Mapa Complejidad

Mapa de Complejidad Economica

Definicion de las librerias que se van ha utilizar.

library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(htmlwidgets)
library(sf)

En la siguiente lineas de codigos realizas lo siguiente:

• Lectura de datos económicos y extracción de la clave municipal:
  • Se carga el data frame de complejidad con la columna CVEGEO.
  • Se extraen los dígitos 3 a 5 de CVEGEO y se convierten a númerico, para despues hacer un merge con otro data.frame.
• Carga y preparación del shapefile:
  • Se utiliza la librería sf para leer el archivo shp con las geometrías de los municipios de Hidalgo.
  • Se seleccionan las columnas cve_mun, nom_mun y la geometría se agrega de manera automatica.
  • Se convierte la columna cve_mun a numerico para que coincida con CVEGEO del primer data.frame.
• Unión y segmentación de los datos:
  • Se realiza una unión (merge) entre los datos económicos y el shapefile usando clave_mun y CVEGEO como claves.
  • Se separa el resultado en tres data frames: ice_2015, ice_2020A y ice_2024B, cada uno ordenado según su índice de complejidad para poder hacer la variable de ranking en cada uno.

#setwd("C:/Users/eagel/OneDrive/Escritorio/Lalo/Escuela/Practicas/Chamba/Leaflet")

datos = read.csv("C:/Users/eagel/OneDrive/Escritorio/Lalo/Escuela/Practicas/Chamba/Leaflet/Complejidad_Economica_Hidalgo.csv")

datos = datos |> dplyr::mutate(CVEGEO = as.numeric(substr(x = CVEGEO, start = 3, stop = 5)))

geometrias = sf::read_sf("C:/Users/eagel/OneDrive/Escritorio/Lalo/Escuela/Practicas/Chamba/Leaflet/municipiosjair/municipiosjair.shp")
geometrias = geometrias |> dplyr::select(CVE_MUN, NOM_MUN) |> dplyr::mutate(CVE_MUN = as.numeric(CVE_MUN))

datos = merge(x = datos, y = geometrias, by.x = "CVEGEO", by.y = "CVE_MUN", all.x = T)

ice_2015 = datos |> dplyr::select(CVEGEO, ICE_Personal_2015., NOM_MUN, geometry) |> sf::st_as_sf()
ice_2020A = datos |> dplyr::select(CVEGEO, ICE_Personal_2020A, NOM_MUN, geometry) |> sf::st_as_sf()
ice_2024B = datos |> dplyr::select(CVEGEO, ICE_Personal_2024B, NOM_MUN, geometry) |> sf::st_as_sf()

ice_2015 = ice_2015[order(ice_2015$ICE_Personal_2015., decreasing = T), ]
ice_2015$ranking =  c(1:nrow(ice_2015))

ice_2020A = ice_2020A[order(ice_2020A$ICE_Personal_2020A, decreasing = T), ]
ice_2020A$ranking =  c(1:nrow(ice_2020A))

ice_2024B = ice_2024B[order(ice_2024B$ICE_Personal_2024B, decreasing = T), ]
ice_2024B$ranking =  c(1:nrow(ice_2024B))

Se define una paleta de colores usando la función colorNumeric de la librería leaflet. Esta función crea una escala de colores basada en valores numéricos. Para cada año, se genera una función de color que asigna tonos según el valor máximo y mínimo de la complejidad económica. Los pasos de la escala se calculan como:

\[ \text{paso} = \frac{\text{valor_maximo} - \text{valor_minimo}}{84} \]

El 84 representa es por el numero de municipios del estado.

paleta_2015 = colorNumeric(palette = c("green", "yellow", "red"), domain = seq(min(ice_2015$ICE_Personal_2015.),  max(ice_2015$ICE_Personal_2015.) ,(max(ice_2015$ICE_Personal_2015.) -  min(ice_2015$ICE_Personal_2015.))/84), reverse = T)

paleta_2020A = colorNumeric(palette = c("green", "yellow", "red"), domain = seq(min(ice_2020A$ICE_Personal_2020A), max(ice_2020A$ICE_Personal_2020A) ,(max(ice_2020A$ICE_Personal_2020A) -  min(ice_2020A$ICE_Personal_2020A))/84), reverse = T)

paleta_2024B = colorNumeric(palette = c("green", "yellow", "red"), domain = seq(min(ice_2024B$ICE_Personal_2024B), max(ice_2024B$ICE_Personal_2024B) ,(max(ice_2024B$ICE_Personal_2024B) -  min(ice_2024B$ICE_Personal_2024B))/84), reverse = T)

Para generar un mapa en R usando leaflet, podemos utilizar el siguiente código: leaflet() |> addTiles(). Esto crea un mapa interactivo con una capa base de addTiles().

Para agregar elementos geométricos, debemos conocer el tipo de geometría con el que estamos trabajando. Puede ser: polygons (polígonos), lines (líneas), points (puntos), rasters (raster), etc.

Por ejemplo, para agregar polígonos, usamos addPolygons() con los siguientes parámetros:

• label: Texto que aparece cuando pasamos el mouse sobre el objeto.
• popup: Información que se muestra al hacer clic sobre el objeto.
• group: Permite organizar capas para facilitar su gestión.
• color: Define el color del borde del objeto, utilizando una paleta predefinida.

Donde en este caso, notemos que en el apartado popup vamos a escribir como en HTML por eso pasamos esa funcion con el lapply.

El apartado addLayersControl permite gestionar las capas del mapa. Sus principales parámetros son:

• baseGroups: Capas base que no pueden superponerse.
• overlayGroups: Capas que pueden visualizarse juntas.
• position: Define la posición del selector de capas en el mapa.
• options: Se usa principalmente layersControlOptions donde en este parametro a nosotros nos interesa usar collapsed = FALSE para mostrar el selector expandido.

El apartado hideGroup se utiliza para que algunas capas del mapa estén ocultas al iniciarlo.

• group: Define las capas que empezarán ocultas.

El apartado addSearchFeatures permite realizar búsquedas dentro del mapa. Sus parámetros principales son:

• targetGroups: Especifica el data.frame en el que se realizará la búsqueda, utilizando el label para identificar la información.
• options: Aquí se usan las searchFeaturesOptions, que incluyen:
  • zoom: Acerca el mapa al objeto encontrado.
  • openPopup: Hace unpopup sobre el objeto hallado.
  • position: Determina la ubicación de la opción de búsqueda en el mapa.
  • hideMarkerOnCollapse: Actualmente no conozco su función exacta.

El apartado addLogo permite pegar un logo dentro del mapa. Sus parámetros principales son: - img: Link o direccion local de la imagen. - position: La posicion dentro del mapa. - src: Indica si sera local la imagen o desde la web se cargara.

mapa_web = leaflet() |>
  addTiles() |>
  addPolygons(data = ice_2024B, 
              label = ice_2024B$NOM_MUN, 
              popup =  paste("Municipio:", "<b>", ice_2024B$NOM_MUN ,"</b>",  "<br>", "Indice de Complejidad: ",  "<b>" , round(ice_2024B$ICE_Personal_2024B , digits = 2) ,"</b>", "<br>", "Ranking:", "<b>", ice_2024B$ranking ,"</b>") |> lapply(FUN = function(x) { htmltools::HTML(x)}),
              group = "2024B", 
              color = paleta_2024B(ice_2024B$ICE_Personal_2024B)) |>
  addPolygons(data = ice_2020A, 
              label = ice_2020A$NOM_MUN, 
              popup =  paste("Municipio:", "<b>", ice_2020A$NOM_MUN ,"</b>", "<br>", "Indice de Complejidad: ",  "<b>" , round(ice_2020A$ICE_Personal_2020A, digits = 2) ,"</b>", "<br>", "Ranking:", "<b>", ice_2020A$ranking ,"</b>") |> lapply(FUN = function(x) { htmltools::HTML(x)}),
              group = "2020A", 
              color = paleta_2020A(ice_2020A$ICE_Personal_2020A)) |>
  addPolygons(data = ice_2015, 
              label = ice_2015$NOM_MUN, 
              popup =  paste("Municipio:", "<b>", ice_2015$NOM_MUN ,"</b>", "<br>", "Indice de Complejidad: ",  "<b>" , round(ice_2015$ICE_Personal_2015., digits = 2) ,"</b>", "<br>", "Ranking:", "<b>", ice_2015$ranking ,"</b>") |> lapply(FUN = function(x) { htmltools::HTML(x)}),
              group = "2015", 
              color = paleta_2015(ice_2015$ICE_Personal_2015.) ) |>
  addLayersControl(baseGroups = c("2024B", "2020A", "2015"),       # OverlayGROUPS pueden ser ambos
                   position = "topright", 
                   options = layersControlOptions(collapsed = F)) |>
  hideGroup(group = c("2020A", "2015")) |>
  addSearchFeatures(targetGroups = c("2024B"), 
                    options = searchFeaturesOptions(
                      zoom = 16,    # Realiza Zoom 
                      openPopup = T,  #Simula clic
                      position =  "bottomleft",
                      hideMarkerOnCollapse = FALSE
                    ))  |>
  addLogo(img = "sigeh3.png", position = "bottomleft", src = "local")  

Vizualizacion del mapa

mapa_web

Nota: Checar los codigos de mapa_puntos y mapa_lines para verificar cuando tienes informacion en que puntos cae, mas funciones, etc.