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Mapa de códigos postales con R. Aunque el mapa es lo de menos

Entrada para facilitar la realización de mapas de códigos postales de España con R. Todo parte del trabajo de Íñigo Flores al que ya mencionamos en otra entrada. Íñigo descargó de Cartociudad y recopiló los objetos shape file para realizar estos gráficos y los subió a su repositorio, están desactualizados pero puede ser suficiente para la realización de mapas de códigos postales. Íñigo subió en formato .zip todos los archivos necesarios provincia a provincia como lo tenía Cartociudad. Podemos clonarnos el repositorio o leer directamente de github, en cualquier caso necesitamos una función en R que nos permita leer archivos comprimidos en formato zip y cuando lea el zip seleccionar que expresamente lea el archivo shp que contiene el spatial data.

Función para la lectura de archivos comprimidos zip con R

library(maptools)

leer.zip <- function(archivozip) {
  zipdir <- tempfile()
  dir.create(zipdir)

  unzip(archivozip, exdir=zipdir)
  
  archivo <- list.files(zipdir)
   
  archivo <- archivo[grepl("shp",archivo)>0]
  archivo <- paste(zipdir, archivo, sep="/")
  readShapeSpatial(archivo)
} 

Esta función leer.zip permite leer archivos zip, guardarlos en un directorio temporal y posteriormente sólo lee aquel archivo extraído que en su nombre contenga el texto “shp”. Función interesante que modificada ligeramente os permitirá descomprimir cualquier archivo y leer el elemento que deseáis, además de un buen ejemplo de uso de unzip. En este punto, como comentamos antes, podemos leer directamente de github con R.

Leer archivo zip de github con R

url <- 'https://github.com/inigoflores/ds-codigos-postales/raw/master/archive/42605-NAVARRA.zip'

tf = tempfile(tmpdir=tempdir(), fileext=".zip")
download.file(url, tf)
navarra <- leer.zip(tf)

Creamos un temporal para descargarnos el zip pero es necesario especificar la extensión. Descargamos de la url correspondiente el archivo con los elementos comprimidos y el objeto navarra será el resultado de la lectura del shapefile con los códigos postales de Navarra. La otra forma es clonar el repositorio y acceder directamente al directorio:

navarra <- leer.zip('C:\\temp\\personales\\wordpress\\ds-codigos-postales-master\\archive\\42605-NAVARRA.zip')

Otro de los motivos de esta entrada es mostraros como podemos realizar mapas de modo rápido con la librería tmap.

Ejemplo de mapa quick & dirty con R

library(tmap)

navarra <- leer.zip('C:\\temp\\personales\\wordpress\\ds-codigos-postales-master\\archive\\42605-NAVARRA.zip')
navarra@data$dato <- rpois(nrow(navarra@data),2)
qtm(shp = navarra, fill = "dato", fill.palette = "Blues")

La función qtm se traduce como -Quick thematic plot- y quick es muy quick. El mejor balance entre rápido y sencillo que hay (bajo mi punto de vista). En el ejemplo se pinta un dato aleatorio pero podéis hacer una left join con vuestros datos (que me conozco a algunos). Y si queremos crear un objeto con cada uno de los elementos que preparó Íñigo podemos hacer.

Lectura de archivos y creación de data frame mediante un bucle que lee otro data frame

trabajo <- 'C:/temp/personales/wordpress/ds-codigos-postales-master/archive/'
provincias <- list.files(trabajo)
provincias <- data.frame(archivo=provincias)
provincias$nombre <- substr(provincias$archivo,regexpr("-",provincias$archivo)+1,length(provincias$archivo))
provincias$nombre <- gsub('.zip','',provincias$nombre)

for (i in 1:nrow(provincias) ){
  instruccion <- paste0(provincias$nombre[i],' <- leer.zip("',trabajo,provincias$archivo[i],'")')
  eval(parse(text=instruccion))
}

Código rudimentario que crea un data frame a partir de los archivos de un directorio de trabajo, los archivos son los .zip que nos clonamos de github y con ellos vamos a crear 52 data frame para cada una de las provincias. El nombre de los archivos es XXXX-provincia.zip por eso tenemos que usar algunas funciones de texto para obtener el nombre de la provincia como regexpr que nos permite encontrar la primera posición en la se encuentra un patrón dentro de un texto, por otro lado gsub nos sirve para sustituir un patrón de texto por otro. Así leemos desde el – y posteriormente tenemos que eliminar el .zip para tener el nombre de cada provincia. Y por último un clásico en mis programas de R herencia de los tiempos en los que trabajaba con macros en SAS, tengo que recorrer ese data frame con los elementos del directorio y el nombre del objeto será una columna del data frame y el archivo a leer otra columna, para evaluar un texto el mítico eval ( parse ( text = nunca me falla, habrá formas más elegantes pero esta son dos líneas. Siempre hay que poner talento en la construcción de la instrucción y acordarse de cerrar paréntesis y demás. Ejecutando eso tendríamos un objeto para cada provincia, si queremos toda España.

Creación de un mapa de España por códigos postales

trabajo <- 'C:/temp/personales/wordpress/ds-codigos-postales-master/archive/'
provincias <- list.files(trabajo)
provincias <- data.frame(archivo=provincias)
provincias$nombre <- substr(provincias$archivo,regexpr("-",provincias$archivo)+1,length(provincias$archivo))
provincias$nombre <- gsub('.zip','',provincias$nombre)

for (i in 1:nrow(provincias) ){
  instruccion <- paste0('borrar <- leer.zip("',trabajo,provincias$archivo[i],'")')
  eval(parse(text=instruccion))
  if (i == 1) {espania <- borrar}
  espania <- rbind(espania,borrar)
  remove(borrar)
}

plot(espania)

Otro bucle con la marca de la casa pero que funciona perfectamente, leemos uno a uno cada zip con las provincias y con rbind podemos unir los objetos spatial para poder pintar el mapa de España y cuidado que esto si genera un objeto de casi 120 MB. Podéis manejar los objetos spatial data y así reducir su tamaño, así como idea por si pongo el código en el repositorio.

El caso es que ya sabéis como hacer un mapa de España de códigos postales con R, incluso si sois avezados podéis guardar el objeto final resultante y utilizarlo con QGIS u otra herramienta que uséis para hacer mapas. Además esta entrada es todo un compendio de malas prácticas en programación con R que funcionan a las mil maravillas, desde leer archivos zip con R, seleccionar el que deseamos a funciones de texto para extraer con condiciones, ejemplo de gráfico de mapa rápido con tmap y un bucle que lee un data frame y genera objetos con él.

Guardar objeto de R como shapefile (shp)

 writeSpatialShape(espania, "C:/temp/personales/wordpress/espania.shp")

Por último podemos guardar el objeto resultante de R para usarlo directamente con QGIS, se generan todos los archivos necesarios, el shp, el dbf y el otro.

Como hacer un mapa de España por códigos postales con QGIS

Editado 2019:

Como podéis leer más abajo Correos ha impedido al proyecto Cartociudad incluir los mapas de España por Código Postal, ahora es necesario comprarlos. Sin embargo, hay versiones antiguas como las que se descargó en su día Íñigo Flores. Con estas descargas yo he elaborado un mapa de España por códigos postales:

Descargar el shapefile con el mapa de España por códigos postales para QGIS.

Una vez os hayáis descargado el mapa sólo tenéis que abrir la capa vectorial correspondiente (el shp) con QGIS:

Los cruces los realizáis en QGIS a través del campo COD_POSTAL. También podéis hacer filtros para realizar mapas de provincias o ciudades.

Versión antigua:

Tenía pendiente hablar de QGIS y de la creación de un mapa de España por códigos postales gratuito y libre. Pero no sé como enfocar esta entrada porque el mapa, siendo gratuito y de difusión libre, no se puede usar con fines comerciales y me temo que un gran número de lectores del blog tienen tales fines. Así que he pensado en hablaros de CartoCiudad y de los mapas que contiene este interesante proyecto. En CartoCiudad colaboran algunos ministerios y entidades estatales, entre ellas Correos y podéis descargar provincia a provincia los archivos que componen el proyecto. Emplear los mapas de CartoCiudad implica aceptar las siguientes condiciones:

1. La licencia de uso solicitada ampara exclusivamente el uso no comercial de la información geográfica, entendiendo como tal el uso que no conlleva aprovechamiento económico directo, indirecto o diferido. Cualquier uso distinto al descrito, incluida la publicación, requerirá la suscripción de una autorización o contrato específico con el Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG), devengando, en su caso, la contraprestación económica correspondiente. En caso de duda deberá establecerse contacto con el CNIG (consulta@cnig.es).

2. El usuario titular de la licencia se compromete a citar al Instituto Geográfico Nacional (IGN) mediante la fórmula: «© Instituto Geográfico Nacional de España» como origen y propietario de la información geográfica suministrada ante cualquier exhibición o difusión de ella, o de parte de ella o de cualquier producto que, aún siendo de forma parcial, la incorpore o derive de ella.

– Si se tratara de Ortofoto o MDT5 (PNOA®), la mención se sustituirá por: «PNOA cedido por © Instituto Geográfico Nacional de España».
– Tratándose de datos LiDAR, la mención se sustituirá por: «LiDAR-PNOA cedido por © Instituto Geográfico Nacional de España».
– En caso de datos SIOSE®, la mención se sustituirá por: «SIOSE cedido por © Instituto Geográfico Nacional de España».
– Tratándose de CartoCiudad®, la mención se sustituirá por: «CartoCiudad cedido por © Instituto Geográfico Nacional de España».

3. En caso de CartoCiudad®, los nuevos productos o servicios que puedan generarse basados en CartoCiudad®, no incluirán ninguna referencia a la información catastral, ni suplantarán explícitamente o mediante productos o servicios que puedan dar lugar a confusión a los ofrecidos por la Dirección General del Catastro, del Ministerio de Economía y Hacienda, o a los ofrecidos por la Sociedad Estatal Correos y Telégrafos S.A., a quienes corresponde en exclusiva la competencia para la difusión de la información catastral y postal respectivamente, así como el ejercicio de los derechos de propiedad intelectual inherentes a la información y a las bases de datos catastrales y postales.

4. La cesión de la información digital licenciada, de otra que la incorpore o de cualquier producto derivado de ella, a otra persona física o jurídica, requerirá la concesión por el CNIG de nueva licencia al nuevo usuario, o que el cedente comunique expresamente por escrito al nuevo usuario las condiciones originales de licenciamiento establecidas por el CNIG, y que el nuevo usuario acepte expresamente dichas condiciones. Esta comunicación puede llevarse a término mediante el documento estándar descargable desde www.ign.es, o bien a través de un documento definido por el cedente y aprobado previamente por el CNIG.

5. Esta licencia de uso no comercial, no supone la concesión de ningún tipo de exclusividad, aval o patrocinio, ni responsabilidad alguna del IGN sobre el uso derivado de los datos geográficos.

Si os habéis leído la licencia de uso entendréis porque tengo algunas dudas sobre la conveniencia de escribir esta entrada. Así que se me ha ocurrido que, os voy a decir como podéis hacer el mapa de códigos postales, os voy a advertir que el mapa que hagáis no puede tener fines comerciales y que si queréis un mapa comercial hay empresas que os pueden vender estos mapas. Yo en mi puesto de trabajo tengo uno de estos mapas comerciales y no ha sido necesario hacer todo lo que a continuación os voy a relatar. Seguir leyendo Como hacer un mapa de España por códigos postales con QGIS