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Actualizo EOH a marzo

.Rproj.user/shared/notebooks/paths

@@ -1,2 +1,4 @@
+/home/mcipponeri/dnme_apps/eoh.Rmd="E2D75A31"
+/home/mcipponeri/informes_pdf/eoh/eoh.Rmd="0860C381"
 /home/spinelli/ECONOMIA/dnme_apps/empleo.Rmd="D182E1D0"
 /home/ssoubiel/trabajos/dnme_apps/conectividad.Rmd="D6491511"

eoh.Rmd

@@ -37,8 +37,8 @@ Sys.setlocale(locale = "es_AR.UTF-8")
 
 
 # Definir mes / trimestre / año de referencia para títulos ----
-fecha <- as.Date("2024-02-01")
-mes <- "Febrero"
+fecha <- as.Date("2024-03-01")
+mes <- "Marzo"
 #trimestre <- "2do"
 anio <- "2024"
 
@@ -250,7 +250,7 @@ name_cat2 <- tabla2[tabla2$pernoctes_total == sort(tabla2$pernoctes_total)[lengt
 ### (Publicado en `r format(Sys.time(), '%B %Y')` con datos actualizados a `r paste(tolower(mes)," de ",anio)`)
 
 
-+ En `r tolower(mes)` de `r anio`, se hospedaron `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,5]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` millones de viajeros (cayendo `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,6]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% en comparación con el mismo mes de 2022) con una estadía de `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,7]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` noches en promedio (`r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,8]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% var. i.a). **El total de pernoctes registrados ascendió a `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,3]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` millones de noches (`r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,4]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% var .i.a)**. 
++ En `r tolower(mes)` de `r anio`, se hospedaron `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,5]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` millones de viajeros (cayendo `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,6]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% en comparación con el mismo mes de 2023) con una estadía de `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,7]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` noches en promedio (`r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,8]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% var. i.a). **El total de pernoctes registrados ascendió a `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,3]),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` millones de noches (`r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[3,4]*100),1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% var .i.a)**. 
 
 + El `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[1,5]/tablafinal_ficha[3,5]*100),0), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% de los viajeros hospedados fueron residentes, los cuales registraron el `r format(round(as.numeric(tablafinal_ficha[1,3]/tablafinal_ficha[3,3]*100),0), decimal.mark = ",", big.mark = ".")`% de las pernoctaciones.
 
@@ -787,7 +787,7 @@ check <- nrow(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na
 <br>
 
 
-+ **La mayor cantidad de pernoctaciones se registraron en la región `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))`**, con `r format(round(as.numeric(max(tabla3_A$pernoctes_total, na.rm = T)), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil noches, seguida por `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-1], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-1], "pernoctes_total"] %>% filter(!is.na(pernoctes_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil) y `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-2], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-2], "pernoctes_total"] %>% filter(!is.na(pernoctes_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil noches), mientras que en la distribución de los viajeros **fue la región `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` la que concentró la mayor cantidad (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil)**, seguida por `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-1], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` y `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-2], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (con `r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-1], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil y `r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-2], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil viajeros hospedados, respectivamente).
++ **La mayor cantidad de pernoctaciones se registraron en la región `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))`**, con `r format(round(as.numeric(max(tabla3_A$pernoctes_total, na.rm = T)), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil noches, seguida por `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-1], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-1], "pernoctes_total"] %>% filter(!is.na(pernoctes_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil) y `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-2], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$pernoctes_total == sort(tabla3_A$pernoctes_total, na.last = T)[length(tabla3_A$pernoctes_total)-2], "pernoctes_total"] %>% filter(!is.na(pernoctes_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil noches), mientras que en la distribución de los viajeros **fue, nuevamente, la región `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` la que concentró la mayor cantidad (`r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil)**, seguida por `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-1], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` y `r as.character(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-2], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)))` (con `r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-1], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil y `r format(round(as.numeric(tabla3_A[tabla3_A$viajeros_total == sort(tabla3_A$viajeros_total, na.last = T)[length(tabla3_A$viajeros_total)-2], "viajeros_total"] %>% filter(!is.na(viajeros_total))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` mil viajeros hospedados, respectivamente).
 
 + Las mayores estadías en `r tolower(mes)` de `r anio` se estimaron en `r ifelse(check == 1, as.character(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino))), paste0(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)) %>% head(1), " y ", tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "region_de_destino"] %>% filter(!is.na(region_de_destino)) %>% tail(1)))` con `r format(round(as.numeric(unique(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na.last = T)[length(tabla3_A$estadia_total)], "estadia_total"] %>% filter(!is.na(estadia_total)))), 1), decimal.mark = ",", big.mark = ".")` noches promedio.
 
@@ -803,8 +803,8 @@ check <- nrow(tabla3_A[tabla3_A$estadia_total == sort(tabla3_A$estadia_total, na
 pernoctaciones_localidad <-read.csv("/srv/DataDNMYE/eoh/recursos/recursos_ficha/pernoctes-viajeros-y-estadia-media-por-localidad.csv", encoding = "UTF-8")
 
 #Localidades que no corresponde mostrar datos (AD HOC,INDEC)
-localidades_sin_datos <- c("Corrientes","Valle de Uco","Las Grutas")
-localidades_insuficiencia <- c("La Angostura","Calafate")
+localidades_sin_datos <- c("Corrientes","Puerto Iguazú","Neuquén","Las Grutas")
+localidades_insuficiencia <- c("Las Grutas","Calafate")
 
 #Tabla localidades
 tabla4 <- pernoctaciones_localidad %>%