analisis.R

library(tidyverse)
library(readxl)
library(httr)
library(leaflet)

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##################### PROCESA DIRECTAMENTE DESDE URL ARCHIVO EXCELL ##################
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binary_data <- GET("https://www.medellin.gov.co/movilidad/cifras-estudios/finish/3902-cifras-de-incidentalidad-diaria/334375-victimas-fatales-por-incidentes-viales-2020") %>% httr::content()
## Archivo temporal para construir con datos binarios
excel_file <- tempfile("smtt_med_file")
zz <- file(excel_file, "wb")
writeBin(binary_data, zz) ## Escribe datos binarios en archivo temporal
close(zz)

## Lee archivo de excel como datos tabulares
tdata <- read_excel(path = excel_file,1)
colnames(tdata) <- as.character(tdata[2,]) ## Asigna nombres de columnas
tdata <- tdata[-c(1,2),] ## Elimina filas adicionales sin información

## El procesamiento del archivo original en formato excell no es muy cómodo.
## Al no existir metadatos es necesario suponer los tipo de las columnas, los formatos de
## fecha en excel al ser leídos en R pueden introducir errores. Es preferible un formato
## abierto y plano como CSV, adicionalmente se recomienda crear una tabla complementaria de
## metadatos, con los nombres y tipos de columnas, versión del archivo, enlace a versión
## anterior, responsable del archivo, fuente de los datos, número de registros. De esta
## manera es posible leer el archivo de datos sin equívocos que puedan ser generados por
## suposiciones sobre los datos.

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##################### LECTURA DE ARCHIVO CSV PROCESADO MANUALMENTE  ##################
########################### A PARTIR DEL ARCHIVO DE EXCELL ###########################
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tdata <- read_tsv("./data/iv_2020_120.csv")

# Resumen de algunas columnas
tdata %>% group_by(lubridate::month(FechaIncidente)) %>% summarise(n())
tdata %>% group_by(`Dirección`) %>% summarise(cnt=n()) %>% arrange(desc(cnt))

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################# PROCESO DE GEOCODIFICACIÓN A PARTIR DE DIRECCIÓN ###################
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## 3. Geocoder de OSM (nominatim) -> https://nominatim.org/ https://nominatim.openstreetmap.org/ui/search.html
## formato nominatim:
## Medellín, Valle de aburrá, Antioquia, 0500, CL -> Calle 71 CR -> Carrera 65
nominatim_pretext <- "Medellín, Valle de aburrá, Antioquia, 0500, "
tdata$osm_search_term <- tdata$`Dirección` %>%
    str_replace("\\b[C|c][L|l]\\b","Calle") %>%
    str_replace("\\b[C|c][R|r]\\b","Carrera") %>%
    str_replace("\\b[T|t][R|r]\\b","Transversal") %>%
    str_replace("[D|d][G|g]","Diagonal") %>%
    str_replace("entre","") %>%
    str_replace(" y .*","") %>%
    str_replace(" - .[0-9]*","") %>%
    paste0(nominatim_pretext,.)
## API query -> https://nominatim.org/release-docs/develop/api/Search/
nominatim_q_template <- "https://nominatim.openstreetmap.org/search.php?q=%s&format=json&limit=1"

## Hacer map de los todos los elementos y retornar lat y lon
geocoding <- map(sprintf(nominatim_q_template,tdata$osm_search_term), function(q) {
    r <- GET(q) %>% httr::content() %>% map(function(s) {
    ##     names(s)
        tibble(
            lat = s[[6]],
            lon = s[[7]]
     )
    })
}) %>% enframe %>% unnest(cols = c(value))

tdata$lat <- ""
tdata$lon <- ""
tdata[geocoding$name,c("lat","lon")] <- map_df(geocoding$value,`[`,c(1,2))

## Pinta mapa
options(browser="/usr/bin/brave")

leaflet(tdata) %>%
    addTiles() %>%
    addCircleMarkers(~as.numeric(lon), ~as.numeric(lat))


## Otra opciones para geocodificar las direcciones
## 1. Geocoder de la Alcaldía -> https://www.medellin.gov.co/MAPGISV5_WEB/mapa.jsp?aplicacion=0
## https://www.medellin.gov.co/servicios/GEOCOD_WEBP/processFormField.do?accion=4&nombreArchivoExcel=/pub/aplicaciones/secretaria_ti/tempGeocod/iv_2020_120.xlsx&hoja=iv_2020_120
## https://www.medellin.gov.co/mapas/rest/services/
## https://pro.arcgis.com/es/pro-app/tool-reference/geocoding/geocode-addresses.htm
## https://github.com/cengel/ArcGIS_geocoding
## https://developers.arcgis.com/rest/services-reference/geocode-service.htm

## 2. Geocoder de google