mapeo_optimizado_vigo.r

# Lista de paquetes que se necesitan
packages <- c("janitor", "rlang", "sf", "tidyverse", "ggplot2")

# Instalar paquetes faltantes
packages_needed <- packages[!(packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if (length(packages_needed) > 0) {
  lapply(packages_needed, install.packages)
}

# Cargar paquetes
lapply(packages, require, character.only = TRUE)

rm(list=ls())


# Leer el shapefile de las secciones censales de España directamente desde el archivo ZIP
zip_file <- "Seccionado_2021.zip"
unzip(zipfile = zip_file, exdir = tempdir())
shp_file <- list.files(tempdir(), pattern = ".shp$", full.names = TRUE)
censales_shp <- sf::read_sf(shp_file)

rm(shp_file, zip_file)

# Función para filtrar y unir
filter_and_union <- function(shp, CUSEC_values) {
  shp %>%
    filter(CUSEC %in% CUSEC_values) %>%
    st_union()
}


vigo <- censales_shp %>%
  filter(NMUN=="Vigo" )


#con st_union y summarize
vigo_distritos <- vigo %>% 
  group_by(CDIS) %>% 
  summarize(geometry = st_union(geometry))


# Asumiendo que tu data.frame se llama distritos_union
vigo_distritos <- vigo_distritos %>%
  mutate(CDIS = sprintf("Dist. %02d", as.integer(CDIS)))

# Limpiar zona de trabajo
rm(censales_shp, vigo)



#importar datos de población
poblacion <- read.csv("vigo.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")


#limpiar nombres de columnas en poblacion con janitor
poblacion <- poblacion %>% clean_names()
vigo_distritos <- vigo_distritos %>% clean_names()


#unir distritos_union con poblacion
vigo_datos <- merge(vigo_distritos, poblacion, by = "cdis", all.x = TRUE, sep = ";", dec = ",") 

str(vigo_datos)

#reordenar el dataframe prueba en base a la variable distrito
vigo_datos <- vigo_datos   %>% 
    arrange(distrito)




#crear mapa del % de desplazamientos sobre el total
vigo_datos %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = uso_autobus), color = "black", linewidth = .6) +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "right") +  # Establecer la posición de la leyenda en la parte inferior
  scale_fill_gradient(name = "Media de\ndesplazamientos",
                      low = "#FF2E29", high = "#FFD1CE") +  
  theme(legend.text = element_text(size = 12),
        legend.title = element_text(size = 12)) +
  guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 2, barheight = 15, title.position = "top")) +
  geom_sf_label(aes(label = paste0(uso_autobus, "%")), size = 4, color = "black", inherit.aes = FALSE)























#crear mapa del % de desplazamientos sobre el total
vigo_datos %>% 
    ggplot() +
    geom_sf(aes(fill = x_desplazamientos_sobre_total), color = "black", linewidth = .6) +
    theme_void()+
    theme(legend.position = "bottom")+
    scale_fill_continuous(name = "Media de desplazamientos", trans = 'reverse')+
    theme(legend.text = element_text(size = 20),
          legend.title = element_text(size= 20))+
          guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 2, barheight = 15, title.position = "top"))+
    theme(text = element_text(size = 24))+
    theme(legend.position = "none")+
    geom_sf_label(aes(label = paste0(round(x_desplazamientos_sobre_total * 100, 2), "%")),size = 6,  color = "black", inherit.aes = FALSE)


#crear mapa del % de desplazamientos sobre el total
vigo_datos %>% 
    ggplot() +
    geom_sf(aes(fill = ratio_de_pob_despl), color = "black", linewidth = .6) +
    theme_void()+
    theme(legend.position = "bottom")+
    scale_fill_continuous(name = "Media de desplazamientos", trans = 'reverse')+
    theme(legend.text = element_text(size = 20),
          legend.title = element_text(size= 20))+
          guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 2, barheight = 15, title.position = "top"))+
    theme(text = element_text(size = 24))+
    theme(legend.position = "none")+
    geom_sf_label(aes(label = ratio_de_pob_despl),size = 6,  color = "#000000", inherit.aes = FALSE)


vigo_datos %>% 
    ggplot() +
    geom_sf(aes(fill = duracion_media_de_desplazamiento), color = "black", linewidth = .6) +
    theme_void()+
    theme(legend.position = "bottom")+
    scale_fill_continuous(name = "Media de desplazamientos", trans = 'reverse',)+
    theme(legend.text = element_text(size = 20),
          legend.title = element_text(size= 20))+
          guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 2, barheight = 15, title.position = "top"))+
    theme(text = element_text(size = 24))+
    theme(legend.position = "none")+
#añadir etiquetas con decimales
          geom_sf_label(aes(label = paste0(format(duracion_media_de_desplazamiento,decimal.mark = getOption("OutDec")))), 
          size = 7,  
          color = "#000000", 
          hjust =0.35)



#crear mapa de media de desplazamientos
vigo_datos %>% 
    ggplot() +
    geom_sf(aes(fill = media_de_desplazamientos), color = "black", linewidth = .6) +
    theme_void()+
    theme(legend.position = "bottom")+
    scale_fill_continuous(low = "#f2769534", high = "#cc004e")+  
    theme(legend.text = element_text(size = 20),
          legend.title = element_text(size= 20))+
          guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 2, barheight = 15, title.position = "top"))+
    theme(text = element_text(size = 24))+
    theme(legend.position = "none")+
#añadir etiquetas con decimales
          geom_sf_label(aes(label = paste0(zona,": ", format((round(media_de_desplazamientos, 2)), decimal.mark = getOption("OutDec")))), size = 6,  color = "#000000", inherit.aes = FALSE)
 #añadir etiquetas con porcentaje
          #geom_sf_label(aes(label = paste0(zona,": ", round(x_de_movilidad_activa_como_medio_principal * 100, 2), "%")),size = 6,  color = "black", inherit.aes = FALSE)


# crear mapa de densidad de población
vigo_datos %>%
    ggplot() +
    geom_sf(aes(fill = x_de_movilidad_activa_como_medio_principal), color = "black", linewidth = .6) +
    theme_void()+
    theme(legend.position = "bottom")+
     scale_fill_continuous(name = "Movilidad activa", low = "#f2769534", high = "#cc004e")+
    theme(legend.text = element_text(size = 20),
          legend.title = element_text(size= 20))+
          guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 2, barheight = 10, title.position = "top"))+
    theme(text = element_text(size = 24))+
     theme(legend.position = c(.89, 0.18))