knitr::opts_chunk$set( cache = FALSE, collapse = TRUE, eval = TRUE, comment = "#>" )
Este paquete se integra perfectamente con ggplot2 y se puede usar incluso con shiny.
Vamos a mostrar la Region de los Rios y a agregar los nombres de las comunas junto con la informacion de poblacion adulto mayor.
library(chilemapas) library(dplyr) library(ggplot2) poblacion_adulto_mayor_comunas <- censo_2017_comunas %>% filter(as.integer(edad) >= 14) %>% group_by(codigo_comuna) %>% summarise(pob_adulto_mayor = sum(poblacion)) comunas_los_rios <- mapa_comunas %>% filter(codigo_region == 14) %>% left_join( codigos_territoriales %>% select(matches("comuna")) ) %>% left_join(poblacion_adulto_mayor_comunas) # estos colores vienen del paquete colRoz # https://github.com/jacintak/colRoz paleta <- c("#DCA761", "#CFB567", "#BFBC71", "#9EA887", "#819897") ggplot(comunas_los_rios) + geom_sf(aes(fill = pob_adulto_mayor, geometry = geometry)) + geom_sf_label(aes(label = nombre_comuna, geometry = geometry)) + scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Poblacion\nadulto mayor") + labs(title = "Poblacion de 65 anios y mas en la Region de los Rios") + theme_minimal(base_size = 13)
poblacion_adulto_mayor_provincias <- censo_2017_comunas %>% filter(as.integer(edad) >= 14) %>% left_join(codigos_territoriales) %>% group_by(codigo_provincia) %>% summarise(pob_adulto_mayor = sum(poblacion)) provincias_los_rios <- mapa_comunas %>% filter(codigo_region == 14) %>% generar_provincias() %>% left_join( codigos_territoriales %>% select(matches("provincia")) %>% distinct() ) %>% left_join(poblacion_adulto_mayor_provincias) ggplot(provincias_los_rios) + geom_sf(aes(fill = pob_adulto_mayor, geometry = geometry)) + geom_sf_label(aes(label = nombre_provincia, geometry = geometry)) + scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Poblacion\nadulto mayor") + labs(title = "Poblacion de 65 anios y mas en la Region de los Rios") + theme_minimal(base_size = 13)
poblacion_adulto_mayor_regiones <- censo_2017_comunas %>% filter(as.integer(edad) >= 14) %>% left_join(codigos_territoriales) %>% group_by(codigo_region) %>% summarise(pob_adulto_mayor = sum(poblacion)) region_los_rios <- mapa_comunas %>% filter(codigo_region == 14) %>% generar_regiones() %>% left_join( codigos_territoriales %>% select(matches("region")) %>% distinct() ) %>% left_join(poblacion_adulto_mayor_regiones) ggplot(region_los_rios) + geom_sf(aes(fill = pob_adulto_mayor, geometry = geometry)) + geom_sf_label(aes(label = nombre_region, geometry = geometry)) + scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Poblacion\nadulto mayor") + labs(title = "Poblacion de 65 anios y mas en la Region de los Rios") + theme_minimal(base_size = 13)
Se provee un dataset de todas las zonas urbanas (agregación de manzanas) contempladas en el CENSO.
zonas_valdivia <- mapa_zonas %>% filter(codigo_comuna == "14101") %>% inner_join( censo_2017_zonas %>% filter( substr(geocodigo, 1, 2) == 14, as.integer(edad) >= 4 ) ) paleta <- c("#628ca5", "#dca761") ggplot() + geom_sf(data = zonas_valdivia, aes(fill = poblacion, geometry = geometry)) + geom_sf(data = filter(comunas_los_rios, codigo_comuna == "14101"), aes(geometry = geometry), colour = "#2A2B75", fill = NA) + ylim(-39.9, -39.78) + xlim(-73.4, -73.17) + scale_fill_gradientn(colors = paleta, name = "Población") + labs(title = "Poblacion de 65 anios y mas en la Comuna de Valdivia") + theme_minimal(base_size = 13)
divisiones_electorales
.divisiones_salud
.Add the following code to your website.
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