Hace parte de las encuestas piloto", paste(fechas[["fecha_encuesta"]][i], "?(si/no):", sep = "")))
while (tolower(valor) != "si" & tolower(valor) != "no") {
valor <- readline(paste(prompt = "Solo 'si' o 'no'. Hace parte de las encuestas piloto", paste(fechas[["fecha_encuesta"]][i], "?(si/no):", sep = "")))
}
fechas[["encuesta_piloto"]][i] <- valor
}
#Pasar los valores dados por el usuario de las fechas a la base de datos
for(i in 1:nrow(fechas)){
for(j in 1:nrow(base_datos)){
if (fechas[["fecha_encuesta"]][i] == base_datos2[["fecha_encuesta"]][j]){
base_datos2[["encuesta_piloto"]][j] <- fechas[["encuesta_piloto"]][i]
}
}
}
# Hacer filtro para los que son encuesta piloto
base_datos2 <- base_datos2 %>% filter(encuesta_piloto == "si")
# Eliminar la columna creada para el filtro
base_datos2 <- base_datos2 %>% select(-encuesta_piloto)
lista[["Encuestas_piloto"]] <- base_datos2
#print avance
print("La base de datos 'Encuestas_piloto' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Check intencion de moverse
base_datos3 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "fecha_encuesta", "organizacion", "encuestador", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "movimiento_otro")
base_datos3 <- base_datos3[,(names(base_datos3)) %in% dejar]
## Filtro
base_datos3 <- base_datos3 %>% filter(movimiento_otro != "")
lista[["Intencion_moverse"]] <- base_datos3
#print avance
print("La base de datos 'Intencion_moverse' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Check tipo de alojamiento
##Definicion rancho
base_datos4 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tipo_alojamiento_otr")
base_datos4 <- base_datos4[,(names(base_datos4)) %in% dejar]
base_datos4 <- base_datos4 %>% filter(tipo_alojamiento_otr != "")
lista[["Tipo_alojamiento_rancho"]] <- base_datos4
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_rancho' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Casa o apartamento- alojamiento temporal
base_datos5 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "prop_alojamiento", "tipo_alojamiento")
base_datos5 <- base_datos5[,(names(base_datos5)) %in% dejar]
base_datos5 <- base_datos5 %>% filter(prop_alojamiento == "Hospedaje temporal" & tipo_alojamiento == "Casa o apartamento")
lista[["Tipo_alojamiento_temp"]] <- base_datos5
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_temp' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Pagadiario diferente a alojamiento temporal
base_datos6 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "prop_alojamiento", "tipo_alojamiento")
base_datos6 <- base_datos6[,(names(base_datos6)) %in% dejar]
base_datos6 <- base_datos6 %>% filter(prop_alojamiento == "Hospedaje temporal" & tipo_alojamiento == "Pagadiario o pasa día")
lista[["Tipo_alojamiento_pagadiario"]] <- base_datos6
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_pagadiario' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Habitacion hotel diferente a alojamiento temporal
base_datos7 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "prop_alojamiento", "tipo_alojamiento")
base_datos7 <- base_datos7[,(names(base_datos7)) %in% dejar]
base_datos7 <- base_datos7 %>% filter(prop_alojamiento == "Hospedaje temporal" & tipo_alojamiento == "Habitación hotel")
lista[["Tipo_alojamiento_hotel"]] <- base_datos7
#print avance
print("La base de datos 'Tipo_alojamiento_hotel' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Confirmar outlier
## Numero integrantes hogar
base_datos8 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento","municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "num_hogar", "num_nohogar")
base_datos8 <- base_datos8[,(names(base_datos8)) %in% dejar]
base_datos8 <- base_datos8 %>% filter(as.numeric(num_hogar) > 10 | as.numeric(num_nohogar) > 10)
lista[["Num_hogar"]] <- base_datos8
#print avance
print("La base de datos 'Num_hogar' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Numero de facilidades
base_datos9 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "inodoro_compt",
"inodoro_indiv", "cuarto_prva", "cuarto_compt", "ducha_compt", "ducha_indiv", "lavamanos_compt",
"lavamanos_indiv", "cocina_compt", "cocina_indiv", "otr_facilidad", "lavan_compt", "lavan_indiv")
base_datos9 <- base_datos9[,(names(base_datos9)) %in% dejar]
base_datos9 <- base_datos9 %>% filter(as.numeric(inodoro_compt) < 0 | as.numeric(inodoro_indiv < 0) | as.numeric(cuarto_prva < 0) |
as.numeric(cuarto_compt) < 0 | as.numeric(ducha_compt < 0) | as.numeric(ducha_indiv < 0) |
as.numeric(lavamanos_compt) < 0 | as.numeric(lavamanos_indiv) < 0 | as.numeric(cocina_compt < 0) |
as.numeric(cocina_indiv) < 0 | as.numeric(otr_facilidad) < 0 | as.numeric(lavan_compt) < 0 |
as.numeric(lavan_indiv) < 0 | as.numeric(inodoro_compt) > 3 | as.numeric(inodoro_indiv) > 3 |
as.numeric(cuarto_prva) > 3 | as.numeric(cuarto_compt) > 3 | as.numeric(ducha_compt) > 3 |
as.numeric(ducha_indiv) > 3 | as.numeric(lavamanos_compt) > 3 | as.numeric(lavamanos_indiv) > 3 |
as.numeric(cocina_compt) > 3 | as.numeric(cocina_indiv) > 3 | as.numeric(otr_facilidad) > 3 |
as.numeric(lavan_compt > 3) | as.numeric(lavan_indiv) > 3)
lista[["Facilidades"]] <- base_datos9
#print avance
print("La base de datos 'Facilidades' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Otra facilidad
base_datos10 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "otr_facilidad_esp")
base_datos10 <- base_datos10[,(names(base_datos10)) %in% dejar]
base_datos10 <- base_datos10 %>% filter(otr_facilidad_esp != "")
lista[["Facilidades_otr"]] <- base_datos10
#print avance
print("La base de datos 'Facilidades_otr' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Numero cuatros
base_datos11 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "cuartos")
base_datos11 <- base_datos11[,(names(base_datos11)) %in% dejar]
base_datos11 <- base_datos11 %>% filter(as.numeric(cuartos) == 0 | as.numeric(cuartos) < 0 | as.numeric(cuartos) > 2)
lista[["Num_cuartos"]] <- base_datos11
#print avance
print("La base de datos 'Num_cuartos' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago inquilinato
base_datos12 <- base_datos
base_datos12 <- base_datos12 %>% filter(tipo_alojamiento == "Cuarto en Inquilinato")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos12[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos12[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos12[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos12[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos12)) {
if(replace_na(base_datos12[[name]][j], 0) > 2){
base_datos12[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos12[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos12 <- base_datos12[,(names(base_datos12)) %in% dejar]
base_datos12 <- base_datos12 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_inquilinato"]] <- base_datos12
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_inquilinato' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago cuarto
base_datos13 <- base_datos
base_datos13 <- base_datos13 %>% filter(tipo_alojamiento == "Cuarto en otro tipo de estructura")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos13) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos13[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos13[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos13[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos13[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos13)) {
if(replace_na(base_datos13[[name]][j], 0) > 2){
base_datos13[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos13[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos13 <- base_datos13[,(names(base_datos13)) %in% dejar]
base_datos13 <- base_datos13 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
#print avance
lista[["precioslocos_cuarto"]] <- base_datos13
print("La base de datos 'precioslocos_cuarto' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_cuarto'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad pago pagadiario
base_datos14 <- base_datos
base_datos14 <- base_datos14 %>% filter(tipo_alojamiento == "Pagadiario o pasa día")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos14) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos14[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos14[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos14[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos14[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos14)) {
if(replace_na(base_datos14[[name]][j], 0) > 2){
base_datos14[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos14[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos14 <- base_datos14[,(names(base_datos14)) %in% dejar]
base_datos14 <- base_datos14 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_pagadiario"]] <- base_datos14
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_pagadiario' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_pagadiario'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad casa o apartamento
base_datos15 <- base_datos
base_datos15 <- base_datos15 %>% filter(tipo_alojamiento == "Casa o apartamento")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos15) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos15[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos15[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos15[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos15[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos15)) {
if(replace_na(base_datos15[[name]][j], 0) > 2){
base_datos15[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos15[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos15 <- base_datos15[,(names(base_datos15)) %in% dejar]
base_datos15 <- base_datos15 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_casa"]] <- base_datos15
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_casa' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_casa'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad Habitacion hotel
base_datos16 <- base_datos
base_datos16 <- base_datos16 %>% filter(tipo_alojamiento == "Habitación hotel")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos16) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos16[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos16[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos16[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos16[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos16)) {
if(replace_na(base_datos16[[name]][j], 0) > 2){
base_datos16[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos16[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos16 <- base_datos16[,(names(base_datos16)) %in% dejar]
base_datos16 <- base_datos16 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_habitacion"]] <- base_datos16
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_habitacion' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_habitacion'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad Albergue
base_datos17 <- base_datos
base_datos17 <- base_datos17 %>% filter(tipo_alojamiento == "Albergue")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos17) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos17[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos17[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos17[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos17[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos17)) {
if(replace_na(base_datos17[[name]][j], 0) > 2){
base_datos17[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos17[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos17 <- base_datos17[,(names(base_datos17)) %in% dejar]
base_datos17 <- base_datos17 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_albergue"]] <- base_datos17
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_albergue' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_albergue'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Cantidad Ocupación en terrenos privados mediante asentamientos informales.
base_datos18 <- base_datos
base_datos18 <- base_datos18 %>% filter(tipo_alojamiento == "Ocupación en terrenos privados mediante asentamientos informales.")
variables <- c("cantidad_pago1", "valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal")
if (nrow(base_datos18) > 0){
for (i in variables){
# Nombre de la nueva columna
name <- paste("Z", i, sep = "_")
#valor de la columna
valor <- as.numeric(base_datos18[[i]]);
#promedio de la columna de la que toma el valor
mean_i <- mean(as.numeric(base_datos18[[i]]), na.rm = TRUE)
#des. estandar de la columna de la que toma el valor
sd_i <- sd(as.numeric(base_datos18[[i]]), na.rm = TRUE)
# Nuevo valor de la columna calculado
base_datos18[[name]] <- (abs(valor - mean_i) / sd_i)
# Datos > 2 van a quedar con 1, o sea atipicos
for (j in 1:nrow(base_datos18)) {
if(replace_na(base_datos18[[name]][j], 0) > 2){
base_datos18[[name]][j] <- 1
}else{
base_datos18[[name]][j] <- 0
}
}
}
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "tiempo_pago",
"cantidad_pago", "cantidad_pago1", "pago_alojamiento_ant", "valor_ant_alojamiento",
"valor_ant_alojamiento1", "deposito_cash", "pago_adelantado", "pago_formal", "Z_valor_ant_alojamiento1",
"Z_cantidad_pago1", "Z_deposito_cash", "Z_pago_adelantado", "Z_pago_formal")
base_datos18 <- base_datos18[,(names(base_datos18)) %in% dejar]
base_datos18 <- base_datos18 %>% filter(Z_cantidad_pago1 == 1 | Z_valor_ant_alojamiento1 == 1 |
deposito_cash == 1 | Z_pago_adelantado == 1 | Z_pago_formal == 1)
lista[["precioslocos_asentamiento"]] <- base_datos18
#print avance
print("La base de datos 'precioslocos_asentamiento' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
} else {
#print avance
print("No hay datos para 'precioslocos_asentamiento'. se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
}
## Valor servicios
base_datos19 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "valor_servicio_1",
"valor_servicio_2", "valor_servicio_3", "valor_servicio_4", "valor_servicio_5",
"valor_servicio_6", "valor_facilidades_1", "valor_facilidades_2",
"valor_facilidades_3", "valor_facilidades_4", "valor_facilidades_999")
base_datos19 <- base_datos19[,(names(base_datos19)) %in% dejar]
base_datos19 <- base_datos19 %>%
filter(if("valor_servicio_1" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_1) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_2" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_2) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_3" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_3) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_4" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_4) < 1000 else TRUE |
if("valor_servicio_5" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_servicio_5) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_1" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_1) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_2" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_2) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_3" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_3) < 1000 else TRUE |
if("valor_facilidades_4" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_4) < 1000 else TRUE |
as.numeric(valor_servicio_1) > 500000 | as.numeric(valor_servicio_2) > 300000 | as.numeric(valor_servicio_3) > 200000 |
as.numeric(valor_servicio_4) > 200000 | as.numeric(valor_servicio_5) > 200000 |
if("valor_facilidades_1" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_1) > 20000 else TRUE |
if("valor_facilidades_2" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_2) > 20000 else TRUE |
if("valor_facilidades_3" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_3) > 20000 else TRUE |
if("valor_facilidades_4" %in% names(base_datos19)) as.numeric(valor_facilidades_4) > 20000 else TRUE)
lista[["Pago_alojamiento"]] <- base_datos19
#print avance
print("La base de datos 'Pago_alojamiento' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
### Checks Logicos
## Agua
base_datos20 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_1", "valor_servicio_1")
base_datos20 <- base_datos20[,(names(base_datos20)) %in% dejar]
base_datos20 <- base_datos20 %>% filter(modo_pago_servicio_1 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_1) == 0 )
lista[["Agua_valor"]] <- base_datos20
#print avance
print("La base de datos 'Agua_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Gas
base_datos21 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_2", "valor_servicio_2")
base_datos21 <- base_datos21[,(names(base_datos21)) %in% dejar]
base_datos21 <- base_datos21 %>% filter(modo_pago_servicio_2 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_2) == 0 )
lista[["Gas_valor"]] <- base_datos21
#print avance
print("La base de datos 'Gas_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Energia y luz
base_datos22 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_3", "valor_servicio_3")
base_datos22 <- base_datos22[,(names(base_datos22)) %in% dejar]
base_datos22 <- base_datos22 %>% filter(modo_pago_servicio_3 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_3) == 0 )
lista[["EnergiaLuz_valor"]] <- base_datos22
#print avance
print("La base de datos 'EnergiaLuz_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Conectividad internet
base_datos23 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_4", "valor_servicio_4")
base_datos23 <- base_datos23[,(names(base_datos23)) %in% dejar]
base_datos23 <- base_datos23 %>% filter(modo_pago_servicio_4 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_4) == 0 )
lista[["Internet_valor"]] <- base_datos23
#print avance
print("La base de datos 'Internet_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Conectividad telefono
base_datos24 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento", "servicios 1",
"modo_pago_servicio_5", "valor_servicio_5")
base_datos24 <- base_datos24[,(names(base_datos24)) %in% dejar]
base_datos24 <- base_datos24 %>% filter(if("valor_servicio_5" %in% names(base_datos24)) modo_pago_servicio_5 == "Se paga por aparte" & as.numeric(valor_servicio_5) == 0 else FALSE)
lista[["telefono_valor"]] <- base_datos24
#print avance
print("La base de datos 'telefono_valor' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago (si disminuye): se verifica que si se reporta una disminución
## en el pago del arriendo efectivamente se cumpla
base_datos25 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento",
"cantidad_pago", "cambio_precio", "valor_ant_alojamiento")
base_datos25 <- base_datos25[,(names(base_datos25)) %in% dejar]
base_datos25 <- base_datos25 %>% filter(cantidad_pago == valor_ant_alojamiento | as.numeric(cantidad_pago) > as.numeric(valor_ant_alojamiento))
lista[["Disminuye_arriendo"]] <- base_datos25
#print avance
print("La base de datos 'Disminuye_arriendo' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
## Cantidad pago (si aumenta): se verifica que si se reporta un aumento
## en el pago del arriendo efectivamente se cumpla
base_datos26 <- base_datos
dejar <- c("uuid", "encuestador", "fecha_encuesta", "organizacion", "departamento", "municipio",
"zona_municipio", "barrio", "vereda", "sexo", "tipo_alojamiento",
"cantidad_pago", "cambio_precio", "valor_ant_alojamiento")
base_datos26 <- base_datos26[,(names(base_datos26)) %in% dejar]
base_datos26 <- base_datos26 %>% filter(cantidad_pago == valor_ant_alojamiento | as.numeric(cantidad_pago) < as.numeric(valor_ant_alojamiento))
lista[["Aumenta_arriendo"]] <- base_datos26
#print avance
print("La base de datos 'Aumenta_arriendo' se ha ejecutado de manera correcta.")
cat("\n")
##dia escrito, mes escrito, mes numero, dia, hora, minuto, segundo, año
##format(Sys.time(), "%a %b %m %d %H:%M:%S %Y")
dia <- format(Sys.time(), "%d-%m-%Y")
## Guardar las base de datos
dir_base_datos <- writexl::write_xlsx(list("Encuestas_piloto" = base_datos2,
"Intencion_moverse" = base_datos3,
"Tipo_alojamiento_rancho" = base_datos4,
"Tipo_alojamiento_temp" = base_datos5,
"Tipo_alojamiento_pagadiario" = base_datos6,
"Tipo_alojamiento_hotel" = base_datos7,
"Num_hogar" = base_datos8,
"Facilidades" = base_datos9,
"Facilidadaes_otr" = base_datos10,
"Num_cuartos" = base_datos11,
"precioslocos_inquilinato" = base_datos12,
"precioslocos_cuarto" = base_datos13,
"precioslocos_pagadiario" = base_datos14,
"precioslocos_casa" = base_datos15,
"precioslocos_habitacion" = base_datos16,
"precioslocos_albergue" = base_datos17,
"precioslocos_asentamiento" = base_datos18,
"Pago_alojamiento" = base_datos19,
"Agua_valor" = base_datos20,
"Gas_valor" = base_datos21,
"EnergiaLuz_valor" = base_datos22,
"Internet_valor" = base_datos23,
"Telefono_valor" = base_datos24,
"Disminuye_arriendo" = base_datos25,
"Aumenta_arriendo" = base_datos26),
paste("Result/Clean_data/Check/REACH_Checks_JMMICOL_Sheltter_Total_", dia ,".xlsx", sep = ""))
#print avance
print("La bases de datos se han guardado en el archivo 'Result/Clean_data/Check/REACH_Checks_JMMICOL_Sheltter_Total_...' de manera correcta.")
cat("\n")
### Guardar bases de datos segun ORG
org <- base_datos %>% select(organizacion) %>% unique()
for (i in 1:nrow(org)) {
filtro <- base_datos %>% filter(organizacion %in% org[[1]][i])
dir_filtro <- writexl::write_xlsx(list("Base de datos" = filtro),
paste("Result/Clean_data/Feedback/Formato_Limpieza_Vivienda_", org[[1]][i] ,".xlsx", sep = ""))
}
#print avance
print("La bases de datos segun ORG 'Result/Clean_data/Feedback/Formato_Limpieza_Vivienda_..' se han guardado de manera correcta.")
cat("\n")
##salida de la lista
print("Funcion ejecutada con exito...")
##Return la lista con toda la informacion
return(lista)
}
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