-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 6
/
Copy pathclase_3_unlp_graficos_ti.R
267 lines (217 loc) · 10.2 KB
/
clase_3_unlp_graficos_ti.R
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
library(herramientas)
library(comunicacion)
library(tidyverse)
library(data.table)
library(lubridate)
#preparacion graficos turismo internacional
anio_ref = 2023
# Base turistas desde 2016 ####
base_turistas_ori <- read_file_srv("/srv/DataDNMYE/turismo_internacional/bases_proceso/turismo_internacional_visitantes.rds")
names(base_turistas_ori)
turistas_nr_edad_sexo_anio_ref <- base_turistas_ori %>%
filter(tipo_visitante == "Turistas", anio == anio_ref,
turismo_internac == "Receptivo") %>%
group_by(sexo, grupoetario, pais_agrupado, via) %>%
summarise (casos_ponderados = sum(casos_ponderados)) %>%
ungroup()
turistas_nr_edad_sexo <- turistas_nr_edad_sexo_anio_ref %>%
group_by(sexo, grupoetario) %>%
summarise (casos_ponderados = sum(casos_ponderados)) %>%
ungroup()
#saco notacion cientifica
options(scipen = 999)
turistas_nr_edad_sexo_porc <- turistas_nr_edad_sexo %>%
group_by(grupoetario) %>%
mutate(porc_genero = round(casos_ponderados/sum(casos_ponderados)*100, 1)) %>%
filter(grupoetario != "Sin dato") %>%
ungroup()
ggplot(turistas_nr_edad_sexo_porc, aes(grupoetario,casos_ponderados, fill = sexo)) +
geom_col()+
geom_text (aes(label=paste0(round(porc_genero),"%")), position=position_stack(vjust=0.5))+
geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7, linewidth = 0.5) +
scale_fill_dnmye() +
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark = ".", decimal.mark = ","))+
theme_minimal()+
theme(#legend.position = "", #saca referencia en leyenda
#legend.title = element_blank(), #saca titulo leyenda
axis.text.x =element_text (size =12, vjust = 0.7),
axis.text.y = element_text(size = 12),
#legend.text = element_blank(),
plot.caption = element_text (size =10, hjust = 1)) +
labs(title = "Viajes de turistas no residentes según grupo etario y género. Enero-Junio 2023",
y = "",
x = "",
color= "",
fill="Género",
caption = "Fuente: DNMyE en base a datos de DNM." )
ggsave("imgs/clases_unlp/ti_2023_edad_gen.png", width = 12, height = 5)
base_turistas <- base_turistas_ori %>%
filter(tipo_visitante == "Turistas") %>%
select(anio,mes,turismo_internac,casos_ponderados,
pais_agrupado, destino_agrup, via) %>%
group_by(anio,mes,turismo_internac,
pais_agrupado, destino_agrup, via) %>%
summarise (casos_ponderados = sum(casos_ponderados)) %>%
ungroup()
#completo meses faltantes:
base_turistas <- complete (base_turistas,
expand(base_turistas, anio, mes,
nesting(destino_agrup,
pais_agrupado,
turismo_internac,
via)),
fill = list(casos_ponderados = 0))
#paso mes a factor (con Total)
base_turistas <- base_turistas %>%
mutate (mes = fcase(mes == 1 ,"Enero", mes == 2 ,"Febrero",
mes == 3 ,"Marzo", mes == 4 ,"Abril",
mes == 5 ,"Mayo", mes == 6 ,"Junio",
mes == 7 ,"Julio", mes == 8 ,"Agosto",
mes == 9 ,"Septiembre", mes == 10 ,"Octubre",
mes == 11 ,"Noviembre", mes == 12 ,"Diciembre"))
base_turistas$mes<- factor(base_turistas$mes,
levels = c("Total", "Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril",
"Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto",
"Septiembre", "Octubre", "Noviembre",
"Diciembre"),
ordered = TRUE)
# Serie historica ####
#levanto datos historicos: 90-2015 anuales (por pais_agrupado/destino_agrup)
#Receptivo:
receptivo_90_2015 <- read_file_srv("/srv/DataDNMYE/turismo_internacional/bases_proceso/series/serie_anual_pais_1990.xlsx",
sheet = "receptivo") %>%
filter(anio <= 2015) %>%
rename(turistas_r = viajes_turistas)
receptivo_completo <- base_turistas %>%
filter(turismo_internac == "Receptivo") %>%
group_by(anio, pais_agrupado) %>%
summarise(turistas_r = sum(casos_ponderados))%>%
rbind(receptivo_90_2015)
#Emisivo:
emisivo_90_2015 <- read_file_srv("/srv/DataDNMYE/turismo_internacional/bases_proceso/series/serie_emisivo_1990_ancho.xlsx", sheet = "anual_pais_90") %>%
filter(anio <= 2015) %>%
pivot_longer(cols = -anio,
names_to = c("destino_agrup"),
values_to = "turistas_e")
emisivo_completo <- base_turistas %>%
filter(turismo_internac == "Emisivo") %>%
group_by(anio, destino_agrup) %>%
summarise(turistas_e = sum(casos_ponderados))%>%
rbind(emisivo_90_2015)
#serie anual sin pais:
emisivo_completo_sin_pais <- emisivo_completo %>%
group_by(anio) %>%
summarise(casos_ponderados = sum(turistas_e)) %>%
mutate(turismo_internac= "Emisivo")
receptivo_completo_sin_pais <- receptivo_completo %>%
group_by(anio) %>%
summarise(casos_ponderados = sum(turistas_r)) %>%
mutate(turismo_internac= "Receptivo")
total_anual_sin_pais <- receptivo_completo_sin_pais %>%
rbind(emisivo_completo_sin_pais) %>%
filter(anio <= 2022) %>% #dejo hasta ultimo año completo
mutate(anio = ymd(paste(anio, 1, 1, sep = "-")))
#Grafico serie historica ####
serie_anual <- ggplot(total_anual_sin_pais, aes(anio,casos_ponderados/1000000, colour = turismo_internac)) +
geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7) +
geom_line(linewidth = 1.2 , alpha = 0.8) +
geom_point(size = 2.0, alpha = 0.8)+
#geom_text(aes(label = round(casos_ponderados/1000000,1), vjust = 1))+
scale_color_dnmye() +
scale_x_date(date_breaks = "1 years", date_labels = "%Y", expand = c(.01,.01))+
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark = ".", decimal.mark = "," )) +
theme_minimal()+
theme(legend.position = "bottom",
axis.text.x = element_text (angle=90),
plot.caption = ggtext::element_markdown() ) +
labs(title = "Viajes de turistas internacionales por año. 1990-2022",
y = "en millones de viajes de turistas",
x = "",
color= "",
caption = "Fuente: DNMyE en base a datos de DNM." )
serie_anual
ggsave("imgs/clases_unlp/ti_serie_anual.png", width = 12, height = 6)
#Grafico por pais NR 2023 ####
base_turistas_actual <- base_turistas %>%
filter(anio == 2023, turismo_internac == "Receptivo") %>%
group_by(anio,turismo_internac,
pais_agrupado, via) %>%
summarise (casos_ponderados = sum(casos_ponderados))%>%
ungroup() %>%
mutate (pais_agrupado = as_factor(pais_agrupado),
pais_agrupado = fct_relevel(pais_agrupado, c("Bolivia","Brasil",
"Chile", "Paraguay",
"Uruguay",
"EE.UU. y Canadá",
"Resto de América",
"Europa",
"Resto del mundo"))
)
graf_pais_ti <- ggplot(base_turistas_actual) +
geom_bar(aes(x= pais_agrupado, weight= casos_ponderados, fill =via))+
scale_fill_dnmye() +
geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7, size = 0.5) +
scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark = ".", decimal.mark = "," )) +
theme_minimal()+
theme(legend.position = "bottom",
axis.text.x =element_text (size =11, angle=45, vjust = 0.6),
axis.text.y = element_text(size = 12),
legend.text = element_text (size =12),
plot.caption = element_text (size =12, hjust = 0.0)) +
labs(title = "Viajes de turistas no residentes por país de residencia, según medio de transporte",
subtitle = "Total país. Enero a Junio 2023",
y = "",
x = "",
color= "",
fill="",
caption = "Fuente: DNMyE en base a datos de DNM." )
graf_pais_ti
ggsave("imgs/clases_unlp/ti_paisvia.png", width = 12, height = 6)
#graf_paisvia_ti <- ggplot(base_turistas_actual) +
# geom_bar(aes(x= via, weight= casos_ponderados, fill =pais_agrupado))+
# scale_fill_dnmye() +
# geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7, size = 0.5) +
# scale_y_continuous(labels = scales::number_format(big.mark = ".", decimal.mark = "," )) +
# theme_minimal()+
# theme(legend.position = "bottom",
# axis.text.x =element_text (size =11, angle=45, vjust = 0.6),
# axis.text.y = element_text(size = 12),
# legend.text = element_text (size =12),
# plot.caption = element_text (size =12, hjust = 0.0)) +
# labs(title = "Viajes de turistas no residentes por vía, según país de residencia",
# subtitle = "Total país. Enero a Junio 2023",
# y = "",
# x = "",
# color= "",
# fill="",
# caption = "Fuente: DNMyE en base a datos de DNM." )
#
#graf_paisvia_ti
#ggsave("imgs/clases_unlp/ti_viapais.png", width = 12)
paso_anio_ref <- base_turistas_ori %>%
filter(tipo_visitante == "Turistas", anio == anio_ref, turismo_internac == "Receptivo") %>%
group_by(via, paso_publ) %>%
summarise (casos_ponderados = sum(casos_ponderados)) %>%
ungroup()
pasos_agrup <-paso_anio_ref %>%
mutate(paso2 = fct_lump(paso_publ, n = 22, w = casos_ponderados, other_level = "Otros")) %>%
group_by(paso2) %>%
summarise (casos_ponderados = sum(casos_ponderados)) %>%
ungroup() %>%
mutate (porcentaje = round(casos_ponderados/sum(casos_ponderados), 3),
eti = if_else(paso2 %in%
c("Aeropuerto Ezeiza-Aeroparque", "Puerto de Buenos Aires", "Paso Cristo Redentor", "Aeropuerto Mendoza", "Aeropuerto Córdoba"),
"Paso ETI", "Paso No ETI"))
pasos_agrup %>% count(eti, wt = porcentaje)
ggplot(pasos_agrup, aes(x = fct_reorder(paso2, porcentaje), y = porcentaje*100, fill = eti)) +
geom_col() +
coord_flip()+
geom_text(aes(label = scales::label_percent(decimal.mark= "," )(porcentaje)),
position = position_stack(vjust = .5),
size = 3) +
labs(title = "Porcentaje de viajes de turistas por paso. Enero -Junio 2023",
x="",
y = "",
fill = "") +
theme_minimal()
ggsave("imgs/clases_unlp/ti_pasos.png", width = 12, height = 5)