In perezp44/spanishRpoblacion: Proporciona datos de poblacion para municipios (y entidades) para los años 2010 a 2017 (provenientes del padron INE)

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>", message = FALSE, warning = FALSE
)

Introducción

spanishRpoblacion Es un paquete de datos. Contiene datos de población del Padrón. En concreto contiene archivos referentes a dos grupos de datos:

• Datos referentes a municipios para los años 1996, 1998-2017

• Datos referentes a unidades poblacionales para el periodo 2010-2017

En ambos casos los datos están sacados del INE. Para facilitar su uso he creado la variable INECodMuni, un código de 5 cifras que identifica de manera única los municipios españoles y alguna variable más para identificar la provincia y la C.A. Un poco más de información abajo.

Datos de población para municipios

El INE tiene aquí un fichero .zip con los datos de población del Padrón para municipios para los periodos 1996, 1998-2017. Al descomprimir el fichero se obtiene un fichero excel para cada uno de los periodos; es decir 21 ficheros.

Los datos fusionados y convenientemente tratados se ofrecen en el archivo: INE_padron_muni_96_17

Ejemplo

Para cargar el fichero con los datos basta con:

# devtools::install_github("perezp44/spanishRpoblacion")
library(spanishRpoblacion)
df <- INE_padron_muni_96_17

Datos de población para entidades

Están sacados del INE. Concretamente de aquí Así que los datos en realidad provienen del Nomenclátor: Población del Padrón Continuo por Unidad Poblacional. Me bajé los ficheros de los años 2010 a 2017, ambos incluidos.

Los datos fusionados y convenientemente tratados se ofrecen en el archivo: INE_padron_entidades_10_17

Más información sobre los datos refrentes a entidades

El INE tiene información detallada aquí del diseño de registro. Yo para entenderlo usé los datos referentes a mi pueblo, lo muestro abajo.

Mi pueblo

Mi pueblo es Pancrudo, en la provincia de Teruel. Es mi pueblo, pero para el INE es un municipio compuesto de 4 núcleos: Pancrudo, Portalrubio, Cervera del rincón y Cuevas de Portalrubio. Veamos sus registros para 2017

Pancrudo <- structure(list(X1 = c("44177000000PANCRUDO                                                                  119     72     47", 
"44177000100CERVERA DEL RINCÓN                                                         15      9      6", 
"44177000101CERVERA DEL RINCÓN                                                         15      9      6", 
"44177000200CUEVAS DE PORTALRUBIO                                                       9      7      2", 
"44177000201CUEVAS DE PORTALRUBIO                                                       9      7      2", 
"44177000300PANCRUDO                                                                   77     45     32", 
"44177000301PANCRUDO                                                                   77     45     32", 
"44177000400PORTALRUBIO                                                                18     11      7", 
"44177000401PORTALRUBIO                                                                18     11      7"
), anyo = c("2017", "2017", "2017", "2017", "2017", "2017", "2017", 
"2017", "2017"), Code_unidad_poblacional = c("44177000000", "44177000100", 
"44177000101", "44177000200", "44177000201", "44177000300", "44177000301", 
"44177000400", "44177000401"), Nombre_unidad_poblacional = c("PANCRUDO", 
"CERVERA DEL RINCÓN", "CERVERA DEL RINCÓN", "CUEVAS DE PORTALRUBIO", 
"CUEVAS DE PORTALRUBIO", "PANCRUDO", "PANCRUDO", "PORTALRUBIO", 
"PORTALRUBIO"), Poblacion_Total = c("119", "15", "15", "9", "9", 
"77", "77", "18", "18"), Poblacion_H = c("72", "9", "9", "7", 
"7", "45", "45", "11", "11"), Poblacion_M = c("47", "6", "6", 
"2", "2", "32", "32", "7", "7"), Provincia = c("44", "44", "44", 
"44", "44", "44", "44", "44", "44"), Municipio = c("177", "177", 
"177", "177", "177", "177", "177", "177", "177"), Entidad_colectiva = c("00", 
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00"), Entidad_singular = c("00", 
"01", "01", "02", "02", "03", "03", "04", "04"), Nucleo_o_diseminado = c("00", 
"00", "01", "00", "01", "00", "01", "00", "01"), TIPO = c("Municipio", 
"Entidad singular", "Nucleos", "Entidad singular", "Nucleos", 
"Entidad singular", "Nucleos", "Entidad singular", "Nucleos")), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -9L), .Names = c("X1", 
"anyo", "Code_unidad_poblacional", "Nombre_unidad_poblacional", 
"Poblacion_Total", "Poblacion_H", "Poblacion_M", "Provincia", 
"Municipio", "Entidad_colectiva", "Entidad_singular", "Nucleo_o_diseminado", 
"TIPO"))

library(tidyverse)
bb <- Pancrudo %>% select(X1, Code_unidad_poblacional, Nombre_unidad_poblacional, Poblacion_Total)

knitr::kable(bb)

Mi pueblo tenía en 2017, como podéis ver en la tabla, 77 habitantes, pero el municipio de Pancrudo tenía 119 (somos grandes!!)

Para entender la codificación lo mejor es ir al diseño de registro, pero en este artículo de la Wiki lo explican bien.

Ejemplos

Para cargar el fichero con los datos basta con:

# devtools::install_github("perezp44/spanishRpoblacion")
library(spanishRpoblacion)
df <- INE_padron_entidades_10_17

Para ver los registros de pancrudo en 2017:

library(tidyverse)
Pancrudo <- INE_padron_entidades_10_17 %>% 
            filter(anyo == "2017") %>% 
            filter(INECodMuni == 44177) 

Para ver los municipios en 2017 (hay 8.124):

#- municipios en 2017 (EC=00, ES=00 y NUC=00)
muni_2017 <- INE_padron_entidades_10_17 %>% filter(anyo == "2017")  %>%     
             filter(str_detect(Code_unidad_poblacional, "(000000)$"))

Para ver como ha variado el número de municipios en 2010-2017:

#- nº de municipios por año
aa <- INE_padron_entidades_10_17 %>% 
      filter(str_detect(Code_unidad_poblacional, "(000000)$")) %>%
      group_by(anyo) %>% 
      summarise(NN = n())

perezp44/spanishRpoblacion documentation built on May 28, 2019, 4:39 p.m.